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void的课程：什么Boltzmann Brains教
摘要：一些物理理论预测，宇宙中几乎所有的大脑都是玻尔兹曼的大脑，即短暂的无形大脑，由于热力学或量子波动而意外地组装。物理学家和哲学家广泛认为这种扩散是不可接受的，因此将其预测作为拒绝这些理论的基础。但是，只有在某些哲学假设的情况下，该预测的推定不可接受的后果才遵循。本文制定了一种策略，以屏蔽物理理论免受Boltzmann Brains的威胁。该策略吸引了关于意识的物理基础的一种现象外部主义的形式。鉴于这种现象外部主义的形式，鲍尔茨曼大脑的增殖证明是良性的。该策略面临心理物理微调问题，但都减轻了宇宙学微调问题，即参加基于物理的解决方案来解决玻尔兹曼大脑问题，并为与时代箭头有关的解释性股息支付了解释性的股息。
为什么我不是Boltzmann Brain
1在某些长期寿命的宇宙中，原子的随机运动不仅可能形成一个短暂的根本欺骗性的大脑，而且还形成了一个整个稳定的星系，其中包含过着幸福生活并对其一般环境具有可靠信念的人。我们仅将术语“ Boltzmann Brain”/“ BB”用于根本欺骗的大脑，我们使用“普通观察者”/“ OO”一词来指代他们对附近环境的观察者。在构成最有趣的怀疑挑战的宇宙学模型中，绝大多数大脑都被欺骗了。我们的目标是为我们最近的宇宙学模型带来的持怀疑态度威胁辩护我们的感知能力。当然不是我们的目标来证明有关我们银河系起源的任何主张。
adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
Boltz-1民主化生物分子互动建模
了解生物分子相互作用是推进药物发现和蛋白质设计等领域的基础。在本文中，我们介绍了Boltz-1，这是一种开源深度学习模型，该模型结合了模型架构，速度优化和数据处理中实现AlphaFold3的数据处理，以预测生物分子复合物的3D结构。boltz-1在一系列不同的基准上展示了与最先进的商业模型相比的性能，为结构生物学的商业可访问工具树立了新的基准。通过在麻省理工学院开放许可下释放培训和推理代码，模型权重，数据集和基准，我们旨在促进全球协作，加速发现并为推进生物分子建模提供强大的平台。
Boltzmann发电机和多体系统中计算采样的新边界
在探究No´e等人对论文的讨论之前。[1]，必须首先概述其寻求解决的主要挑战。在数值原子模拟的域内，两个重要的问题经常主导计算复杂性：第一个是求解电子schr¨odinger方程的计算“诅咒”，禁止对大分子的化学准确的第一原理研究。第二个是所谓的抽样问题：即使使用预测机学到的电势，也就是电子电位或更常规的力场的数据驱动和成本效益近似，不可能到达许多化学和生物过程所需的时间尺度。虽然机器学习的能量[2]或力[3-6]甚至高度精确的量子标签比数值解决方案更快
包围和波尔兹曼大脑
根据宇宙学家们认真对待的一些理论（称之为“大宇宙学”），宇宙在时空上如此之大，以至于几乎任何有限的物质结构都会重复形成，这仅仅是由于随机波动。玻尔兹曼大脑（缩写：“BB”）就是这样一种随机形成的具有意识的结构（至少在短时间内）。如果大宇宙学是正确的，那么 BB 数量众多且多种多样，以至于处于你的主观状态（处于相同的现象状态并拥有与你相同的明显记忆）的绝大多数实体都是 BB，而不是人类。这似乎意味着你应该对自己是 BB 有很强的信心——与你对大宇宙学是正确的信心差不多。但是，对自己是随机形成的物质结构有很强的信心似乎也很疯狂。这就是玻尔兹曼大脑的问题。我的计划是评估不稳定性和自我破坏的考虑是否以及如何帮助我们解决这个问题。
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。