AC自动机是一种高效的多模式匹配算法，通过构建Trie树和KMP算法的失配指针，在一次文本扫描中同时找到多个模式串，时间复杂度为O(n + m + z)。它广泛应用于网络安全、杀毒软件和敏感词过滤等领域，能够高效处理大量模式串，适合高流量场景。

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正则表达式是计算机科学的重要理论，自70年代末成为Unix的关键特性，广泛应用于程序设计。本文介绍了其理论、实现及使用方法。

本文探讨了将分级模态μ演算的μ片段转化为分布式消息传递自动机的方法，填补了研究空白。研究表明，递归图神经网络在逻辑单依赖第二阶逻辑MSO下具有相同的表达能力，为图神经网络与逻辑表达能力的关系提供了新视角。

本研究解决了自动机条件强化学习中的理论保证缺失问题，提出了一个理论框架，证明该方法可近似学习。通过提出一种学习可证明正确的自动机嵌入的技术，实现了最优多任务政策的学习，并通过实验验证了理论结果。

印度理工学院马德拉斯分校的课程“自动机、形式语言与计算理论”介绍计算系统的基本概念，如有限状态机和图灵机，强调实践应用。完成后可获得证书，助力计算机科学职业发展。GetVM的Playground扩展提供在线编程环境，帮助学员实践。

本文介绍了Flow Lenia细胞自动机的扩展，克服了Lenia的局限性，展示了其在生成复杂行为模式方面的有效性。研究结合机器学习与细胞自动机，探索自组织和动态建模，提出了改进的神经元细胞自动机（NCA）模型，具有强大的泛化能力和鲁棒性，适用于生物模式形成的建模。

本文探讨了神经元细胞自动机（NCA）在深度学习中的应用，提出了一种高效的通用扰动方法，显著降低模型性能，可能引发安全问题。研究展示了NCA在动态建模、图案识别及生物模式形成中的潜力，并提出了改进模型AR-NCA，以增强对复杂系统的理解和预测能力。

该研究提出了一种基于数据增强的网络和训练策略，以提高神经结构分割和细胞跟踪的效率。研究表明，该网络能够从少量图像中进行端对端训练，并在医学图像分割任务中表现优异，尤其是nnU-Net和改进的MultiResUNet模型在多个数据集上实现了显著的性能提升。

本文介绍了Aho-Corasick（AC）自动机算法，一种多模式匹配算法，能高效处理大规模文本数据，保证搜索过程实时准确。AC自动机通过构建前缀树提升搜索效率，利用失配指针快速回溯。AC自动机实时搜索并报告关键词出现位置，时间复杂度为O(n)。AC自动机在多种场景下有重要作用，如查找关键词、添加语义、检查语法错误。文章给出了使用Aho-Corasick算法识别和高亮HTML文本中关键词的示例代码。

本文研究了DAG自动机作为概率模型的可行性，发现某些DAG自动机的应用效果不佳。提出了基于高斯图模型的统一图学习框架和基于张量函数的图遍历算法，展示了其在大规模图数据集上的高效性。同时，介绍了图神经网络算法和无监督学习技术，强调了从专家演示中学习确定性有限自动机的算法，并结合大型语言模型提升学习效率。最后，提出了DeepDFA方法，结合逻辑语法和深度学习的优势，取得了良好效果。

本文提出了DeepDFA，一种通过跟踪识别确定性有限自动机（DFA）的新方法，采用可微但离散的模型。该方法结合了DFA的概率松弛和递归神经网络（RNN）的启发，提供了训练后的可解释性，并在复杂度和训练效率上优于传统RNN。实验验证表明，该方法在各种规模和复杂度的目标正规语言上表现准确、快速且对噪声具有强韧性，充分结合了逻辑语法诱导和深度学习的优势。

本文提出了一种基于十进制一次元细胞自动机的聚类算法，通过可达性创建聚类，使用 G"odel 数字编码减少编码长度。该算法通过多种聚类度量评估结果，表现优于现有算法。

本文介绍了一种名为M3D-NCA的新方法，利用神经细胞自动机进行3D医学图像分割，并开发了自动检测分割错误的新质量度量方法。M3D-NCA在海马体和前列腺分割中表现优异，Dice系数提高了2%，且可在资源受限的环境中运行，展示了其作为医学图像分割的有效替代方法的潜力。

本文提出了一种基于分层细胞自动机的图像显著性检测算法，结合深度特征和贝叶斯框架，效果优于传统方法。同时，研究探讨了神经元细胞自动机在纹理生成和复杂动态建模中的应用，展示了其在生物模式形成和强化学习任务中的潜力。