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World File Search System概率
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
概率和统计中的讲座2024-25大师数学
统计概念，例如主成分分析，（经验）平均值或协方差（矩阵）是生活在线性空间中的数据和概率分布所固有的。几何统计旨在提供分析（可能）非线性空间（例如歧管）的数据的工具。由于公制的概念对于这个目标至关重要，Riemannian几何形状为理论提供了坚实的基础。在课程中，我们将引入必要的几何结果，为概率分布提供必需品，然后讨论统计中某些经典概念的“非线性”概括。该博览会将伴随着许多示例，并观察到申请。建议对歧管上的微积分或基本的微分几何形状熟悉。
收缩，扩散概率模型，离散化，...
•保险和多元化•交易和对冲识别投资或分配代理商的资本监控机会的机会，例如公司控制促进商品和服务的交换，例如通过货币和交流媒体•更普遍地，创建（→）流动资产财务创新，例如证券化，导数，加密货币
prosip：用于学习边缘机器人清洁的概率表面相互作用
摘要 - 从演示中学习（LFD）已成为一种有希望的方法，使机器人可以直接从人类示范中获取复杂的任务。但是，涉及自由形式3D表面上表面相互作用的任务在建模和执行中带来了独特的挑战，尤其是在演示和机器人执行之间存在几何变化时。本文提出了一个称为概率表面相互作用原始原始原始词（Prosip）的新型框架，该框架从系统地结合了表面路径和局部表面效果。仪器工具允许无缝记录和执行人类示范。通过设计，prosips独立于时间，不变到刚体的位移，并使用带有笛卡尔控制器的任何机器人平台。该框架用于浴室水槽的边缘清洁任务。证明了对各种对象几何形状和显着扭曲对象的概括能力。模拟和具有9度自由机器人平台的实验设置证实了绩效。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
使用机器学习估算AMOC过渡概率
早期在线版本：该初步版本已被接受用于地球系统的人工智能出版，可以完全引用，并已被分配DOI 10.1175/AIES-D-24-0002.1。最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上替换EOR。
使用Monte Carlo Simulation的Varian-Clinac IX线性加速器的光拟南芥产生的概率评估
患者体内的服用过量会破坏治疗过程，并可能具有毁灭性的影响。另一方面，如果粒子是中子，则将乘以这种效应。由于在医用线性加速器中产生的约0.1至2 MeV的中子中子具有20个质量因子（QA），因此在组织中产生高等效剂量。在本文中，使用Monte Carlo Simulation进行了18 MV Varian-Clinac IX线性加速器的组件的光线产生概率。计算了每个光子灰色生产中的每个龙门成分和幻影的贡献。结果表明，光负基因的产生最大比率属于每平方厘米的光子灰色的主要准直仪剂。在目标中，这是光子中子产生的第一个来源，在零时计算热中子的通量。
预测学习规则产生了概率感官体验的类似皮质的重播
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海冰绝缘的作用对AMOC概率的影响
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利用基于非参数的概率机器学习
图2。验证基于高斯过程的ML模型。（a）在得出的ΔKE和高斯过程之间的（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。 HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为