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一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
使用图像或文本
自现代计算机历史记录的开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构，其中包括三个基本组件：无限磁带用于输入，读/写头和有限的控制。在此结构中，头可以读取的内容（即位）与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说，人类在纸上想象/写作是图像或文本，它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异，但实际上在抽象，类比和概括中起着重要作用，这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比，所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带，一种用于传统的抽象位输入/输出，另一个用于特定的视觉（更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区）。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络，Yolo，大语言模型等神经网络实现，其精度很高。为例，本文介绍了新的计算机体系结构（为简单起见，我们称为“ Ren Machine”）如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则，并进一步使用该规则来生成一般方法（在抽象领域和特定领域中混合使用），以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION）。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外，提出了一种基于REN机器的机器人体系结构，以解决视觉语言行动（VLA）模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。
核心事务 - Generali Investments
一个人可以区分四种类型的AI技术。首先，LLM（大型语言模型）的设计旨在了解和生成人类语言。这些模型经过大量文本数据的培训，以学习统计数据，语义关系和对语言的上下文理解，并专注于产生模仿人类语音的响应（即聊天机器人）。第二，ML/PA（Ma-Chine学习/预测分析）是定量的，涉及算法的统计模型，这些算法可以从输入数据，实时更新和从客观功能中从反馈中提高绩效，从而对进行预测或进行学习。第三，其他自然语言处理与LLM的处理与人类产生的自然语言的处理不同，以从文本中提取意义。第四，语音识别也称为ASR（自动语音识别），将口语转换为书面文本或命令。它涉及将口语或短语转录为可以通过计算机或应用程序处理，分析或采取的文本形式的过程。
超越互联网图像：评估综合到现实工业数据集的域概括的视觉语言模型
Vision语言基础模型（VLFM）显示出令人印象深刻的概括功能，使其适合域概括（DG）任务，例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是，现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准，类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集，Rareplanes Tiles和飞机上的性能，旨在模仿工业文本。我们的发现表明，虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品，但在这些类似工业的数据集中，它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性，以了解其现实世界的适用性和局限性。
疲劳寿命分析广义的POM齿轮...
摘要：用于确定聚合物齿轮的牙根负载能力的当前计算方法（例如VDI 2736）基于与钢齿轮的假设相同的假设。由于非线性材料行为，温度和聚合物速率依赖性，这些预测通常是不准确的。一项先前的研究采用了依赖速率的非线性粘塑料元件（Fe）对聚氧甲基（POM）的建模来量化标准金属齿轮假设中未考虑的材料影响。开发并验证了寿命模型，以根据恒定牙根几何形状的旋转速度预测牙根断裂。在这项研究中，现有的损害模型进行了调整和验证，以包括对缺口（牙根）几何形状的依赖性。将模型扩展到两个损伤参数eTers允许与牙根断裂的非线性速度依赖性无关的表示。这种相关建模方法在材料内部包含两个独立的大坝年龄机制，从而导致齿轮的牙根断裂故障。为了绘制这些机制，将裂纹起始点处的局部材料状态用作损害参数。使用实验数据对双参数损伤模型的校准表明，模型预测属于实验散射。正在进行进一步的研究，以扩大有关广义扭矩加载条件的损坏模型。
实现多模量子光学的通用方法
连续变量 (CV) 类型的多模量子光学是许多量子应用的核心，包括量子通信 [1、2]、量子计量 [3] 以及通过团簇态 [5-7] 进行的量子计算 [4]。处理多模光学系统的核心步骤是识别所谓的超模 [8-10]。这些是原始模式的相干叠加，使描述系统动力学的方程对角化，并允许将多模 CV 纠缠态重写为独立压缩态的集合 [11]。超模知识对于优化对状态的非经典信息的检测[8,9,12]、在光频率梳[13-15]或多模空间系统[16]中生成和利用 CV 团簇态以及设计复杂的多模量子态[17,18]都是必需的。在实验中，由于超模在统计上是独立的，因此可以用单个零差探测器测量，从而大大减少实验开销[15]。由于其用途广泛，因此一种允许检索超模的通用策略对于多模量子光学及其应用至关重要。本理论工作的目的是提供这样一种强大而通用的工具。更具体地说，多模光量子态通常是通过二次哈密顿量描述的非线性相互作用产生的[2]。对角化系统方程的变换必须是辛变换，即遵守交换规则。标准的辛对角化方法，如 Block-Messiah 分解 (BMD) [19]，适用于单程相互作用 [20-22]，但不适用于基于腔的系统，因为在基于腔的系统中使用它们需要对所涉及模式的线性色散和非线性相互作用做出先验假设 [10, 23]。这种限制使传统的辛方法不适用于处理广泛的相关实验情况，包括利用三阶非线性相互作用的共振系统中的多模特征。例如，硅和氮化硅等集成量子光子学的重要平台就是这种情况 [24, 25]。在本文中，我们提供了一种广义策略，它扩展了标准辛方法，并允许在没有任何假设或限制的情况下检索任何二次哈密顿量的超模结构。我们在此考虑一个通用的阈值以下谐振系统，该系统可以呈现线性和非线性色散效应。我们的方法适用于多种场景。这些包括低维系统，例如失谐设备中的单模或双模压缩[ 26 , 27 ]或光机械腔中的单模或双模压缩[ 28 ]，以及高度多模状态，例如通过硅光子学集成系统中的四波混频产生的状态[ 24 ]。最终，我们注意到，这里为共振系统开发的工具同样可以用于单程配置中的空间传播分析[16, 22]。
具有可扩展注释工具和高准确模型的阿尔茨海默氏病病理的可推广预测
4美国纽约纽约州西奈山的伊坎医学院NASH神经科学系。5位于美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。 6纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。 7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。 8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941585位于美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。6纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。 7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。 8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941586纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941588病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941589，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州94158
素食主义者：生态多样性GDM：广义差异建模
GDM包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Counculate.gdm.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 GDM。4 GDM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 gdm.crssvalidation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 gdm.partition.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 GDM. Transform。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。13 GDM. Transform。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。14 GDM.Varimp。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 gdmdissim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>18 iSplineXtracttract。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 plot.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20个情节。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 predict.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>西南23。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 25 subamam.SitePair。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>西南23。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 subamam.SitePair。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。25摘要。gdm。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
分布式量子计算的广义电路分区
摘要 - 分布式量子计算（DQC）是一种新的范式，旨在通过较小的量子处理单元（QPU）的互连来扩展量子计算。共享的纠缠允许QPU之间的两个状态和门传送。这导致了量子处理能力的有吸引力的水平缩放，这是以纠缠共享协议引入的额外时间和噪声为代价的。因此，跨多个QPU划分量子电路的方法应旨在最大程度地减少分布式QPU之间所需的基于纠缠的通信量。现有协议倾向于主要集中于优化门传送或状态传送的纠缠成本，以涵盖QPU之间的操作，而不是同时涵盖QPU之间的操作。问题的最一般形式应在同一基础上处理门和状态传送，从而使两者组合的成本电路分区最小。这项工作介绍了基于图的公式，该公式允许对门和状态传送成本进行联合优化，包括栅极传送的扩展，将大门分组在一起，用于使用共同资源分配。该配方允许各种电路类型的较低的电子位成本。使用基本的遗传算法，根据平均E-BIT成本和时间缩放，获得了最先进方法的性能。索引术语 - 量词计算，分布式量子计算，优化，量子网络，量子通信
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。