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神经形态计算是图灵完备的
神经形态计算是一种非冯·诺依曼计算范式，通过模拟人脑进行计算。神经形态系统非常节能，耗电量比 CPU 和 GPU 少数千倍。它们有可能在未来推动自动驾驶汽车、边缘计算和物联网等关键用例。因此，它们被视为未来计算领域不可或缺的一部分。神经形态系统主要用于基于脉冲的机器学习应用，尽管图论、微分方程和基于脉冲的模拟中也有一些非机器学习应用。这些应用表明神经形态计算可能具有通用计算能力。然而，神经形态计算的通用可计算性尚未建立。在这项工作中，我们证明了神经形态计算是图灵完备的，因此具有通用计算能力。具体来说，我们提出了一种神经形态计算模型，其中只有两个神经元参数（阈值和泄漏）和两个突触参数（权重和延迟）。我们设计了神经形态电路来计算所有 µ 递归函数（即常数、后继和投影函数）和所有 µ 递归运算符（即组合、原始递归和最小化运算符）。鉴于 µ 递归函数和运算符正是可以使用图灵机计算的函数和运算符，这项工作确立了神经形态计算的图灵完备性。
tseng-type Primal Dual方法的定量结果...
本文提供了对Combettes和Pesquet [4]引起的tseng型拆分算法的定量分析，用于同时解决原始问题以及双包容性问题，两者都使用非常通用的复合操作员进行配制，均使用非常普遍的复合操作员，涉及涉及单线性组合和平行式和平行的单位元素的混合物。具体而言，我们表明，如果所涉及的操作员的个别总和是统一的单调，那么对于由算法产生的序列的个体组件的强收敛来说，具有简单的同时收敛速度，该算法分别与原始和双重包容性问题相对应（仅在某些方面），仅在某些方面依赖（正常的），这是在某些方面的依赖（正常的）。关于启动参数，该方法中涉及的误差项和模量的融合率见证了操作员的均匀单调性（在[8]的意义上）（参见定理4.7）。没有任何均匀的单调性假设，算法会弱收敛（如[4]所示），但即使在有限的尺寸情况下，通常也没有可计算的收敛速率，因为人们可以使用Specker引起的可计算理论的结果来显示[15]（另请参见[10，13]中的讨论）。在这种情况下，下一个最好的事情是构建有效的序列（x n）的效率所谓的亚愿速率，即在表达式1
随机概念和反向数学
随机性。通过算法测试的随机性理论在Schnorr [37，38]的工作中以及[16]等DeMuth的工作中，在Martin-Lof的论文[28]中开始使用。这些作者中的每一个都使用算法工具来介绍一个有限位序列是否是随机的测试。而不是算法随机性的绝对概念，而是根据允许的算法工具的强度出现的随机性概念的层次结构。martin-lof引入了现在以他命名的随机概念，该概念基于康托尔空间中均匀计算的开放场景序列。schnorr根据可计算的投注策略考虑了更限制的测试，这导致较弱的概念现在称为可计算的随机性，而现在称为schnorr随机性的甚至更弱的概念。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。 对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。 有关正式定义，请参见第3和第5节。 算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。 这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。有关正式定义，请参见第3和第5节。算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。可以辨别随机性概念研究的两个主要方向：
计算机科学四年计划
