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操作指南：DM-MD8X8/16X16/32x32 - Crestron
• 阅读这些说明。• 保留这些说明。• 注意所有警告。• 遵循所有说明。• 请勿在水边使用此设备。• 只能用干布清洁。• 请勿堵塞任何通风口。按照制造商的说明进行安装。• 请勿安装在任何热源附近，例如散热器、热调节器、炉灶或其他产生热量的设备（包括放大器）。• 不要破坏极化或接地型插头的安全目的。极化插头有两个插片，其中一个比另一个宽。接地型插头有两个插片和第三个接地插脚。宽插片或第三个插脚是为了您的安全而提供的。如果提供的插头无法插入您的插座，请咨询电工更换旧插座。• 保护电源线，避免被踩踏或挤压，特别是在插头、便利插座和设备出口处。• 仅使用制造商指定的附件/配件。
操作指南：DM-MD8X8/16X16/32x32 - Crestron
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探索神经网络：分类器和生成模型
为了培训分类器，我们首先查找了一些成功的分类器实现，例如Alexnet（旧），Inception-V1，V2，V2，V3，V4，V4（Google Net），残留网络，Inception-Resnet v1，v2，v2。试图实现这些模型，我们很快意识到它们对于我们的情况来说太复杂了，因为它们大多数是为Imagenet数据集设计的，该数据集的像素维度比我们的32x32图像大得多。因此，这个想法是遵循这些方法的结构，但将其优化到CIFAR数据集。首先，我们没有设法按照状态方法来制定有效和准确的模型，因为它们的精度非常缓慢，几乎没有达到40％。实际上，我们仅使用几个卷积层，合并层，批归归式化和恢复就可以更快，更准确。也就是说，使用这种简单的方法（类似于Alexnet），我们仅在几分钟内就达到了40％左右（时期= 10）。另一方面，为了避免消失的梯度问题，并能够进一步扩展我们的网络（更深入地），我们选择实施与所研究论文中的网络型模型相比，它的不同。这个想法是在块和块残差块中施加2-2卷积层，并重复每个块3次，以将它们求和以前的结果。块后，我们应用了一个还原模块，以使用步幅= 2降低图像的大小，并增加（翻倍）特征图的数量，然后再次将其添加到块的序列中。有关视觉表示，请参见图1。请注意，由于图像的大小已经相对较小（32x32），因此在模型的茎部分进行任何形式的还原/池很难，因为它很容易导致边缘损失。因此，在茎部分（在残留块之前），我们仅在原始图像上应用1 x 1卷积以生成相同大小的特征图。在第二个残留块的末尾应用一个最大池层层，以进一步降低图像的空间尺寸，然后再应用最终完全连接的层。
用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
在有限温度下的真实频率图蒙特卡洛
图解扩展是处理相关电子系统的中心工具。在热平衡下，它们最自然地定义了Matsubara形式主义。但是，从Matsubara计算中提取任何动态响应函数最终需要从虚构到实频域到实频域的错误分析延续。最近提出了[物理学。修订版b 99，035120（2019）]，可以使用符号代数算法分析进行任何相互作用膨胀图的内部Matsubara总结。总结的结果是复杂频率而不是Matsubara频率的分析函数。在这里，我们应用了此原理并开发了一种示意的蒙特卡洛技术，该技术直接在实际频率轴上产生。我们介绍了在非平凡参数方面的掺杂32x32环状方晶格哈伯德模型的自我能量σ（ω）的结果，其中pseudogap的特征似乎靠近antinode。我们讨论了在实频轴上的扰动序列的行为，尤其表明，在使用截短的扰动系列上使用最大熵方法时，必须非常小心。在分析延续很困难的情况下，我们的方法对将来的应用具有巨大的希望，而中阶扰动理论可能会融合结果。
用于自动编码器的可扩展变分量子电路 - ...
摘要 — 药物分子的从头设计被认为是一个耗时且昂贵的过程，并且计算方法已应用于药物发现流程的每个阶段。变分自动编码器是一种计算机辅助设计方法，它基于现有的分子数据集探索化学空间。量子机器学习已成为一种非典型学习方法，由于其强大的表达能力，可能会加速一些经典学习任务。然而，近期的量子计算机受到量子比特数量有限的困扰，这阻碍了高维空间中的表示学习。我们提出了一种可扩展的量子生成自动编码器（SQ-VAE），用于同时重建和采样药物分子，以及相应的原始变体（SQ-AE）以实现更好的重建。提出了混合量子经典网络中的架构策略，例如可调量子层深度、异构学习率和修补量子电路，以学习高维数据集，例如配体靶向药物。在选择合适的架构策略后，针对 8x8 和 32x32 等不同维度报告了大量实验结果。在所有实验中，将量子生成自动编码器的性能与相应的经典自动编码器进行了比较。结果表明，归一化的低维分子可以获得量子计算优势，并且量子生成自动编码器生成的高维分子在相同的学习期内具有更好的药物特性。索引术语 — 量子机器学习、变分自动编码器、药物发现