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玻尔兹曼机与费曼路径积分的类比
摘要：机器学习对科学、技术、健康以及计算机和信息科学等多个领域产生了重大影响。随着量子计算的出现，量子机器学习已成为研究复杂学习问题的一种新的、重要的途径。然而，关于机器学习的基础存在着大量的争论和不确定性。在这里，我们详细阐述了一种称为玻尔兹曼机的通用机器学习方法与费曼对量子和统计力学的描述之间的数学联系。在费曼的描述中，量子现象源于路径的优雅加权和（或叠加）。我们的分析表明，玻尔兹曼机和神经网络具有相似的数学结构。这允许将玻尔兹曼机和神经网络中的隐藏层解释为路径元素的离散版本，并允许对机器学习进行类似于量子和统计力学的路径积分解释。由于费曼路径是对干涉现象和与量子力学密切相关的叠加原理的自然而优雅的描述，这种分析使我们能够将机器学习的目标解释为通过网络找到路径和累积路径权重的适当组合，从而累积地捕获给定数学问题的 x 到 y 映射的正确属性。我们不得不得出结论，神经网络与费曼路径积分有着天然的联系，因此可能提供了一种被视为量子问题的途径。因此，我们提供了适用于玻尔兹曼机和费曼路径积分的通用量子电路模型。
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人工智能与数据科学系的教职员工齐聚一堂，以热情和创意庆祝充满活力的排灯节。他们身着优雅的传统服装，用节日精神照亮了整个系。举行了盛大的点灯仪式，象征着光明战胜黑暗、知识战胜无知。教职员工还用色彩缤纷的兰戈里图案、发光灯和节日装饰品装饰了系里，增添了节日的魅力。这次庆祝活动不仅纪念了排灯节丰富的文化遗产，还促进了教职员工之间的团结和欢乐。这个欢乐的节日在社交媒体上分享，得到了温暖的赞赏，让所有参与者都度过了一次真正难忘的盛会。
以终为始，解锁数字化的承诺...
以终为始 数字孪生承诺提供一个高度直观的平台，所有基础设施资产都可以无缝集成、跟踪和访问，并利用互联数据来模拟结果。完全开发的数字孪生使用来自多个来源的数据来可视化和报告资产的工作状况，让所有者能够确定资产表现良好或不佳的地方，测试模拟情况影响并预测未来结果。数字孪生的最终承诺是一个优雅、智能的模型，它将资产的材料、组件、系统和性能等设计和工程细节与运营数据（甚至可能是物联网传感器和人工智能）结合起来。
