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adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
组成限制的玻尔兹曼机器公开了神经组件的大脑范围组织
图1。产妇营养限制（MNR）和重复的纳米粒子介导的IGF1递送（MNR + IGF1）对质粒特异性人IGF1（HIGF1）和内源性几内亚PIG IGF1（GPIGF1）的影响（GPIGF1）。A. HIGF1 mRNA存在于直接注射和间接暴露于用HigF1纳米颗粒处理的大坝的胎盘，尽管间接暴露的胎盘较少。b。与假治疗对照相比，在假处理的男性胎儿的MNR胎盘中，内源性GPIGF1较低。 MNR + IGF1组中的GPIGF1水平与对照相当。c。在雌性胎儿的胎盘中，对照，MNR或MNR + IGF1之间的内源性GPIGF1没有差异。对照（+假治疗）：n = 6个大坝（8个雌性和11个男性胎儿），MNR（+假治疗）：n = 6个大坝（5个女性和11个雄性胎儿），MNR+ IGF1：N = 5大坝（6个雌性和10个雄性胎儿）。数据是估计的边际平均值±95％置信区间。p值使用Bonferroni事后分析的通用估计方程计算得出。*P≤0.05; **p≤0.01240
包围和波尔兹曼大脑
根据宇宙学家们认真对待的一些理论（称之为“大宇宙学”），宇宙在时空上如此之大，以至于几乎任何有限的物质结构都会重复形成，这仅仅是由于随机波动。玻尔兹曼大脑（缩写：“BB”）就是这样一种随机形成的具有意识的结构（至少在短时间内）。如果大宇宙学是正确的，那么 BB 数量众多且多种多样，以至于处于你的主观状态（处于相同的现象状态并拥有与你相同的明显记忆）的绝大多数实体都是 BB，而不是人类。这似乎意味着你应该对自己是 BB 有很强的信心——与你对大宇宙学是正确的信心差不多。但是，对自己是随机形成的物质结构有很强的信心似乎也很疯狂。这就是玻尔兹曼大脑的问题。我的计划是评估不稳定性和自我破坏的考虑是否以及如何帮助我们解决这个问题。
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
博兹曼报告
• 技术 – 博兹曼是技术和研发公司的中心，这些公司要么在蒙大拿州成立，要么迁至蒙大拿州。主要雇主包括专注于软件开发、光子学研发和制造的公司。光子学和光学技术是一个重要的技术集群，Oracle、Workiva、Aurora、Hyundai、Zoot Enterprises 和众多初创公司等技术公司也是如此。新成立的 MonArk Quantum Foundry 是蒙大拿州立大学和阿肯色大学合作成立的，正在推进量子技术（在计算中使用亚原子粒子的量子态）。该项目获得了超过 2000 万美元的资助，该项目旨在让美国成为下一次量子革命的领导者，也是美国国家科学基金会“十大创意”的一部分。
玻尔兹曼机与费曼路径积分的类比
摘要：机器学习对科学、技术、健康以及计算机和信息科学等多个领域产生了重大影响。随着量子计算的出现，量子机器学习已成为研究复杂学习问题的一种新的、重要的途径。然而，关于机器学习的基础存在着大量的争论和不确定性。在这里，我们详细阐述了一种称为玻尔兹曼机的通用机器学习方法与费曼对量子和统计力学的描述之间的数学联系。在费曼的描述中，量子现象源于路径的优雅加权和（或叠加）。我们的分析表明，玻尔兹曼机和神经网络具有相似的数学结构。这允许将玻尔兹曼机和神经网络中的隐藏层解释为路径元素的离散版本，并允许对机器学习进行类似于量子和统计力学的路径积分解释。由于费曼路径是对干涉现象和与量子力学密切相关的叠加原理的自然而优雅的描述，这种分析使我们能够将机器学习的目标解释为通过网络找到路径和累积路径权重的适当组合，从而累积地捕获给定数学问题的 x 到 y 映射的正确属性。我们不得不得出结论，神经网络与费曼路径积分有着天然的联系，因此可能提供了一种被视为量子问题的途径。因此，我们提供了适用于玻尔兹曼机和费曼路径积分的通用量子电路模型。
古兹曼·戈麦斯（Guzman Y Gomez）如何重新控制其供应链并降低食品成本
Guzman Y Gomez是一家澳大利亚快餐店连锁店，专门从事墨西哥风格的菜肴，例如填充的墨西哥卷饼，装有玉米片和自制的玉米片。看到有机会重塑墨西哥食品并将其介绍给澳大利亚观众，创始人兼首席执行官史蒂文·马克斯（Steven Marks）于2006年在悉尼开设了第一个地点。今天，该专营权拥有135多家餐厅，在新加坡，日本和整个美国设有地点。gyg以使用高质量的新鲜食材而自豪，并为每个客户提供伟大的体验和墨西哥的品味。
基于格子波尔兹曼方法的热能存储系统研究
玻尔兹曼方法 Oussama El Mhamdi (1) *、Soumia Addakiri (1)、ElAlami Semma (1)、Mustapha El Alami (2) (1) 摩洛哥塞塔特 FST 哈桑第一大学工程工业管理与创新实验室 (2) 摩洛哥卡萨布兰卡哈桑二世大学 Ain Chok 科学学院物理系 LPMMAT 实验室 *通讯作者：电子邮件：oussama.elmhamdi@gmail.com 关键词：格子玻尔兹曼方法、相变材料、热能存储、管壳式热交换器 摘要 热能存储 (TES) 系统在许多工程应用中备受青睐，因为它能够克服能源供应和能源需求之间的不匹配。TES 可用于储存热化学热、显热、潜热或这些热的组合。在这三种形式中，潜热热能存储 (LHTES) 近年来的重要性日益增加，成为传统系统的有前途的替代方案。这些系统使用相变材料 (PCM)，采用简单或级联配置，存储熔化潜热（充电过程）并在凝固过程中释放（放电过程）。在 LHTES 系统的不同配置中，管壳式热交换器代表了高温 PCM 中一种有前途且简单的设计。在本文中，我们提出了一项涉及管壳式热交换器的新数值研究，以评估热存储现象。使用格子波尔兹曼方法提供了案例研究和数值结果。