第二年秋天秋季春季□顺式224计算机体系结构□顺式223算法□数学247线性代数□数学280 CS 1□科学□科学□CMST 102或ENG 271W□Gen ED□Gen Ed Ed ED（15-18 CREDITS（15-18 CREDITS）（15-18 CRECTITS）适用于上级科学专业的Science，Sciende Science scipers scipers of Projects Science，第二年！第三年秋季春季□CS 495研讨会□CS 495研讨会□CS 391W CS项目1□CS 392W CS Project 2□CS 301 CS核心：操作系统□CS 303 CS核心：COS CORE：COS核心：编程语言□CS CORCOR：302 CS CORE＆SOFTWORY INGRENG＆SOFTWOLE INGRENG＆CORPALE CORPALE CORE CORE CORES 304 CS CORE SS CORE SS 304 CS CORE. CORES CORE。CORS CORE SS CORE SS CORE SS CORE.DATABS 304 CS CORE。CORES. DAT。安全□数学380 CS 2的离散数学□数学354概率和统计□Gen Ed□CS选修（16个学分）（15个学分）（15个学分）CS Core和CS选择性课程分别为2个学分。第四年秋季春季春季□CS 495研讨会□CS 495研讨会□CS 491W CS CASSTONE项目1□CS 492W CS 492W CS CAPSTONE Project 2□CS选择性（2）□CS选择性（2）选择性（2） （12-15个学分）•学生在完成计算机科学学位的要求时赚取数学小学。•CS选修课在广泛的计算机科学主题中，并且广泛有关：操作系统，编程语言，网络和通信，算法和可计算性，并行和分布式计算，建筑与组织，智能系统，信息管理，信息保证，信息保证和安全性，计算科学，图形科学，图形和可视化，人类计算机互动，软件工具，以及平台的开发，/div>>
受量子计算的启发
量子计算提供了全息算法的灵感[37]，进而启发了用于计算计数问题的Holant框架（在[18]的Conforence版本中首次引入）。计算计数问题包括各种计算问题，从图表上定义的组合问题到量子计算中统计物理学和计算幅度中计算部分函数的问题。它们正在不同的框架中进行分析，包括计算约束满意度问题（计数CSP）和Holant问题的框架。计算计数问题是一个积极研究的领域，但到目前为止，似乎没有尝试将量子信息理论或量子计算中的知识应用于其分析。尽管如此，如下所示，量子信息理论，尤其是量子纠缠的理论，也是对Holant问题的研究的新途径。通过一组函数f参数化了一个holant问题；在本文中，我们考虑了布尔输入的有限代数复合物值函数。限制到有限的设置，即计数CSP社区中的标准。我们使用它来避免在有限的功能集中允许问题进行参数时出现的有效可计算性的问题。在以下内容中，布尔输入的所有代数复合物值函数的集合表示为υ。我们还写入∂n：= {f∈υ| Arity（f）= n}限制了Arity n功能的限制。此地图分配给每个顶点v∈Va函数π（v）= fv∈F。问题的实例Holant（F）由一个多数G =（V，E）组成，带有顶点V和边缘E，以及MAPπ。该地图还设置了V和F V的参数的边缘之间的两次试验，因此V的程度必须等于f V的arity。给定地图π，任何分配σ：e→{0，1}布尔值的边缘诱导重量
基于经典描述的模糊 Kolmogorov 复杂度
柯尔莫哥洛夫-所罗门诺夫-柴廷（Kolmogorov，简称 Kolmogorov）复杂度由 Solomonoff [ 1 ] 和 Kolmogorov [ 2 ] 独立提出，后来柴廷 [ 3 ] 也提出了这一复杂度。该复杂度基于可以模拟任何其他图灵机的通用图灵机的发现 [ 4 , 5 ]。单个有限字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度是能够正确生成该字符串作为输出的通用图灵机的最短程序的长度，也是对字符串所含信息量的度量。已经证明，虽然存在多种图灵机，但最短程序的长度是不变的，在底层图灵机的选择下，其差异最多为一个加法常数 [ 6 ]。柯尔莫哥洛夫复杂度理论广泛应用于问答系统 [ 7 ]、组合学 [ 8 ]、学习理论 [ 9 ]、生物信息学 [ 10 ] 和密码学 [ 11 , 12 ] 等领域。1985 年，Deutsch [ 13 ] 引入量子图灵机作为量子计算机的理论模型。量子图灵机扩展了经典图灵机模型，因为它们允许在其计算路径上发生量子干涉。Bernstein 和 Vazirani [ 14 ] 表明量子图灵机在近似意义上具有通用性。最近，一些研究者提出了一些柯尔莫哥洛夫复杂度的量子版本。Vitányi [ 15 ] 提出了量子柯尔莫哥洛夫复杂度的定义，它度量近似量子态所需的经典信息量。