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先进的人工智能代理介入奖励的提供
我们称代理为先进，是因为它能够有效地选择其输出（我们称之为其动作），以便在广泛的环境中实现高预期效用。由于我们可能希望先进的人工智能代理在我们缺乏源代码的环境中运行，例如现实世界，因此我们认为代理在它们未知的环境中行动。如果代理的目标不仅仅是其动作的硬编码函数，那么它也必须取决于代理的感知。表明目标实现的感知本质上会告知代理，无论它使什么发生都是好的。因此，我们的研究涉及在未知环境中计划行动的代理，这需要它们了解哪些行动符合其目标。我们从一个理想化的情况开始，在这种情况下，我们似乎拥有创建具有良好目标的先进代理所需的所有工具。我们确定了代理面临的一个关键模糊性，我们认为这可能会促使代理干预我们打算提供目标信息感知的协议。然后我们概括
经验重播算法和情节内存的功能
1伦敦经济学和政治科学学院哲学，逻辑和科学方法摘要：情节记忆是过去事件的记忆。它特征在于在思想中“重播”自己的经历的经历。这种生物学现象激发了AI中几种“经验重播”算法的发展。在本章中，我询问经验重播算法是否可能揭示出关于情节记忆功能的难题：情节记忆有什么促进发现它的认知系统？我认为，经验重播算法可以作为情节记忆的理想化模型，以解决这个问题。以DQN算法为案例研究，我建议这些算法为助记符帐户提供了一些支持，在哪些情节内存的功能中，信息在存储，编码和检索信息。通过扩展和适应经验重播算法，我们可能会进一步了解情节记忆的操作和对认知的贡献。关键字：情节内存；经验重播；人工智能;认知角色功能；模型
可依赖于双层机械超材料对撞击器质量和速度的动力吸收能力
使用替代机制来耗散或散射，双态结构和机械超材料已经显示出有望通过将能量锁定到紧张的材料中来减轻影响的有害影响。在本文中，我们扩展了通过双层超材料吸收吸收的先前工作，以探索动能传递对撞击器速度和质量的依赖性，而应变速率超过10 2 s -1。我们观察到对两个影响器参数的依赖性很大，范围从比比较线性材料的显着性能到更差的性能。然后，我们将性能的可变性与系统中的孤立波的形成相关联，并在动态载荷下对理想化的能量吸收能力进行分析估计。此外，我们发现对阻尼的依赖性显着，并在系统内部的单个波传播中存在定性差异。这项研究中揭示的复杂动力学是为将双材料超材料应用于包括人类和工程系统冲击和影响保护设备在内的应用的潜在未来指南。
从mlwe {msis和dl rewinding
t-of-of-n threshold签名最近已经看到了新的兴趣，现在可以使用各种类型，每种都提供不同的权衡。但是，一个仍然难以捉摸的财产是自适应安全性。我们将基于诸如schnorr之类的菲亚特 - 沙米尔范式的现有有效签名方案定为阈值时，难以捉摸的性质就会变得清晰。这类签名方案通常依赖于叉式引理来证明不强迫性。也就是说，对手在安全游戏中陷入困境并运行两次。这样的证据与自适应安全性不一致，因为减少必须准备回答2 p p t´1 Q秘密密钥份额，这意味着它可以重建完整的秘密密钥。的确，先前的工作要么假定了强大的理想化模型，例如代数组模型（AGM），要么修改了基本签名方案，以免依赖基于基于基于的证明。在这项工作中，我们提出了一种新的证明技术，以构建现有基于倒带的菲亚特 - 沙米尔签名的适应性安全阈值签名。结果，我们获得以下内容：
Hasselmann的范式用于基于随机谎言传输的随机气候建模
为随机气候模型开发了一种通用的方法，该方法是为Ide alive-allized大气模型的示例开发的，该模型基于Hasselmann的随机气候模型。也就是说，通过随机谎言传输方式将随机性纳入了理想化耦合模型的快速大气成分中，而缓慢移动的海洋模型仍然确定性。更具体地说，通过将随机转运引入开尔文的结合定理中的材料环中，可以构建随机模型盐（随机对流）。所产生的随机模型以及基本的确定性气候模型也可以保留循环。在本文中引入了一种称为La-salt的盐（La-salt）（拉格朗日平均盐）。在LA-SALT中，我们用其预期值代替随机矢量场的漂移速度。La-salt的显着特性是其较高矩的演变受线性确定性方程的控制。我们的建模方法是通过确定局部存在的结果，首先是确定性气候模型，该结果将可压缩的大气方程耦合到不可压缩的海洋方程，其次，对于两个随机盐和LA-SALT模型而言。
基于数据的能量覆盖范围测量值，以发现区域储能的潜力
