XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System维空间
基于局部性的编码器和模型量化，用于有效的超维计算
摘要 - 脑启发的高维（HD）计算是一种新的计算范式，可以模仿高维空间中神经元的活性。HD计算中的第一个步骤是将每个数据点映射到高维空间（例如10,000）中，该空间需要计算原始域中每个数据元素的数千个操作。单独编码大约需要培训执行时间的80％。在本文中，我们提出，REHD，用于HD Computing中的编码，培训和推断的整个重做，以实现更硬件友好的实现。REHD包括用于HD计算的完全二进制编码模块，用于能量良好和高智能分类。我们基于随机投影的编码模块可以在硬件中有效地实现可预测的内存访问模式。REHD是第一个基于HD的方法，它提供了与原始数据1：1比率的数据投影，并启用使用二进制HyperVector进行所有培训/推理计算。在优化后，重新添加了编码过程，重新培训和推断成为HD计算的能源密集型部分。为解决此问题，我们还提出了模型量化。模型量化引入了一种新型的方法，该方法是使用n位存储类高量向量的方法，其中n范围为1至32，而不是以完整的32位精度，从而可以在能量效率和准确性之间进行折衷的细节调整。为了进一步提高REHD效率，我们开发了一种在线尺寸缩小方法，可以消除训练期间无效的高度向量维度。
利用电势进行量子空间搜索：长期动力学和抗噪声能力
离散时间量子游动 (DQW) 对应于量子细胞自动机的单粒子部分 [1,2]。它们可以模拟许多物理系统，从任意杨-米尔斯规范场中的粒子 [3] 和黑洞附近的无质量狄拉克费米子 [4]，到带电量子流体 [5]，其他面向物理的应用参见参考文献 [6–16]。此外，DQW 可以看作是经典随机游动 (CRW) [17] 的量子类似物，可以用来构建空间搜索算法，其性能优于 [18] 使用 CRW 构建的算法。连续时间量子游动也可以用于这一目的 [19]。在三维空间中，基于 DQW 的算法 [18,19] 可以在 O (√
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 | 。
网络嵌入以实现大脑连接
摘要 在神经科学中，网络目前用于表示大脑连接系统，目的是确定大脑本身的具体特征。 然而，使用常见的网络描述符来区分健康的人脑网络和病态人脑网络可能会产生误导。 为此，我们探索了网络嵌入技术，目的是比较大脑连接网络。 我们首先提出了健康大脑连接的代表性图的定义。 然后，介绍了两种通过嵌入的分类程序，在不同的数据集中获得了良好的准确度结果。 此外，这种技术的强大之处在于可以在低维空间中可视化网络，从而有助于解释不同条件下（例如正常或病理）网络之间的差异。
道德医疗人工智能十诫
然而，所有人工智能解决方案的全部有效性都受到算法无法向人类专家“解释”其结果以帮助回答为什么做出机器决策的限制，这是医学领域的一个大问题。最终，要达到可用的计算智能水平，我们不仅需要从先前数据中学习、提取知识、概括和对抗维数灾难，还需要解开数据的潜在解释因素（即在医学问题的背景下理解数据）。在医学领域，我们面临着复杂的挑战，特别是在任意高维空间中各种分布式和异构数据的集成、融合和映射。因此，我们必须考虑到不同的数据对相关结果的贡献。
PDP-11 替换件使海军的 MSDD 继续运转
最后的测试是我本人和第一批学员乘坐 MSDD 进行的。海军高度重视海军人员，因此选择由一名承包商和九名海军陆战队员进行实地测试。Osprey 表现完美。我发现 15 分钟的任务非常有趣。MSDD 使用单平面上的加速和旋转，在三维空间中产生物理感觉。该设备欺骗内耳感知爬升、转弯和翻滚等事物，同时欺骗眼睛感知没有运动的运动，反之亦然。这项技术继续为海军提供良好的服务，因为它训练的船员比设备本身年轻得多，这要归功于创造它的人的才华
