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完美时机：移动大脑/身体成像为 4E 认知研究项目提供支持
摘要 移动大脑/身体成像 (MoBI) 框架下的最新技术进步已经产生了令人兴奋的新实验结果，将心智、大脑和行为联系起来。然而，需要新的假设、措施和实验范式来实现 MoBI 的最终目标：在认知、行为和经验出现并展现给世界时对其进行建模和理解。这样的目标对于 MoBI 框架来说并不是完全新颖或独特的；它是一个长期存在的科学和哲学挑战的核心。长期以来的争论围绕着身体和世界在心智出现中的作用。考虑到这一点，本研究有两个目标。我们的第一个目标是简要总结唯物主义/自然主义将认知视为一种复杂的突发现象的观点所包含的一些主要思想。我们的第二个也是主要目标是论证，得益于 MoBI 和 4E-Cognition 旗帜下的最新理论进步，理论和方法论最终可能会同步，让位于一种复兴的涌现主义形式，为理解认知现象奠定新基础。最后，我们向读者提供我们认为的 MoBI/4E 框架的主要目标以及对大脑/身体/世界耦合在认知涌现中的功能作用的理解。
基于光子学的完美保密密码学
在罗马帝国时期，尤里乌斯·凯撒使用一种替换密码来编纂秘密信息，其中每个字符在字母表中向下移动三个位置，从而报告了使用密码技术保护机密信息的第一个历史证据之一 1。今天，信息社会每年传输 10 亿 TB 的数据，保护机密数据的隐私是一项全球性挑战 2,3。目前，大多数密码系统的安全性并不依赖于无条件证明，而是依赖于数学或概率陈述。主要思想集中在安全边际：如果使用 n 种资源破解了代码，则修改代码，例如将其密钥长度加倍，这样所需的资源就会呈指数增加。这种模型容易受到技术发展的影响，并且不能保护用户免受过去的攻击：攻击者可以存储今天发送的信息，并等待合适的技术以便明天破解消息。历史表明，这种情况有计划地发生在比预测更短的时间内。最著名的例子可能是恩尼格玛密码机的破解，恩尼格玛密码机是二战期间用来传输绝密军事信息的加密打字机。由于加密代码的基础组合数量众多，所以恩尼格玛密码机被认为是牢不可破的。尽管如此，这种安全猜想还是随着阿兰·图灵和他的同事们的工作而瓦解，他们通过设计第一台建筑计算机破解了恩尼格玛密码机，这台计算机一直秘密使用到二战结束 4 。在这个例子中，安全性被破解但没有公开披露，一方可以自由地侵入另一方的私人信息，完全不被注意。另一个例子是美国联邦数据加密标准 (DES)，它被认为是安全的，因为一台足够快的机器可以破解它
固体量子中继器静止系统上不完美无相互作用纠缠纯化
摘要：固态量子中继器是大规模量子网络的核心部分，纠缠纯化是量子中继器的关键技术，用于从混合纠缠态的集合中提取高质量的非局域纠缠，并抑制噪声对量子信息载体的负面影响。本文提出一种适用于固态量子中继器的、无不完美相互作用的量子点中非局域电子自旋纠缠纯化方法，利用对电子自旋的忠实奇偶校验。在近乎现实的条件下，即使在微腔内嵌入的量子点与圆偏振光子之间存在不完美相互作用，忠实奇偶校验也可以在不破坏非局域固态纠缠的情况下对奇偶校验模式做出正确判断。因此，非完美相互作用纠缠纯化可以防止最大纠缠态转变为部分纠缠态，并保证纯化后非局域混合态保真度达到期望值。由于该方案在接近现实的不完美相互作用条件下是可行的，因此对实验实现的要求会放宽。这些独特的特性使得这种非完美相互作用纠缠纯化在用于大规模量子网络的固体量子中继器中具有更实际的应用。
你的完美 AI 技术团队
