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gensql：用于查询数据库表的生成模型
本文介绍了GensQL，这是一种用于查询数据库表的概率生成模型的概率编程系统。通过仅使用几个用于查询概率模型的关键基础来增强SQL，GENSQL可以简明地实现复杂的贝叶斯推理工作。gensql的查询计划器基于一个统一的程序化接口，用于与表格数据的概率模型进行交互，这使得使用以各种概率编程语言编写的模型，这些模型是针对特定工作量身定制的。概率模型可以通过概率程序合成，手工设计或两者的组合自动学习。gensql是使用新型类型系统和典型语义进行正式化的，这使我们能够建立证据，以确切地表征其健全性保证。我们在两项现实世界中评估了我们的系统，这是虚拟湿实验室的临床试验中的异常检测和有条件的合成数据生成 - 并表明GENSQL更准确地捕获了与普通基线相比的数据的复杂性。我们还表明，与几种替代方案相比，GENSQL中的声明语法更简洁，更容易出错。最后，gensql提供了1。7-6。8x加速度与最接近的竞争对手在代表性基准集合中相比，并在与手写代码相当的时间内运行，部分原因是其可重复使用的优化和代码专业化。
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
基于个性化搜索的对话式人工智能查询重写系统
查询重写（QR）是对话式 AI 系统中一个新兴的组件，可以减少用户失误。用户失误的原因多种多样，例如口语对话系统中的错误、用户的口误或语言缩写。许多用户失误源于个性化因素，例如用户的说话模式、方言或偏好。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的个性化 QR 框架，专注于自动减少用户失误。我们为每个用户建立一个个性化索引，其中包含不同的亲和力层，以反映对话式 AI 中每个用户的个人偏好。我们的个性化 QR 系统包含检索层和排名层。在基于用户反馈的学习支持下，训练我们的模型不需要手动注释数据。在个性化测试集上的实验表明，我们的个性化 QR 系统能够利用语音和语义输入来纠正系统错误和用户错误。
不确定因果序下布尔函数的量子查询复杂度
量子电路的标准模型假设操作以固定的连续“因果”顺序应用。近年来，放宽这一限制以获得因果不确定计算的可能性引起了广泛关注。例如，量子开关使用量子系统来连贯地控制操作顺序。已经证明了几种临时的计算和信息理论优势，这引发了这样一个问题：是否可以在更统一的复杂性理论框架中获得优势。在本文中，我们通过研究一般高阶量子计算下布尔函数的查询复杂性来解决这个问题。为此，我们将查询复杂性的框架从量子电路推广到量子超图，以便在平等的基础上比较不同的模型。我们表明，最近引入的具有因果顺序量子控制的量子电路类无法降低查询复杂度，并且因果不确定超级映射产生的任何潜在优势都可以用多项式方法限制，就像量子电路的情况一样。尽管如此，我们发现，当利用因果不确定超级映射时，使用两个查询计算某些函数的最小误差严格较低。
利用生成AI来构建，修改和查询MBSE模型
创建一个由以下部分组成的自行车的SYSML V2文本模型：框架，连接到框架的车把，连接到框架的座椅，连接到框架的前轴，连接到框架的后车架，前轮连接到前车轮，后车轮连接到后车轮，后车轮连接到后车轮连接，框架连接，框架连接，框架连接，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架连接，框架连接，框架，传动系统连接到框架和后轮。
大巴灵顿宣言-UK COVID -19查询
如果公共卫生对COVLD-〜1 19的核心目标，请采取措施来保护脆弱的措施。举例来说，疗养院应使用具有获得免疫力的员工，并对其他员工和所有访客进行频繁的测试。员工轮换应最小化，居住在家里的退休人员应该有杂货和其他必需品送到他们的家中。在可能的情况下，他们应该在外面而不是内部会见家人。可以实施全面且详细的措施清单，包括多个家庭的方法，并且在公共卫生的范围和能力范围内
Cas9 通过错配和超螺旋调节离散步骤来查询 DNA
