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使用 Geomstats 进行 Python 几何学习简介
摘要 — 机器学习社区对微分几何的应用兴趣日益浓厚。然而，由于缺乏参考实现，相关几何计算的采用受到了阻碍。这种实现通常应允许用户：(i) 通过实践方法获得微分几何概念的直觉，而传统教科书通常不提供这种直觉；(ii) 无缝运行几何机器学习算法，而无需深入研究数学细节。为了解决这一问题，我们介绍了开源 Python 包 geomstats，并介绍了依赖于它的微分几何和几何机器学习算法（几何学习）的实践教程。代码和文档：github.com/geomstats/geomstats 和 geomstats.ai。
爱尔兰生命科学 - 乔治·詹姆斯有限公司
AGI Therapeutics Plc. Airmid Health Group Ltd. Allergy Standards Group Altascience Argutus Medical Ltd. Ardmac Automsoft Barclay Crop Protection Berand Ltd. BiancaMed Ltd. Bimeda Biosensia Brentech Data Systems Carl Stuart Limited (Lab Unlimited) Catalent Pharma Solutions Cellix Ltd. Celtic Catalysts Ltd. Centric Health Clinical Trial Endpoint Ltd. Colorman (Ireland) Ltd. Creme dabl® Dakota Packaging Ltd. DMF Systems DPS Engineering & Construction Ltd. Enzolve Technologies Ltd. Fannin Healthcare Faulkner Packaging Foran Chemicals Ltd. Haptica Ltd. Helix Health Ltd. Hibernia College Ltd. ICON Research Identigen Ltd. IMEC Technologies IMS Maxims Interactive Services Ltd. Intuition Ircona Java Clinical Research Ltd. John Sisk & Son Ltd. Kenilworth Products Ltd. Life Scientific Ltd. Lincor Solutions Ltd. Meditec Medical Ltd. Mercury Engineering Merrion Pharmaceuticals Ireland Ltd. Multiprint Labels Newport Pharmaceuticals Ltd. Ocuco Ltd. Oneview Opsona Therapeutics Ltd. Orbis Information Systems Ltd. Ove Arup & Partners Ireland, T/A Arup Pharmatrin Ltd. PMI Software Ltd. Pressco Ltd. Prodieco Pharmaceutical Components Protectas Health Ltd. Real Regulatory Ltd. Realtime Technologies Ltd. Reconcile Engineering Rice Steele Manufacturing Ltd. S3 Group Ltd. Sealpack Ltd. Sensormind Sigmoid Pharma Ltd. Sláinte Technologies Sona Nutrition Ltd. Sota Orthopaedics The Perigord Group Trulife Ltd. Two-Ten Health Ltd. Valentia Technologies Ltd. Vasorum
量子信息理论（III）-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有牢固理解的任何人都可以访问。这些是题为“量子插入处理”课程的第三部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，PM 871在滑铁卢大学）。本课程的其他部分是：初学者，量子算法和量子密码学的底漆。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送给cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则具有主题的“讲义”）。
AI Feynman 2.0：利用图形模块化的帕累托最优符号回归
符号回归之所以很难，是因为符号表达式的组合空间呈指数级增长。传统上，它依赖于人类的直觉，从而发现了一些最著名的科学公式。最近，在完全自动化该过程方面取得了巨大进展 [6-26]，现在已有开源软件可以通过将神经网络与受物理学和信息论启发的技术相结合来发现相当复杂的物理方程 [25]。尽管 [25] 使用未知函数的神经网络近似来发现简化函数属性，取得了最先进的性能，但它是以一种非原则性和临时性的方式实现的，我们用一种通用的、有原则的、更有效的方法取而代之，该方法包含四个主要贡献：
量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
量子算法-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有牢固理解的任何人都可以访问。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
教学大纲 - 机器学习的高级课程-67912
课程/模块描述：该课程将教授AI中一些最令人兴奋的进度背后的核心机器学习原理。文本到图像，chatgpt。虽然特定的深度学习技术不断变化，但核心ML原则的变化要慢得多，使他们的学习非常有利可图。该课程将使学生了解原则以及令人兴奋的最新应用。它将同时提供数学形式主义和原则的直觉。该课程还将通过两项实践练习来发展实践理解。要完成课程中的练习，学生必须为Google Colab Pro购买一个月的订阅，该订阅目前为每月10美元。需要经济援助的学生可以申请。
量子算法（i）-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有着深入了解的任何人都可以访问的方式。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
工作自由：理解、疏离和人工智能驱动的工作场所
1. 简介 想象一下，你生活在一个不公正的社会，这个社会的成员都是值得信赖、无所不知、异常直率的预言家。你问预言家你的社会是否会公正，并被告知你生活在幸运的时代：在未来五年内，全面的制度变革将使你的社会变成一个公正的社会。五年过去了，确实发生了全面的制度变革。由于你的预言家是值得信赖的，所以你知道你的社会现在是公正的。但你不知道为什么它是公正的，因为事实证明，正义是通过开发和实施一个集中的算法决策系统来分配利益和负担、执行法律等来实现的。这个系统太复杂了，你——或者除了预言家之外的任何人——都无法理解它的底层结构或它做出的决定。计算机科学、法律和哲学领域关于人工智能可解释性的新兴文献集中于解释人工智能的能力具有工具价值的各种方式。例如，可解释的人工智能被认为对追索权或对决策提出异议很有价值，这两者都是机构合法性和公平性的必要条件（Ventkatasubramanian 和 Alfano 2020；Vredenburgh 2021）。从该文献的角度来看，你相信神谕是无所不知的，那就错了。如果你的社会确实因其不透明性而令人反感，那么它一定是不公正的。然而，我想让你假设一下，想象中的社会确实是完全公正的。你是否仍然直觉地认为上述社会在某种程度上令人反感？我想很多人都这么认为。我将从解释的非工具价值的角度来解释和捍卫这种直觉。对组织和社会机构的结构和运作的解释具有非工具价值，因为它们构成了反思澄清我们每个人都不得不对自己的全面实践取向的基础。