XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量的
使用 LSTM 网络进行基于上下文的文本生成
基于序列的模型上的长短期记忆 (LSTM) 单元因其学习长期依赖关系的能力而被用于翻译、问答系统和分类任务。在自然语言生成中，LSTM 网络通过学习具有语法稳定的句法的语言模型，在文本生成模型上提供了令人印象深刻的结果。但缺点是网络不会学习上下文。网络只学习输入输出函数，并根据一组输入词生成文本，而不考虑语用。由于模型是在没有任何此类上下文的情况下训练的，因此生成的句子之间没有语义一致性。所提出的模型经过训练，可为给定的一组输入词生成文本以及上下文向量。上下文向量类似于段落向量，它掌握句子的语义（上下文）。本文提出了几种提取上下文向量的方法。在训练语言模型时，除了输入输出序列之外，还会与输入一起训练上下文向量。由于这种结构，模型可以学习输入词、上下文向量和目标词之间的关系。给定一组上下文术语，训练有素的模型将围绕提供的上下文生成文本。基于计算上下文向量的性质，该模型已尝试了两种变体（单词重要性和单词聚类）。在单词聚类方法中，还探索了各个领域之间的合适嵌入。根据生成的文本与给定上下文的语义接近度来评估结果。
教学大纲-Aeel 2024
运动，一维，均匀和不均匀的运动，均匀加速运动；标量和向量，向量的分辨率，向量属性。运动，弹丸运动，均匀的圆形运动。牛顿的运动定律，线性动量的保护，摩擦；工作能量定理，动能，势能，能量保存；一个和二维的弹性碰撞。颗粒系统的质量中心，刚体的质量中心，旋转运动和扭矩，角动量及其保守，其惯性矩，各种几何形状，平行和垂直轴定理。引力的普遍定律，由于重力而加速，行星运动，开普勒定律，卫星，重力潜力和势能以及逃逸速度。
嵌入量子内核的表达性 - refubium
抽象在内核方法的背景下建立了量子和经典机器学习之间最自然的联系之一。内核方法依赖于内核，它们是生活在大特征空间中的特征向量的内部产物。量子核通常通过明确构建量子特征状态然后采用其内部产品（此处称为嵌入量子核）来评估。由于通常在不明确使用特征向量的情况下评估经典核，因此我们想知道表达嵌入量子内核的表现方式。在这项工作中，我们提出了一个基本问题：所有量子内核是否可以表示为量子特征状态的内部产物？我们的第一个结果是阳性：调用计算普遍性，我们发现，对于任何内核函数，始终存在相应的量子特征图和嵌入量子内核。该问题的操作阅读越多，就与有效的结构有关。在第二部分中，我们正式化了有效嵌入量子内核的普遍性问题。对于移位不变的内核，我们使用随机傅立叶特征的技术表明它们在所有内核的广泛类别中是通用的，这些核允许有效的傅立叶采样变体。然后，我们将此结果扩展到了一类新的所谓构图内核，我们显示的还包含了最近在最近的作品中引入的预测的量子内核。在证明了嵌入量子内核的普遍性以用于移位不变和组成内核之后，我们确定了朝向新的，更外来和未开发的量子核族的方向，如果它们与有效嵌入量子核相对应，则仍然保持开放。
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。
量子误差校正：讲座4 - 超盖产品代码
箭头逆转，边界运算符被串联操作员取代。串联运算符的矩阵仅仅是相应边界运算符的转置矩阵。正式，二进制向量的三个空间C 2，C 1，C 0应由其双重空间替换，即C 2，C 1，C 0上线性形式的空间。然而，对于有限的维空间f n 2，空间和双重偶性都是同构的，我们可以忽略这个问题。CSS代码的最小距离是两个距离的最小值：d = min（d x，d z）其中d x = minw∈C1 \ c⊥2| W | ，d z = minw∈C2 \ c⊥1| W | 。
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
1 量子力学的假设：
考虑两个状态 | Ψ ⟩ 和 | Φ ⟩ ，其中 | Ψ ⟩ 由 (1) 给出且 | Φ ⟩ = e iθ | Ψ ⟩ ，θ 为实数常数。这两个状态的区别在于单位模数的因子 e iθ ，该因子称为全局相位因子。这两个状态描述的是系统的相同物理状态。这是因为没有可以用来区分这些状态的测量值。因此，物理系统的状态由希尔伯特空间中的射线给出，后者是单位向量的等价类，其区别在于全局相位因子。如果 | φ ⟩∈V ，则射线为 { e iθ | φ ⟩ : θ ∈ R } 。但请注意，两个状态之间的相对相位因子具有物理意义，即状态 a | Ψ ⟩ + b | Φ ⟩ 和 a | Ψ ⟩ + be iθ | Φ ⟩ 并不代表系统的同一种物理状态。
Veralia Eng Urd 2023
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