CRISPR-Cas9 核酸酶因其可编程靶向和切割 DNA 的能力而被广泛用作分子和细胞生物学工具。Cas9 通过解开 DNA 双螺旋并将其相关向导 RNA 的 20 个核苷酸部分与一条 DNA 链杂交，形成 R 环结构来识别其目标位点。需要对 R 环形成进行动态和机械描述，以了解目标搜索的生物物理学，并开发合理的方法来减轻脱靶活动，同时考虑基因组中扭转应变的影响。在这里，我们使用转子珠跟踪 (RBT) 研究了 Cas9 R 环形成和坍塌的动力学，这是一种单分子技术，可以同时以碱基对分辨率监测 DNA 解旋和实时荧光标记大分子的结合。通过测量双螺旋解旋时的扭矩变化，我们发现 R 环形成和坍塌通过瞬时离散中间体进行，与初始种子区域内的 DNA:RNA 杂交一致。通过在受控机械扰动下对靶序列和脱靶序列进行系统测量，我们描述了序列错配的位置依赖性效应，并展示了 DNA 超螺旋如何调节 R 环形成的能量景观并决定进入能够稳定结合和切割的状态。与此能量景观模型一致，在批量实验中，我们观察到生理负超螺旋下的混杂切割。本文提供的 DNA 询问的详细描述提出了改进 Cas9 作为基因组工程工具的特异性和动力学的策略，并可能启发利用对 DNA 超螺旋的敏感性的扩展应用。
Cas9 通过错配和超螺旋调节离散步骤来查询 DNA
CRISPR-Cas9 核酸酶因其可编程靶向和切割 DNA 的能力而被广泛用作分子和细胞生物学工具。Cas9 通过解开 DNA 双螺旋并将其相关向导 RNA 的 20 个核苷酸部分与一条 DNA 链杂交，形成 R 环结构来识别其目标位点。需要对 R 环形成进行动态和机械描述，以了解目标搜索的生物物理学，并开发合理的方法来减轻脱靶活动，同时考虑基因组中扭转应变的影响。在这里，我们使用转子珠跟踪 (RBT) 研究了 Cas9 R 环形成和坍塌的动力学，这是一种单分子技术，可以同时以碱基对分辨率监测 DNA 解旋和实时荧光标记大分子的结合。通过测量双螺旋解旋时的扭矩变化，我们发现 R 环形成和坍塌通过瞬时离散中间体进行，与初始种子区域内的 DNA:RNA 杂交一致。通过在受控机械扰动下对靶序列和脱靶序列进行系统测量，我们描述了序列错配的位置依赖性效应，并展示了 DNA 超螺旋如何调节 R 环形成的能量景观并决定进入能够稳定结合和切割的状态。与此能量景观模型一致，在批量实验中，我们观察到生理负超螺旋下的混杂切割。本文提供的 DNA 询问的详细描述提出了改进 Cas9 作为基因组工程工具的特异性和动力学的策略，并可能启发利用对 DNA 超螺旋的敏感性的扩展应用。
最终报告 - 航空查询 AO-2017-003 ATR72、ZK ... - TAIC
飞机爬升至 15,000 英尺（4,600 米）并朝北帕默斯顿飞去。机长使用对讲机呼叫后舱乘务员并汇报了情况和计划采取的行动。11 后舱乘务员告知机长，在接近尼尔森时，他们听到主起落架放下时发出异常的“砰”或“砰”的声响。后舱乘务员向另外两名乘务员汇报了情况，他们讨论了在北帕默斯顿降落所需的准备行动。在三名乘务员准备紧急降落之前，后舱乘务员使用公共广播系统向乘客汇报了情况。
使用量子统计查询进行幺正学习
我们提出了几种算法，用于从量子统计查询 (QSQ) 中学习酉算子，这些算子与 Choi-Jamiolkowski 状态有关。量子统计查询可以捕获具有有限量子资源的学习者的能力，该学习者仅接收测量预期值的噪声估计作为输入。我们的方法取决于一种新技术，该技术用于使用单个量子统计查询估计 Pauli 弦子集上酉的傅里叶质量，从而推广了先前针对均匀量子示例的结果。利用这一见解，我们表明量子 Goldreich-Levin 算法可以通过量子统计查询实现，而该算法的先前版本涉及对酉及其逆的 oracle 访问。此外，我们证明了 O p log nq - juntas 和具有恒定总影响的量子布尔函数在我们的模型中是可有效学习的，并且恒定深度电路可以通过量子统计查询以样本效率的方式进行学习。另一方面，之前针对这些任务的所有算法都需要直接访问 Choi-Jamiolkowski 状态或通过 oracle 访问幺正态。此外，我们的上限意味着可以有效地学习这些类幺正态对局部混乱集合的作用。我们还证明，尽管取得了这些积极成果，但与对 Choi-Jamiolkowski 状态的可分离测量相比，量子统计查询会导致某些任务的样本复杂度呈指数级增长。具体而言，我们展示了学习一类相位 oracle 幺正态的指数下限和测试信道幺正性的双指数下限，以适应我们之前对量子态的设定。最后，我们提出了平均替代模型的新定义，展示了我们的结果在混合量子机器学习中的潜在应用。