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![ar Xiv:2305.01798v1 [hep-th] 2023 年 5 月 2 日 古典 E ...](/simg/0\04499f365c3126eb4ce7f4c909fb5f414c5e1c8e.webp)
ar Xiv:2305.01798v1 [hep-th] 2023 年 5 月 2 日 古典 E ...
在他的及其配套论文中，我们展示了量子场理论，其具有高对称性，允许比我们假设的更广泛的经典动力学类型。在这篇文章中，我们展示了从模式积分或哈密顿和广义相对论公式中提取的动力学允许不满足爱因斯坦全套方程的经典状态。这个量取决于哈密顿对初始状态施加的动量约束。尽管如此，量子场论仍然允许测量这些状态随时间的变化。这些状态随时间演变，以致在经典层面上，全套爱因斯坦方程似乎成立，而这些状态的物理效应可归因于辅助的、协变的、能量矩张力守恒，或者没有内部自由度。我们推导出这些状态的广义爱因斯坦方程，并表明在均匀和等向性的初始背景基态中，对相同高程分量的扩展有贡献。此状态的非均匀分量可能源于按线性级数线性增长的曲率扰动。这个对爱因斯坦方程的辅助贡献可能会为我们提供一种破坏零能条件的简单方法，从而实现诸如宇宙的引力动力学。弹跳 andw 或 mh oles。
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
Alpaca：用于 Web 应用程序的 AR 图形扩展
在本文中，我们提出了一个框架来简化为 Web 应用程序创建增强现实 (AR) 扩展的过程，而无需修改原始 Web 应用程序。我们在一个名为 Alpaca 的开源包中实现了该框架。使用 Alpaca 开发的 AR 扩展作为 Web 浏览器扩展出现，并自动将 Web 的文档对象模型 (DOM) 与 AR 的 SceneGraph 模型桥接起来。为了将 Web 应用程序转换为多设备、混合空间的 Web 应用程序，我们设计了一个限制性和最小化的跨设备事件处理界面。我们使用三个示例演示了我们开发混合空间应用程序的方法。这些应用程序分别用于探索 Google 图书、探索美国国家公园管理局托管的生物多样性分布以及探索 YouTube 的推荐引擎。前两个案例展示了第三方开发人员如何在不对原始 Web 应用程序进行任何修改的情况下创建 AR 扩展。最后一个案例是开发人员从头开始创建 Web 应用程序时如何创建 AR 扩展的示例。 Alpaca 适用于 iPhone X、Google Pixel 和 Microsoft HoloLens。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
生成人工智能：趋势与前景
计算机图形学 AlphaFold 是一个神经网络，它通过将蛋白质结构建模和预测为 3D 空间中的图推理问题来创建高精度的 3D 蛋白质结构 14，其中附近的残基定义图的边缘。对表示被编码为图中的有向边（即残基之间的连接）。 NVIDIA Canvas 应用程序 GauGAN 实时将“海浪拍打海滩上的岩石”等文本短语转换为虚拟风景图像。当添加形容词（如“岩石海滩上的日落”）或将“日落”替换为“下午”或“下雨天”时，模型会立即修改图片。 15 类似地，DALL•E 是 GPT-3 的编译版本，它以文本/图像对为输入，根据用自然语言表达的概念的文本描述生成图像。 16 最新的基于 GDM 的文本到图像生成方法是 DALL•E 2 16,17 和 Imagen 18，它们分别能够生成多样化、高质量的艺术和逼真图像。3D-GAN 创建 3D 形状 19，可以在 3D 空间中操作（几何变换），然后缩小到 2D 图像表示。
对蝴蝶中Haldane规则的多基因解释
已经发现了有关动物杂种的两个强大规则：异质杂种更不合适（Haldane的规则），并且性别染色体与混合不相容性（大X/z效应）涉及不成比例。在女性异型分类群（例如黄油岩）中引起这些规则的确切机制是未知的，但理论上建议涉及性染色体上的优势。我们研究了帕皮里奥（Papilio）和Heliconius Butter lop tos of to cons of Hybrid不兼容性，并表明优势理论无法解释我们的数据。相反，许多缺陷与Z染色体和所有常染色体之间的多焦渗入不平衡的多焦点渗入一致。我们的多基因解释预测了这两个规则，因为异元女性的失衡可能更大，而侵入的祖先的比例在thezchromosome上的变化更大。WealSoshowThatMappingTraitspolyGertraitspolygenicenasingleChromosomemosomein Backcrosses中可能会引起潮流的大型大型大型效果。这种幻影是由多基因之间的统计连接引起的，这些多基因的统计连接量是估计效应大小的量子。通过控制统计链接，我们混合交叉中的大多数不相容性QTL与多基因基础一致。由于两个属与远处相关，因此多基因混合不相容性可能在黄油环中常见。