MO 和 ML 是不同但互补的技术，对于最大限度地提高运营效率、利用稀缺资源做出明智决策以及降低风险必不可少。MO 帮助企业根据众多且通常很复杂的业务约束（例如资源、计划和成本）做出最佳决策。ML 根据历史数据创建有关业务变量的预测模型，其中不确定性是常态。企业可以使用这些 ML 预测模型来推断不确定但 MO 需要的约束，以做出最佳决策。同样，ML 预测模型是单一预测的，或者只能根据单个预测做出简单决策。MO 可以将预测集成到决策系统中，将预测置于业务环境中并允许高管采取行动。简而言之：当 ML 模型生成预测时，可以利用 MO 对这些预测采取行动并做出决策。
利用 SAT 技术构造最小完美哈希函数
最小完美哈希函数 (MPHF) 用于有效访问大型字典 (键值对集) 的值。发现构建 MPHF 的新算法是一个活跃的研究领域，尤其是从存储效率的角度来看。MPHF 的信息论极限为 1 ln 2 ≈ 1.44 位/键。当前最佳实用算法的范围是每个键 2 到 4 位。在本文中，我们提出了两种基于 SAT 的 MPHF 构造。我们的第一个构造产生的 MPHF 接近信息论极限。对于这种构造，当前最先进的 SAT 求解器可以处理字典包含多达 40 个元素的情况，从而优于现有的 (蛮力) 方法。我们的第二个构造使用 XOR-SAT 过滤器来实现一种实用方法，每个键的长期存储量约为 1.83 位。
完美保护隐私的人工智能它是什么以及我们如何实现它？
许多人工智能应用需要处理大量敏感信息，以进行模型训练、评估和现实世界整合。这些任务包括面部识别、说话人识别、文本处理和基因组数据分析。不幸的是，在训练模型执行上述任务时，会出现以下两种情况之一：要么模型最终在敏感的用户信息上进行训练，使其容易受到恶意行为者的攻击，要么由于测试集的范围有限，其评估结果不能代表其能力。在某些情况下，模型根本就没有被创建出来。有许多方法可以集成到人工智能算法中，以维护不同级别的隐私。即差分隐私、安全多方计算、同态加密、联邦学习、安全区域和自动数据去识别。我们将简要介绍每种方法，并描述它们最合适的场景。最近，这些方法中的几种已经应用于机器学习模型。我们将介绍一些最有趣的隐私保护机器学习示例，包括将差分隐私与神经网络相结合，以避免对网络训练数据进行不必要的推断。最后，我们将讨论如何结合迄今为止提出的隐私保护机器学习方法，以实现完美的隐私保护机器学习。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
杂交 - 完美平衡供求与...
根据丹福斯（Danfoss）的驱动器，在世界上，杂交的定义可以通过将储能手段引入系统来概括。混合解决方案主要是出于以下原因之一：有机会从可再生能源出售更多能源到网格在系统的一生中降低总运营成本（TCO），通过： - 避免过度利用系统 - 推迟在过度支持情况下的基础设施投资，可以储存效果。当需求水平较高时，可以再次使用存储的能量来提供额外的能源减少运营费用（OPEX） - 提高系统效率 - 提高系统可用性混合系统可以提高系统效率并避免由电网不稳定引起的停电； 在功率质量问题的情况下，通过增加鲁棒性来减少系统的停机时间。
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
施乐 Nuvera® 200/288/314 EA 完美印刷生产系统
借助 Xerox Nuvera ® 200/288/314 EA 完美生产系统，您的生产效率从一开始就得到提升，因为 FreeFlow ® 打印服务器前端提供了强大的双核处理器，远远超出了大多数客户的需求。它提供出色的 RIP 速度，可以轻松处理最复杂的作业 - 例如，通常与可变数据和高分辨率图像相关的作业。如果您在一个特别激进的环境中工作，其中应用程序集始终由包含大量高端图形和可变图像的复杂作业主导，您还可以选择第二个双核处理器。