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Silq 发布：一种高级量子语言
联系方式：马丁·韦切夫教授，苏黎世联邦理工学院，瑞士，silq@inf.ethz.ch 背景：最近的努力已经将量子计算机改进到可以在某些任务上超越传统计算机的程度，这种情况被称为量子霸权。量子计算机运行量子算法，通常用低级量子语言 Silq 表示。我们发布了 Silq，这是第一种旨在从量子算法的低级实现细节中抽象出来的高级量子语言。Silq 在 GitHub（https://github.com/eth-sri/silq）上公开可用，并根据免费开源 Boost 软件许可证 1.0 获得许可。作为一项关键的创新，Silq 有助于弥合经典语言和量子语言之间的概念差距。因此，Silq (i) 降低了非专业量子程序员的入门门槛，(ii) 通常有助于简洁明了地表达复杂算法，以及 (iii) 促进了 50 多年来为传统计算开发的编程和分析技术向量子编程领域的技术转移。比较。虽然传统上量子算法通常以电路的形式指定，但量子语言更方便地将量子算法表达为源代码。然而，现有的量子语言迫使程序员在较低的抽象层次上工作，仍然本质上指定将量子操作明确应用于单个量子位的量子电路。因此，用这些语言实现量子算法是繁琐且容易出错的。相比之下，Silq 支持对量子算法的描述性视图，表达了程序员的高级意图。然后，将这些算法编译成低级量子电路成为二阶关注点，可以由专门的编译器处理，就像在传统编程语言中一样。我们的实验评估表明，Silq 程序比其他量子语言中的等效程序短得多（Q# 平均缩短 46%，Quipper 缩短 38%），同时仅使用一半的量子原语。因此，Silq 程序不仅更短，而且更易于读写，因为它们需要的原语和概念更少。大部分评估都集中在 Q# 上，因为 (i) 它是使用最广泛的量子语言之一，(ii) 我们认为它比 Cirq 或 QisKit 更高级，(iii) 2018 年和 2019 年的 Q# 编码竞赛提供了大量 Q# 实现，我们可以利用它们进行比较。
语言对生物多样性很重要 - 肯特学术存储库
Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。 Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。 马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。 Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。 Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。
基于语料库的语言教学方法
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果，这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期（约 8 周的教学）的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查，研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明，教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导，语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
大脑的三种语言：量子，重组和关联
科学进步在相应的语言发展中反映了。显微镜，望远镜，断层扫描和其他传感设备打开的远景导致了新实体和过程的命名。量子理论导致了经典原子图的统计，并且在纠结的过程和非二元逻辑方面说话。量子理论还导致了与观察者定义和观察者的定义有关的深刻问题。这是检查心灵之谜的一条途径。其他路径源于古老的哲学传统和过去世纪的心理理论。在科学话语中描述思维的语言并没有与物理科学的发展保持同步。主流讨论已从早期的二元模型的共同信念模型转变为一种基于平行计算机式大脑过程的复杂性的思维的出现。有时以分离和相互联系的方式表达的确定性和自主权的两个旧范式以各种形式出现。其中两个是有利的，取决于研究领域和现行时尚。尽管量子理论为物理科学提供了70年的基础，但直到最近才考虑了整体，类似大脑的量子样操作。这种新鲜的外观是由各种人工智能（AI）项目以及新的分析和实验发现所带来的挫折引起的。机械科学的兴起看到了概念 -人们认识到，诸如“驱动器”之类的刺激反应结构通常不足以提供解释。并且有人援引“ e o o o o o t”类别来解释自治行为。卡尔·普里布拉姆（Karl Pribram）的大脑经典语言（1971）描述了用于描述大脑行为的标准语言和逻辑类别中的许多悖论。自写了这本书以来，已经尝试并发现许多新方法要解决这些悖论。用来描述大脑运作的语言是按照年龄的主要科学范式建模的。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证（CC by 4.0）获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。