rb损失通过捕获PAR抑制后，将细胞敏感到与复制相关的DNA损伤
数十年的研究试图确定基于调节神经祖细胞维持和分化的内在和外在机制。祖细胞群体内的一系列精确的时间过渡会产生所有适当的神经细胞类型，同时在整个胚胎发生过程中保持了自我更新祖细胞的池。最近的技术进步使我们能够在单细胞水平上获得新的见解，从而揭示了代谢状态与发育进展之间的相互作用，从而影响了增殖和神经发生的时间。这可以为发育中的大脑的神经元规范，伴随状态和组织具有长期的影响。此外，这些研究强调了需要重新评估葡萄糖代谢在确定祖细胞分裂，差异和命运方面的启发性作用。本综述着重于皮质祖细胞中的葡萄糖代谢（糖结肠），以及在神经源性转变过程中的新兴侧重于糖酵解。此外，我们讨论了该领域如何从其他生物系统中学习，以提高我们对祖细胞中糖酵解的空间和时间变化的理解，并评估功能神经系统结果。
用AI进行黑客攻击：
关于人工智力（尤其是大型语言模型（LLM）和其他生成AI系统）是否可以成为恶意黑客攻击的工具与正在进行的对话和政策框架相关，这些工具与寻求管理人工智能领域的创新风险的风险有关。本报告将LLM的现有功能映射到网络攻击生命周期的阶段，以分析这些系统是否以及如何改变进攻性网络景观。在这样做时，它可以在生成人工智能（GAI）的角色之间进行差异，这些生成性人工智能（GAI）可以帮助较少成熟的参与者进入空间或扩大其活动 - 有能力增加网络犯罪等机会性活动的整体数量，例如那些可以增强诸如国家攻击威胁的恶意实体的能力的机会，例如，诸如国家的邪恶实体的能力。使用有关研究论文和书面账户研究GAI模型对相关任务或活动的效用，研究了网络攻击生命周期的每个阶段。这项研究得到了2023年6月进行的一项新型实验的发现，该发现旨在使用Chatgpt或搜索引擎和现有在线资源的帮助，命令参与者具有不同数量的技术或黑客攻击体验，以完成网络战争游戏。
大麻二酚在高架迷宫中的抗焦虑作用
大麻二酚（CBD）是Canabis sativa的主要组成部分，最多可占40％的大麻提取物（Grlie 1962）。与9-四氢大麻酚（9-THC）不同，它没有精神病活性。实际上，报道说，除了其抗惊厥药物外（Cunha等人）之外1980），CBD拮抗体温的降低，心率和呼吸的增加以及大鼠，鸽子和猴子中9_ THC诱导的反应率降低（Dewey 1986）。也在人中，Zuardi等。（1982）表明，高剂量9_ THC引起的主观效应，包括增强的焦虑。因此，CBD可能具有抗焦虑特性。然而，实验动物中THR的结果是矛盾的（Silveira Filho和Tufyk 1981； Zuardi和Karniol 1983）。最近开发的升高的迷宫测试似乎是一种可靠的焦虑动物模型，因为它检测到抗焦虑和抗焦虑样药物的效应，与人类的主观报道相吻合（Pellow等人（Pellow等）1985; Pellow and File 1986）。 因此，在本研究中，我们使用了升高的Plus Maze来访问CBD的抗焦虑作用。1985; Pellow and File 1986）。因此，在本研究中，我们使用了升高的Plus Maze来访问CBD的抗焦虑作用。
![arxiv：2503.07135v1 [cs.ro] 2025年3月10日](/simg/9\95c6cba6c5e1c198c689745e461ebe0d5e5fa688.webp)
arxiv：2503.07135v1 [cs.ro] 2025年3月10日
未来的机器人被认为是执行各种家庭任务的多功能系统。最大的问题仍然存在，我们如何弥合实施方案差距，同时最大程度地减少物理机器人学习，而物理机器人的学习却很有趣。我们认为，从野外人类视频中学习为机器人操纵任务提供了有希望的解决方案，因为互联网上已经存在大量相关数据。在这项工作中，我们提出了Vidbot，这是一个框架，可以使用仅在野外单核RGB的人类视频中获得的3D负担能力，从而实现了零射击机器人的操作。vidbot利用管道从视频中提取显式表示，即从视频中提取3D手轨迹，将深度基础模型与结构上移动技术结合在一起，以在时间上重新构建时间一致，度量标准的3D 3D负担能力表达表示对实现的体现。我们引入了一种粗到精细的负担能力学习模型，该模型首先识别从像素空间中的粗糙动作，然后通过扩散模型进行了良好的互动轨迹，以粗糙的动作为条件，并由测试时间限制，用于上下文感知到的互动计划，对新的场景和EM- em-