Berthiaume 等人 [ 16 ] 提出了一种基于柯尔莫哥洛夫复杂度的量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义。 [16] 提出了一种新的量子比特串量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义，即通用量子计算机输出所需字符串的最短量子输入的长度。Zadeh [17] 提出了模糊计算的第一个公式，他基于图灵机和马尔可夫算法的模糊化，定义了模糊算法的概念。随后，Lee 和 Zadeh [18] 定义了模糊语言的概念。Santos [19] 证明了模糊算法和模糊图灵机之间的等价性。接下来，Wiedermann [20] 考虑了模糊计算的可计算性和复杂性。利用 Wiedermann 的工作，Bedregal 和 Figueira [21] 证明了不存在可以模拟所有模糊图灵机的通用模糊图灵机。随后，李[22,23]研究了模糊图灵机的一些变体。他证明了
Olivia Y. Lee
可负担性引导的加固学习通过视觉提示2023年5月至2024年6月，斯坦福人工智能实验室（IRIS LAB）。由Annie Xie，Kuan Fang，Karl Pertsch，Chelsea Finn网站，纸张•实施方法利用视觉语言模型（VLMS）为在线增强学习定义密集的奖励。•开发了用于从VLM中提取负担能力表示的管道，以在图像空间中生成密集的路线轨迹。•在桥接数据上进行了预定的策略，对寡妇机器人的实施数量适中的示范进行了审核。通过耳朵播放它：通过视听模仿学习在2021年3月 - 2022年6月的斯坦福人人工智能实验室（IRIS实验室）中学习技巧。由苏拉吉·奈尔（Suraj Nair），切尔西·芬恩（Chelsea Finn）网站，纸张•实施的多模式模仿学习对视觉，音频和记忆的学习，以促进部分观察到的任务。•与Mujoco，Robosuite和Pytorch开发了行为克隆算法，用于在Franka-Emika Panda机器人上实施。•建立的管道以通过专家示范和在线征服人类干预措施来离线训练政策。COURSEWORK Graduate Computer Science : CS 168 Modern Algorithms, CS 205L Mathematical Machine Learning Methods, CS 224N Natural Language Processing, CS 229 Machine Learning, CS 231N Computer Vision, CS 326 Advanced Robotic Manipulation, CS 330 Deep Multi- task & Meta-Learning, CS 422 Interactive & Embodied Learning, OSPOXFRD 196Q Graph Representation Learning (Oxford Study Abroad)本科计算机科学：CS 103离散数学，CS 107计算机组织与系统，CS 109概率，CS 110计算机系统原理，CS 157计算逻辑，CS 161算法分析，CS 221人工智能数学原理：人工智能数学：51 MATHICE CALLIAD CALLIVER CALCAL CALCAL CALCAL CALLUS CALCAL CLATIVER CALLUL 52 CALLUL 52 CALLUL 52基理论，数学101数学发现实验室：概率理论和马尔可夫过程，数学151概率理论（自学），Phil 150数学逻辑，Phil 151 Metalogic，Phil 152可计算理论理论哲学：Phil 20N AI哲学：Phil 186 Mind哲学，Symsys Mindys 202 Invisorys of Invisorness of Semsys of Semsys of Seysy of Seensy of 205 Iccophens of 207 Cepply of Secipy of Seciphens of 207 Compection，207 OSPOXFRD 199A心理哲学（牛津学习国外）心理学与语言学：心理140心理语言学，心理240A好奇心人工智能中的好奇心，语言学家130A语义与务实语言学，语言学家150社会语言学，CS 384在伦理和语言处理中的cs 384 eminar和社会问题