本文简要概述了这一新兴的过度参数化 ML 理论（以下简称 TOPML），从统计信号处理的角度解释了这些最新发现。我们强调了将 TOPML 研究领域定义为现代 ML 理论子领域的独特方面，并概述了仍然存在的有趣开放问题。
智能手表、智能手机和其他类似设备等移动设备的不断出现和改进，导致人们对将其用户置于放大镜和应用程序控制之下的兴趣日益浓厚且不公平。
不断出现并增加以“智能手表”、“智能手机”和其他类似设备形式出现的移动设备，在降低用户对应用程序的控制和使用率方面产生了积极和深远的影响。制造商对此深信不疑。
Solving a simple DP problem (student stuff)
。如果您想自己解决问题，这是您真正制作的python脚本（假设实用程序功能是自然日志类型，并且具有一些显式的数值参数化）：
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
一个示例作业，其中有一个循环和一个路径，可最大程度地帮助患者数量。在 IJCAI 2024 上发表的论文《肾脏交换的参数化复杂性再探》中，Úrsula Hébert-Johnson、Daniel Lokshtanov、Chinmay Sonar 和 Vaishali Surianarayanan 考虑了肾脏交换问题。我们从 Úrsula、Chinmay 和 Vaishali 那里了解到肾脏交换，以及他们如何 [...]
曲線にはどんな種類があって、どう社会に役立っているのか（その８）－リサージュ曲線・バラ曲線－
当我还是一名学生时，我想我了解到，当复杂的数学公式用图表表达时，就会画出各种形状的曲线。此时，许多人只是想，“嗯，没错。”相反，他们正在努力处理这些公式，并且由此产生的曲线对社会或自然世界没有太多解释。它表现了它自己以及它如何有用，我认为几乎没有机会研究它。因此，在这个研究者之眼系列中，我们将报道“曲线”有哪些种类，它们在现实社会中出现什么情况，以及它们对社会有何用处。在过去的七场“研究员之眼”会议中，我们报告了“圆锥曲线”，例如椭圆、抛物线和双曲线、“悬链线”、“回旋曲线”和“摆线和次摆线曲线”。 '这次，我将报道所谓的“利萨如曲线”和“玫瑰曲线”。 “利萨如（曲线/图形）”1是通过组合两个
RepCNN: Micro-Sized, Mighty Models for Wakeword Detection
始终在线的机器学习模型需要非常低的内存和计算占用空间。它们的受限参数数量限制了模型的学习能力，以及通常的训练算法找到最佳参数的有效性。在这里，我们展示了通过首先将其计算重构为更大的冗余多分支架构，可以更好地训练小型卷积模型。然后，为了进行推理，我们代数地将训练后的模型重新参数化为具有更少参数的单分支形式，以降低内存占用和计算成本。使用这种技术，我们展示了……
大气环流模型 (GCM) 构成了天气和气候预测的支柱，利用数值求解器进行大规模动力学计算，并利用参数化进行小规模过程（如云形成）。尽管不断改进，GCM 仍面临重大挑战，包括长期气候预测和极端天气事件中持续存在的错误、偏差和不确定性。最近的机器学习 (ML) 模型取得了显著的成功。Google AI 推出 NeuralGCM：一种基于机器学习 (ML) 的模拟地球大气的新方法，该文章首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Rainbow: The Colorful Evolution of Deep Q-Networks
在 JAX 中组装 DQN Megazord 所需的一切。“彩虹 Megazord”，Dall-E 32013 年，Mnih 等人引入了深度 Q 网络 (DQN)。[1] 标志着深度强化学习的首次突破，在三款 Atari 游戏中超越了人类专家玩家。多年来，DQN 的几种变体相继发布，每种变体都针对原始算法的特定弱点进行了改进。2017 年，Hessel 等人。[2]通过结合 6 种强大的变体，充分利用了 DQN 调色板，打造出所谓的 DQN Megazord：Rainbow。在本文中，我们将分解组成 Rainbow 的各个组件，同时回顾它们在 Stoix 库中的 JAX 实现。DQNRainb
«AutoQML，自组装电路，超参数化量子 ML 平台，使用 cirq、tensorflow 和 tfq。数以万亿的可能的量子比特注册表、门组合和矩序列，随时可以适应您的 ML 流程。在这里，我展示了气候变化、詹姆斯韦伯太空望远镜和微生物学视觉应用……[到目前为止，根据我的指标混合，具有 16 个量子比特和 [ YY ] - [ XX ] - [CNOT] 门序列的电路表现最佳...]。
继续上一篇文章，如果我似乎对最近的 Kelly 等人的计划大加赞赏（确实如此），我很抱歉，但它确实让我震惊。著名的“简约”和“KISS（保持复杂简单）”原则被彻底颠覆了！George Box 和 Arnold Zellner 一定在坟墓里翻滚了…… 无处不在的复杂性美德Bryan T. Kelly（耶鲁管理学院；AQR Capital Management, LLC；美国国家经济研究局 (NBER)）；Semyon Malamud（洛桑联邦理工学院；经济政策研究中心 (CEPR)；瑞士金融研究所）；Kangying Zhou（耶鲁管理学院）我们研究了高复杂性机制下非线性回报预测模型的表现，即当
PUBLICATION NOTICE: A Generalized Approach for Modeling Creep of Snow Foundations
摘要：当施加外部载荷时，雪将继续及时变形或蠕变，直到载荷被移除。当使用雪作为基础材料时，必须考虑雪力学的时间依赖性，以了解其长期结构性能。在这项工作中，我们开发了一种预测雪蠕变行为的通用方法。这种新方法涵盖了初级（非线性）蠕变状态和次级（线性）蠕变状态。我们的方法基于单轴流变 Burgers 模型并扩展到三个维度。我们使用根据实验雪蠕变数据计算的密度和温度相关常数对模型进行参数化。导出了多轴雪蠕变模型的有限元实现，并讨论了将其包含在 ABAQUS 用户材料模型中。我们根据我们的分析雪蠕变模型验证了用户材料模型，并根据其他实验数据集验证了我们的模型。结果表明，该模型捕捉了雪在不同时间尺度、温
Easy PixelCNN with tfprobability
PixelCNN 是一种深度学习架构（或架构包），旨在生成高度逼真的图像。要使用它，无需对 arXiv 论文进行逆向工程或搜索参考实现：TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 现在包含一个 PixelCNN 分布，可用于以可参数化的方式训练直接定义的神经网络。
