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驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
机会的海洋：海藻促进可持续发展目标的粮食，环境和性别维度的潜力
以下官员和专家提供了其他有价值的指导，贡献了想法，并给了他们的访谈时间：联合国食品农业组织（FAO）（FAO），艾莉森·贝克（Alison Baker）和凯特·默里（Cait Murray）的Esther Garrido Gamarro，Eco-Cascade；分析Lumec，Marissa Dumadaug和Pakisama的Roberto Ballon； Anga Mbeyiya，BFA全球触发指数气候行动（TECA）研究员； Anicia Q. Hurtado，顾问，为水产养殖和渔业开发的综合服务； Anoushka Concepcion，康涅狄格州Sea Grant，全球海藻联盟战略咨询委员会主席；伊丽莎白·科特 - 库克（Elizabeth Cottier-Cook），苏格兰海洋科学协会（SAMS），科学委员会，全球海藻联盟；菲奥娜·休斯顿（Fiona Houston），马拉海藻； Flower Msuya，桑给巴尔海藻集群倡议，科学委员会，全球海藻联盟； Gabriella D'Cruz，Good Ocean创始人； Helena Abreu，Alga Plus，战略咨询委员会，全球海藻联盟；丽莎·布尔顿（Lisa Boulton），雀巢，战略咨询委员会，全球海藻联盟；国际农业发展基金（IFAD）纳丁·阿祖（Nadine Azzu）已退休； ndeye coumba bousso，ecolesupérieurepolytechnique de dakar;菲利普·波丁（Philippe Potin），法国国家科学研究中心（CNRS），全球海藻联盟科学委员会科学委员会主席；和Runa Ray，Mojo Design Studios。他们的意见和专业知识在告知本报告时得到了认可。
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
三维石墨烯复合材料的最新进展用于光催化
摘要：通过光化学方法将太阳能转换为燃料/化学物质，对满足全球能源需求的有很大的希望。目前，由于其氧化性和可还原性的双重优势，半导体光电素与氧化还原技术结合在污染物降解和继发能量产生方面进行了深入研究；但是，仍然存在挑战，特别是随着转化效率提高。自2004年石墨烯的初步引入以来，由于其特性较大的特定表面积，丰富的孔结构，可调节的带隙和高电导性，因此，三维（3D）基于石墨烯的光催化剂引起了极大的关注。在此，本综述提供了基于3D石墨烯的常用光催化剂的深入分析，概述了其构造策略以及最近在有机污染物的光催化降解中的应用，H 2 Evolution和CO 2减少。此外，本文探讨了3D石墨烯在增强光催化性能中所起的多方面角色。通过提供全面的概述，我们希望强调3D石墨烯是一种对环境有益的材料的潜力，并激发为未来应用的更高效，更具用力的基于石墨烯的气瓶光催化剂的开发。
MQT Qudits：混合维量子计算的软件框架
量子计算有望在许多领域超越传统设备的极限。尽管取得了令人瞩目的进展，但当前的研究主要集中在量子比特上。同时，基于多级 qudit 系统的量子硬件提供了一系列优势，包括扩展的门集、更高的信息密度和更高的计算效率，这可能在克服传统机器和当前基于量子比特的量子设备的局限性方面发挥关键作用。然而，使用 qudits 不仅在实验控制方面面临挑战，而且在算法开发和量子软件方面尤其如此。在这项工作中，我们介绍了一种开源工具 MQT Qudits，它是慕尼黑量子工具包 (MQT) 的一部分，旨在帮助设计和实现混合维 qudit 设备的应用程序。我们为混合维度系统指定了一种标准化语言，并讨论了电路规范、硬件门集编译、高效电路模拟和开放挑战。 MQT Qudits 可在 github.com/cda-tum/mqt-qudits 和 pypi 上的 pypi.org/project/mqt.qudits/ 上获取。
