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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”）。
信息理论下限的信息理论上界限
了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分，由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明，在学习中，必须对问题的问题有一定的良好偏见，并且在学习时，我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型（例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中，甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015]，Blumer等。[1989]，学习需要比学习类别的能力更多的示例，并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的，其中人们假定数据上的最差分布。
靛蓝染色和发酵sukumo，对于传统的日语aizome
摘要。Aizome或Indigo染色是日本传统的染色方法之一。这种靛蓝染色过程所需的染料是由微生物反应产生的。在日本，工匠称为“ Aishi”是为了生产这种发酵产品，称为Sukumo，这对于靛蓝染色是必不可少的。Sukumo的生产长期以来一直依赖于这些工匠的经验和直觉，但近年来已经引入了微生物学分析。本专栏概述了Sukumo的生产过程，该过程尚未完全理解，并提出了这样一个事实，即古老的日本发酵技术不仅进入了食品和制药行业，而且进入了染色和时尚领域。关键字。Indigo，Sukumo，染色方法，融合，发酵，tadeai，日本的传统。
2023年2月17日，星期五
随着AI时代的发展，并主导了商业与技术领域；尽管反对者通过预测奇异性的出现来提倡世界末日的世界日，但AI的善良，并且都有多个应用程序，以引入我们在企业和个人领域做出决策的新变化。传统上，人类的决定在很大程度上基于直觉，肠道和历史数据……在算法经济时代，我们的几项业务决策将由算法采取。算法是个性化，精心策划和消耗的算法，用于我们自己的决策。利用AI，模仿人脑的能力以及随之而来的感知，理解和行为的能力将大大提高，这将导致业务决策的出现@Scale和在企业层面出现新剧本。
算法勾结而没有威胁
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖方会犯有竞争者的策略，并可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机价格一样高的利润，因此，即使第二名的推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，但即使第二名则仅在非反应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
人工智能 - 爱尔兰议会
狭义人工智能（也称为弱人工智能或人工智能） 52 可以在已经定义的特定领域中执行一项或多项任务。 53 这种类型的人工智能无法进行超出其编程能力的学习。 54 相反，它建立在这样一种理念之上：技术在处理大量数据和根据合理和定义的规则完成任务方面具有卓越的能力，而人类更有能力应对更“模糊的情况或需要直觉、创造力、情感、判断力和同理心的情况”。 55 现有的人工智能，包括语音识别、语言翻译和文本分析、面部和图像识别以及数字个人助理，如亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri，都是狭义人工智能的例子。 56
可解释人工智能方法概述 全局‐局部‐前瞻 ...
信任 – 可解释性是信任的先决条件（由 Ribeiro 等人 (2016) 提出）；信任如何定义？信心？ 因果关系 – 从纯观察数据推断因果关系已得到广泛研究（Pearl，2009），但它在很大程度上依赖于先验知识 可转移性 – 人类具有更高的概括能力，可以将学到的技能转移到全新的情况中；将其与例如进行比较CNN 对对抗性数据的敏感性（请记住，我们在现实世界中很少有 iid 数据 信息量 – 例如，诊断模型可以通过指出类似案例来支持诊断决策，从而为人类决策者提供直觉 公平和道德决策 – 为评估算法自动生成的决策是否符合道德标准而进行的解释
量子传感的最佳发生器
我们提出了一种计算效率高的方法来推导量子态最敏感的幺正演化。这使我们能够确定纠缠态在量子传感中的最佳用途，即使在复杂系统中，当正则压缩示例的直觉失效时也是如此。在本文中，我们表明，使用给定量子态可获得的最大灵敏度由量子 Fisher 信息矩阵 (QFIM) 的最大特征值决定，而相应的演化由重合的特征向量唯一确定。由于我们优化了参数编码过程，而不是专注于状态准备协议，因此我们的方案适用于任何量子传感器。该过程通过 QFIM 的特征向量确定具有最佳灵敏度的最大交换可观测量集，从而自然地优化了多参数估计。
使用遥感和其他技术监测未铺砌道路的状况：美国交通部 DTPH56-06-BAA-0002 的最终报告
该项目研究了遥感技术对未铺砌道路状况的监测。未铺砌道路通常是服务于偏远地区和农业企业的低流量道路，将农业社区与附近的城镇和市场连接起来。尽管美国一半以上的道路都是未铺砌的，但交通研究中很少涉及对未铺砌道路状况的评估。目前收集未铺砌道路状况数据的方法既耗时又费力。未铺砌道路的建设和维护通常由当地乡镇和县政府进行。由于资金有限，地方官员通常依靠目视检查、直觉和偶尔的现场测量进行评估。因此，这些未铺砌道路通常没有得到充分的检查和评估。然而，及时识别和纠正道路变形的重要性怎么强调也不为过。