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量子计算
我们将考虑数字计算，因此我们有兴趣计算整数值x的整数值f（x）。这是实际计算机执行的操作。正如我们将看到的，可以将功能视为逻辑操作（和，或，不等等的组合）；具有实际数字的有限优先操作也可以通过这种方式来表示，通过将实际数字的小数扩展为某些整数。计算是评估给定函数f（x）的某些过程。我们将通过电路图使用计算的抽象模型。这是函数f（x）的图形表示，它是通过一组简单的基本操作来构建的。这捕获了实际计算机操作模式的某些功能，尽管特定功能A给定电路计算是固定的，而可编程计算机可以计算我们输入程序指定的任何函数。电路模型不应过于从字面上看作为物理计算机的描述，而应作为理解如何从更简单的操作中构建所需功能的一种抽象方式。我们在这里介绍此内容主要是因为我们将在讨论量子计算的讨论中大量使用类似的图形表示。我们要代表整数x的整数值函数。我们用二进制表示法表示x，作为一串x n -1 x n -2。。。x 0。这是一个位置符号，因此不同的位乘以2的功率；这意味着
神经科学家对意识的看法和禁忌
可以公平地说，大多数神经科学家对于意识如何产生这个问题采取的方法是忽略它。尽管有积极的研究项目在研究意识的关联因素，并探索可能相关的神经集合的信息属性，但这些方法中隐含的意识机制是意识不知何故就产生了。这种对意识“神奇出现”的依赖并没有解决“客观上不合理”的命题，即没有属性或特性可以说与意识相关的元素以某种方式聚集在一起产生意识。神经科学已经提供了证据表明神经元是意识的基础；在精细和粗略的尺度上，我们的意识体验的各个方面都依赖于特定的神经活动模式——在某种程度上，神经元的连接性计算了我们体验的特征。那么，我们如何从知道某些特定的细胞结构会产生意识，到理解为什么会这样呢？电生理学家测量的电压和电流背后是一个极其复杂的电磁场系统——这是大脑中神经元和神经胶质细胞的基本物理学。大脑完全由从原子层面向上的电磁 (EM) 现象构成。EM 场实际上体现了由产生第一人称视角的连接细胞集合执行的计算、信号或信息处理/活动。在细胞尺度上对 EM 场的研究提供了从基本术语（物理学）识别机制的外在迹象的可能性，而不仅仅是描述我们对它的心理抽象的相关性。
phanaki：可变长度视频生成
我们提出了一个能够实现现实视频综合的模型，给定一系列文本提示。由于计算成本，数量有限的高质量文本视频数据和视频长度的变化，因此从文本中生成视频尤其具有挑战性。为了解决这些问题，我们介绍了一种新的模型，以学习视频表示，该模型将视频压缩为一小部分离散令牌。这个令牌仪会及时使用因果关注，这使其可以与可变长度视频一起使用。为了从文本生成视频令牌，我们使用的是在预先计算的文本令牌上进行的双向蒙版变压器。随后对生成的视频令牌进行了解密以创建实际的视频。为了解决数据问题，我们演示了大量图像文本对的联合培训以及少量的视频文本示例如何导致概括超出视频数据集中的可用内容。与以前的视频生成方法相比，Phanaki可以生成以一系列提示为条件的任意长视频（即时间变量文本或故事）在开放域中。据我们所知，这是第一次研究从开放域时间变量提示中生成视频的论文。此外，与每个框架基线相结合，所提出的视频编码器计算每个视频的代币较少，但会导致更好的时空一致性。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
纠缠rényi熵和玻色子 - 弗里米二元性二元性