摘要：可再生能源的波动是将存储系统作为未来能力系统的重要组成部分。在这里，我们介绍了一种测量方法，涉及电源需求的区域覆盖范围以及存储系统对其的影响。该方法基于具有给定不确定性的测量功率数据。在空间域中的时域和2位邮政编码区域中的分辨率为15分钟。引入了理想化的存储模型，并为每个区域实现一个存储。因此，针对不同的存储参数进行了区域覆盖范围，并且评估各自的测量不确定性低于2％的设定目标。此外，逆问题，i。 e。通过估算必要的存储参数以实现所需的区域配置来研究存储尺寸，并研究了。的发现：在95个区域中的23个区域中，可以达到电性自给自足，相比之下，在56个区域中，无论存储系统的参数如何，重新覆盖范围都不会增加。这说明了电力运输的必要性，以增加覆盖范围。结论，提出的测量方法可以估算存储参数，可用于存储尺寸。
使用 AI Playbook 规划自然语言处理故障
原型化 AI 用户体验具有挑战性，部分原因是概率 AI 模型使得在部署之前预测、测试和缓解 AI 故障变得困难。在这项工作中，我们着手为早期 AI 原型设计的从业者提供支持，重点关注基于自然语言 (NL) 的技术。我们对一家大型科技公司的 12 名 NL 从业者的采访表明，除了 AI 原型设计的挑战之外，由于缺乏工具和时间紧迫，原型设计通常根本不发生或仅关注理想化的场景。这些发现为我们设计 AI Playbook 提供了参考，AI Playbook 是一种交互式低成本工具，我们开发该工具是为了鼓励在部署之前主动和系统地考虑 AI 错误。我们对 AI Playbook 的评估表明，它有潜力 1) 鼓励产品团队优先考虑理想和故障场景，2) 从用户体验的角度标准化 AI 故障的表达，3) 充当用户体验设计师、数据科学家和工程师之间的边界对象。
非理想异差检测的量子密钥分发
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量，即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型，这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限，这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下，使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而，到目前为止，还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里，我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击，并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明，后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中，我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的，并且不依赖于希尔伯特空间的截断。
用于 Gottesmann-Kitaev-Preskill 状态的两个量子比特门
两个量子比特门对于通用量子计算至关重要。对于 Gottesmann-Kitaev 和 Preskill 状态，可以使用光学元件（例如压缩器和分束器）实现像 CZ 和 CNOT 这样的两个量子比特门。然而，它们是为理想化的 GKP 码字设计的，因此在现实环境中会出现有限能量效应。在本文中，我们将提供量化相空间中 GKP 状态中这些有限能量效应的方法。我们将明确计算应用逻辑 CZ 之前和之后计算基础状态的波函数变化。我们观察到 CZ 门在相空间中所有错误都发生在 p 正交中，而 q 正交保持不变。充分了解 CZ 门引起的错误将允许设计精确的纠错方案来纠正错误。我们给出了 GKP CZ 门的新型近似方案，并将其与 GKP CNOT 门的现有方案进行比较。最后，我们将研究纠正有限能量效应的误差修正方案。
使用无监督学习
经颅超声疗法越来越多地用于非侵入性脑疾病治疗。然而，常规数值波求机的计算量过于昂贵，无法在治疗过程中在线使用，以预测经过头骨的声学字段（例如，考虑主题特定的剂量和靶向变化）。作为实时预测的一步，在当前工作中，使用完全学习的优化器开发了2D中异质Helmholtz方程的快速迭代求解器。轻型网络体系结构基于一个修改的UNET，其中包括一个学识渊博的隐藏状态。使用基于物理的损失功能和一组理想化的音速分布对网络进行训练（完全无监督的训练（不需要真正的解决方案）。学习的优化器在测试集上表现出了出色的性能，并且能够在训练示例之外良好地概括，包括到更大的计算域，以及更复杂的源和声速分布，例如，从X射线计算的颅骨图像中得出的那些。