MoDex：通过学习神经手模型规划高维灵巧控制
摘要 — 在高维动作空间中控制双手一直是一个长期挑战，但人类天生就能轻松地完成灵巧的任务。在本文中，我们从人类具身认知中汲取灵感，重新将灵巧手视为可学习的系统。具体来说，我们介绍了 MoDex，这是一个采用神经手部模型来捕捉手部运动动态特征的框架。基于该模型，开发了一种双向规划方法，该方法在训练和推理方面都表现出了很高的效率。该方法进一步与大型语言模型相结合，以生成各种手势，例如“剪刀手”和“摇滚乐”。此外，我们表明，将系统动力学分解为预训练手部模型和外部模型可以提高数据效率，理论分析和实证实验都支持这一点。更多可视化结果可在 https://tongwu19.github.io/MoDex 获取。
文章 大学生对人工智能的态度：人工智能态度的认知、情感和行为维度的探索性研究
摘要：人工智能（AI）推动了新的学习模式并改善了教师的工作流程。然而，人们对学术诚信、抄袭和高等教育中批判性思维的减少表示担忧。因此，记录和分析大学社会科学学生对人工智能的态度非常重要，这是以后使用人工智能技术的重要预测因素。选择了来自希腊社会科学系的 190 名大学生（82.45％为女性）作为样本。描述性统计数据显示，学生对人工智能的态度大多是积极的。主成分分析证实了对人工智能态度的三成分解决方案，包括认知、行为和情感维度。对这三个成分的比较分析表明，情感维度排名最高，其次是认知和行为维度。成对相关分析表明，对人工智能的态度中认知、行为和情感成分最强的相关性是未来使用人工智能的频率，其次是对技术的普遍安全感。总之，学生对人工智能表现出更多的情感和认知倾向。学生的社会背景和未来对人工智能的使用在形成对人工智能的态度中起着关键作用。大学教育工作者需要提供更多关于人工智能的教学和学习，以改善学生对人工智能和未来人工智能使用的态度。
三维量子黑洞：入门
式左侧是具有宇宙常数 Λ 的经典时空 g ab 的通常爱因斯坦张量，而右侧 ⟨ T QFT ab ⟩ 是某个量子态 | Ψ ⟩ 下量子场论的（重正化）应力能量张量的期望值。半经典引力应被视为一种近似，且仅在特定范围内有效。事实上，半经典近似在普朗克尺度附近失效，因为在这个层面上，量子引力效应变得重要，以至于 ( 1 ) 不再可信。另外，方程 ( 1 ) 中的半经典场预计对一般量子态 | Ψ ⟩ （例如宏观叠加态）无效 [3]。然而，当 | Ψ ⟩ 近似为经典态（即相干态）时，半经典场是有效的。即使在有效范围内，半经典引力（尤其是黑洞）的解也很难得到持续研究。很大程度上，这是因为解决（1）相当于解决反作用问题——量子物质如何影响经典几何，反之亦然——这是一个众所周知的困难且开放的问题，因为它需要同时解决几何和量子相关器的耦合系统。通常在三维时空维度和更高的维度 1 中，这个问题是以扰动的方式进行研究的，提供的见解有限，尤其是当反作用效应变大时。这些困难只有在存在大量量子场或场论强耦合时才会加剧，就像量子色动力学和粒子物理学的标准模型一样。可以探索大量强相互作用量子场的物理的一个背景是反德西特/共形场论 (AdS/CFT) 对应 [ 6 ]。AdS/CFT 诞生于弦理论研究，是一个非扰动候选者
人工智能对家庭沟通的影响
世界正在见证另一场与众不同、发生在技术上的历史性转变。Dawaesar (2013) 曾指出：“我们的设备对我们的重要性不亚于食物和住所。技术改变了时间的流逝。我们用于叙事的总体时间，即我们的寿命，一直在增加，但最小的衡量标准是，瞬间却在缩小。” 人工智能 (AI) 彻底改变了生活的方方面面，并为从企业到家庭的各个阶层带来了前所未有的变化 ( Xiao et al., 2021 )。人工智能 (AI) 一词是指构建能够像人类一样执行相同功能的系统和程序 ( Boden, 1996 )。它们像人类一样执行功能和任务。几十年来，人工智能在计算机科学领域一直受到关注和重视。它们是通过算法设计的，其中计算机视觉有助于检测目标和照片。自然语言处理使计算机能够理解人类的语言。通过芯片形式的图形处理单元，计算机