黑洞内部的非统计全息模型是长期存在的黑洞信息难题的潜在分辨率，因为它可以补救有效计算与微观描述之间的摩擦。在这项研究中，结合了最终状态投影模型，黑洞内部的非等法模型和海顿 - 普雷斯基尔思想实验，我们研究了从解码霍金辐射中的信息恢复，并证明了本设置中页面时间的出现。我们将有效模式纳入了地平线内的争夺中，通常在Hayden-Preskill协议中被忽略，并证明可以将页面时间识别为信息传输通道从EPR投影到本地投影的过渡。这为页面时间提供了新的视角。我们计算了检索信息可行的解耦条件，并表明该模型计算与量子极端表面计算一致的黑洞熵。假设对黑洞内部动力学的全部知识，我们展示了如何在修改后的海顿 - 普雷斯基尔协议中采用Yoshida-Kitaev解码策略。此外，我们对七个问题的IBM量子处理器的概率和Grover的搜索解码策略都进行了实验测试，以验证我们的分析结果并确认在非标准模型中检索信息的可行性。这项研究将刺激更多的兴趣，以探索量子处理器上的黑洞信息问题。
v2.3 发布说明 - 水文工程中心
有效记录长度 (ERL) 可定义为“产生与给定的历史数据和系统数据组合相同的均方误差 [或分位数方差] 的系统数据的年数”（Cohn and Stedinger，1986 5）。当所有输入数据都是系统的（即精确的）时，ERL 就等于记录长度。当某些输入数据包含流量间隔、删失或区域偏差信息时，ERL 是未知的，必须进行估算。存在各种基于随机（蒙特卡罗）的方法，用于对分析流量频率曲线中的不确定性进行建模。这些模型通常用于支持各种风险知情决策。一些示例包括流域分析工具 (HEC-WAT 6 )、洪灾减少分析 (HEC-FDA 7 ) 和水库频率分析 (RMC-RFA 8 )。 ERL 通常用作输入参数，使用诸如引导法（Efron，1979 9 ）或参数抽样分布（USACE，2016 ）等技术对流量频率曲线中的不确定性进行建模。版本 2.3 中添加了一种新的 ERL 计算方法，当包含流量间隔、审查和/或区域偏差信息时，该方法可以计算出更准确的 ERL 估计值，如下图所示。有关此更改以及示例应用程序的更多信息，请参见此处 10 。
受量子理论启发的二元分类器
ml是一组模型，可以自动识别数据中的隐藏模式，然后可以利用隐藏的图案在不确定性条件下做出决策。mL已在包括化学，生物医学科学和机器人技术在内的多个领域逐步实施。ml分为三类，即监督学习（例如分类），无监督的学习（例如聚类）和增强学习。在本文中，我们专注于分类，这是将对象表示和分配到不同cate-gories的方式。QT是表示微观现象的特性和预测特性的概率方法。给出了微观粒子的可使用和任意状态，QT计算了可使用的值的概率分布。量子形式主义是可以明确接受的，可以解释不同类型的随机过程。已经出现了量子形式主义的几种非标准实施。例如，量子形式主义也被广泛用于经济过程，游戏理论和认知科学。由于数据呈指数增长，因此当前的ART模型仍然无效。尤其是，召回仍然不令人满意，因为大多数分类模型旨在最大化精度，尤其是当可以通过一定的级别成员资格来对班级的项目进行排名时；一个明显的例子是搜索互联网。相反，
ETISTP：一种增强的脑肿瘤识别和生存时间预测模型
摘要：技术辅助诊断在医疗保健系统中越来越重要。脑肿瘤是全球死亡的主要原因，治疗计划在很大程度上依赖于准确的生存预测。胶质瘤是一种脑肿瘤，死亡率特别高，可以进一步分为低级别或高级别，这使得生存预测具有挑战性。现有文献提供了几种使用不同参数的生存预测模型，例如患者年龄、大体全切除状态、肿瘤大小或肿瘤等级。然而，这些模型往往缺乏准确性。使用肿瘤体积而不是大小可以提高生存预测的准确性。为了满足这一需求，我们提出了一种新模型，即增强型脑肿瘤识别和生存时间预测 (ETISTP)，该模型计算肿瘤体积，将其分类为低级别或高级别胶质瘤，并以更高的准确性预测生存时间。ETISTP 模型集成了四个参数：患者年龄、生存天数、大体全切除 (GTR) 状态和肿瘤体积。值得注意的是，ETISTP 是第一个使用肿瘤体积进行预测的模型。此外，我们的模型允许并行执行肿瘤体积计算和分类，从而最大限度地缩短计算时间。模拟结果表明，ETISTP 优于著名的生存预测模型。
实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）