可能实现的量子计算机
技术进步开始将一个以前只是学术性的问题变为现实：计算的基本物理极限是什么？兰道尔的结论 (1) 是，唯一必然需要耗散的逻辑运算是不可逆运算，这一结论促成了可逆、无耗散逻辑器件的设计 (2)，促成了仅使用可逆逻辑即可进行计算的发现 (3-4)，并促成了计算机的提案，在计算机中，比特（信息的基本量子）由真正的量子力学量子（如自旋）记录 (5-10)。到目前为止，量子力学计算机的提案依赖于“设计汉密尔顿算子”，这些算子是专门为允许计算而构建的，不一定与任何物理系统相对应。相比之下，本报告提出了一类实际上可能可构建的量子计算机。拟议的计算机由弱耦合量子系统阵列组成。计算是通过将阵列置于电磁脉冲序列中来实现的，这些脉冲序列会在局部定义的量子态之间引起跃迁。例如，在一维空间中，计算机可能由聚合物中的局部电子态组成；在二维空间中，计算机可能由半导体中的量子点组成；在三维空间中，计算机可能由晶格中的核自旋组成。在兰道尔极限下运行，只需要耗散即可进行纠错，这里详述的系统是 Deutsch 设想的真正的量子计算机 (6)：位可以放置在 0 和 1 的叠加中，量子不确定性可用于生成随机数，并且可以创建表现出纯量子力学相关性的状态 (5-10)。利用量子效应构建分子级计算机的想法并不新鲜 (11-13)。这里详述的提议依赖于共振的选择性驱动，这是 Haddon 和 Stillinger (11) 用来在分子中诱导逻辑的方法，
多量子比特系统 - CS@YorkU
用编程符号表示为：[ [ ⍺ , β ] ]。我们如何表示由多个量子比特组成的复合系统？它也是一个矢量吗？如果是，那么它位于什么空间中——多少维，它的基础是什么？在线性代数中，组合矢量空间有两种常用的方法，一种是直接和（用 ⊕ 表示），其中维度相加，另一种是张量积（用 ⊗ 表示），其中维度相乘。对于 n 量子比特系统，前者导致 2n 维空间，而后者产生 2 n 维。大自然选择了后者：多量子比特系统的矢量空间是组成量子比特空间的张量积。这一事实对量子计算具有关键意义，因为这意味着计算能力和信息内容随着量子比特的数量呈指数增长，而不是线性增长。 2. 空间
神经操作员的连续关注-Cirm
注意机制及其在变压器体系结构中的使用已广泛成功地建模数据中的非局部相关性。最新的对操作员学习的关注的兴趣激发了功能空间设置中方法的表述。在这次演讲中，我们概述了基于[1]的注意机制的构建。我们展示了如何利用这种形式来设计变压器神经运算符，神经网络体系结构在函数的无限维空间之间映射并得出相关的通用近似定理。通过从计算机视觉到连续体的“修补”策略概括，我们设计了有效的跨神经操作员，我们证明，对于涉及Darcy Flow和Navier-Stokes方程的操作员学习任务的成本和准确性具有竞争力。
与其在强化学习应用程序的相关数据的过度参数深度非参数回归
在本文中，我们为在有依赖数据的存在下提供了过度参数深的非参数回归的统计保证。通过分解误差，我们建立了非渐近误差界限以进行深度估计，这是通过有效平衡近似和概括误差来实现的。我们得出了具有约束权重的H型函数的近似结果。此外，概括误差受重量标准的界定，允许神经网络参数编号大得多。此外，我们通过假设样品起源于具有较低内在维度的分布来解决维度诅咒的问题。在这个假设下，我们能够克服高维空间所带来的挑战。通过结合额外的错误传播机制，我们为过度参数深拟合的Q-材料提供了Oracle不等式。