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World File Search System论上
信息理论下限的信息理论上界限
了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分，由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明，在学习中，必须对问题的问题有一定的良好偏见，并且在学习时，我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型（例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中，甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015]，Blumer等。[1989]，学习需要比学习类别的能力更多的示例，并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的，其中人们假定数据上的最差分布。
模拟Z晶格量规理论上的量子计算机
•世界是量子，我们很幸运，任何适合古典计算机的东西 - 大型量子计算机可以在HEP中处理计算，否则无法访问 - 这打开了新的边界并扩展了LHC，LIGO，LIGO，EIC和DUNE
理论上的大脑——目录和第一章
在现代主流文化中，无论是大众文化还是科学文化，大脑都是一种计算机，一种处理信息的机器。它以感官信号的形式获取数据，将其编码为某种电子格式，然后使用神经算法处理数据。它将信息传送到专门的处理模块：视觉皮层用于视觉处理，海马体用于记忆存储和检索，前额叶皮层用于决策和规划。最终，它向肌肉输出运动指令。显然，大脑不是一台带有晶体管、硬盘和 USB 端口的传统计算机，而是一种经过进化优化的“生物计算机”。因此，神经科学的目标是“逆向工程”大脑，以了解其功能组织和生物实现。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
超越方法论上一句话：在...
抽象的固醇以250种不同的结构而闻名。在5％至10％之间通常发生以不同的丰度比（〜4个数量级）和样品中的总量（0.4-1000 mg/100 g油）。然而，定量数据主要仅限于作为参考标准的少数主要固醇。在这里，我们开发了一种以选定的离子监测模式（GC/MS-SIM）操作的质谱法的气相色谱法，该方法启用了30（硅胶）固醇的定量，尽管只有十种作为参考标准可用。这可以通过研究这十种固醇标准的全扫描质谱以及在七个油中测得的另外20个固醇来获得。在下一步中，将固醇分配给不同的组。定量值。一个固醇基团内的响应因子的偏差通常低于±10％，而另外则约为±11-12％。使用所有固醇的平均响应因子，新型的GC/MS-SIM定量方法优于GC/FID，该方法被典型地应用于两种油。在30种研究的固醇中，有8至21个在18种植物油和两种植物脂肪中检测到了30个研究的固醇中的8至21个。可以量化的固醇数量更高，导致固醇量较高，方法和数据可能对食物身份验证有用。
理论上安全的量子同态加密
量子同态加密允许服务器直接对加密数据进行计算，它是构建更复杂的量子密码协议的基本基元。要实现这样的构造，量子同态加密必须满足两个隐私属性：数据隐私（确保输入数据对服务器是私密的）和电路隐私（确保计算后的密文不会泄露有关用于执行计算的电路的任何其他信息，除了计算本身的输出）。虽然电路隐私在经典密码学中得到了充分研究，并且许多同态加密方案都可以配备它，但它的量子类似物却很少受到关注。在这里，我们为具有信息论安全性的量子同态加密建立了电路隐私的定义。此外，我们将量子无意识传输简化为量子同态加密。通过使用这种简化，我们的工作揭示了广泛的量子同态加密协议家族中的电路隐私、数据隐私和正确性之间的基本权衡，其中包括仅允许计算 Cliūford 电路的方案。
A理论上改性的地面状态反应 - via- ...
我们提供了一种简单而直观的理论，可以解释分子与光腔的耦合如何通过利用轻质 - 强度相互作用的固有量子行为来改变地面态化学反应性。使用最近开发的极化Fock状态代表，我们证明，由于具有偏振液体的重叠的糖尿病电子耦合的缩放，因此实现了地面电势的变化。我们的理论预测，对于质子转移模型系统，当腔频率在电子激发范围内时，可以通过光物质相互作用来修饰基态屏障高度。我们的简单理论解释了一些最近发现相同效果的计算研究。我们也表明，在光和物质的深厚耦合极限下，极化的地面和第一个激发的特征态成为Mulliken-Hush的绝热状态，后者是偶极子操作员的本征态。这项工作提供了一个简单但功能强大的观念框架，以了解分子和腔之间的强耦合如何修改基态重复性。
理论上的理论观点：基于动作效应表示
当前严重急性呼吸综合征冠状病毒（SARS-COV-2）的高度可传播爆发是全球发病率和死亡率的主要原因（Andrasfay和Goldman，2021; Cohen，2021; Woolf et et al。，2021）。研究人员已大量投资用于开发成本效率的护理测试套件和有效的实验室技术，以确保SARS-COV-2感染（Carter等，2020; Chen等，2020; Chen等，2020; Shuren and Stenzel; Shuren and Stenzel，2020; Eler and 2020; Eler and Richter，2020年； Al。，2021年，Taleghani和Taghipour，2021年；Among those technologies, real-time quantitative reverse transcription–polymerase chain reaction (qRT-PCR) of nasopharyngeal swabs is the current gold standard in the clinical setting to confirm the clinical diagnosis of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) ( Carter et al., 2020 ; Ji et Al。，2020年； Kevadiya等人，2021年）。用于SARS-COV-2检测的常规QRT-PCR通常在台式QPCR仪器上大约需要2小时，具有10分钟的逆转录，然后初始变性1分钟，45个PCR循环的10 s变性和30 s的延伸（图1; Vogels等，Vogels等，2020）。然而，持续的共同19日大流行对医疗保健系统及其基础设施构成了重大挑战。因此，要应对大流行挑战，重要的是要大大缩短比赛中的周转时间，以增加诊断测试的数量。