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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。

该研究提出了SemML工具，通过语义标记和机器学习策略，解决基于线性时序逻辑的反应系统合成问题，显著提升了合成效率，尤其在大规模实例中表现优异。

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。

本研究提出了一种新算法，利用元胞自动机模型优化时间序列中的计算。通过预选有前景的规则，解决了规则选择问题。实验显示，该算法误差低，计算复杂度小，显著减少训练和优化时间。

神经元元胞自动机（NCA）结合了机器学习和机械建模的能力，学习复杂动态和局部规则。NCA还能捕捉非线性偏微分方程中的图灵模式形成规则，适用于生物模式形成建模。

本研究探讨了U-Net和Attention U-Net架构中感受野大小对模型性能的影响，提出了新的度量指标和理论感受野(TRF)，结果表明存在最佳TRF大小，优化模型性能。注意力机制的U-Net模型始终优于基本U-Net模型。为开发更高效的U-Net架构提供了宝贵资源，并为未来研究铺平了道路。

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。

DeepDFA是一种新的方法，通过跟踪识别确定性有限自动机（DFA），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。

本研究提出了一种新颖的算法，通过使用元胞自动机模型来优化沉积计算在时间序列应用中的设计。该算法特别解决了线性元胞自动机规则选择的问题。与其他先进的时间序列模型相比，该算法具有较低的计算复杂度和较低的误差。

神经元元胞自动机是传统元胞自动机模型的演化，通过深度学习转换函数进行增强。潜在神经元元胞自动机（LNCA）模型解决了资源限制问题，应用于图像恢复领域，能从降质版本中重建高质量图像。该模型在保持高重建保真度的同时，实现了显著的计算资源要求降低，能处理比当前最先进的模型大16倍的输入。

神经元元胞自动机（NCA）结合了机器学习和机械建模的能力，学习复杂动态和局部规则。NCA能够捕捉瞬态和稳定结构，学习非线性偏微分方程中的图灵模式形成规则。NCA具有广泛推广能力，适用于生物模式形成建模。