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纯量子状态估计的最小正常基碱基
量子状态估计[1]，即概念确定量子系统的完整说明的过程，对于NUMER应用至关重要，范围从量子化处理处理到量子模拟。在D维量子系统中，可以通过带有单位迹线的阳性半明确复合物来描述状态。因此，量子状态估计需要了解至少D 2-1线性独立的遗产运算符的期望值。传统的提出这些期望值的方法是测量D 2-1广义的Gell-Mann矩阵[2，3]。但是，这种方法需要大量的实验资源和D大范围的时间。一种替代方法是测量d + 1个不偏的碱基[4-8]。虽然此组提供了更好的缩放，但它仍然是线性的，并且它不知道是否存在相互无偏的基础
具有最小导频开销的决策导向混合 RIS 信道估计
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处，通常需要信道状态信息 (CSI)。然而，RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性，并且通常会导致非常大的导频开销，尤其是在非结构化信道环境中。因此，RIS 信道估计问题引起了广泛关注，并且近年来也成为热门研究课题。在本文中，我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明，借助混合 RIS 元素，可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此，与采用无源 RIS 阵列的系统相比，所提出的框架大大提高了系统频谱效率，因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后，我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性，并展示了所提出的决策导向框架的优势。
利用 SAT 技术构造最小完美哈希函数
最小完美哈希函数 (MPHF) 用于有效访问大型字典 (键值对集) 的值。发现构建 MPHF 的新算法是一个活跃的研究领域，尤其是从存储效率的角度来看。MPHF 的信息论极限为 1 ln 2 ≈ 1.44 位/键。当前最佳实用算法的范围是每个键 2 到 4 位。在本文中，我们提出了两种基于 SAT 的 MPHF 构造。我们的第一个构造产生的 MPHF 接近信息论极限。对于这种构造，当前最先进的 SAT 求解器可以处理字典包含多达 40 个元素的情况，从而优于现有的 (蛮力) 方法。我们的第二个构造使用 XOR-SAT 过滤器来实现一种实用方法，每个键的长期存储量约为 1.83 位。
audiolcm：具有最小推理步骤
潜在扩散模型（LDMS）的最新进步已将它们置于各种生成任务的最前沿。但是，它们的迭代采样过程构成了重大的计算负担，从而导致生成速度缓慢，并限制了其在文本到审计生成部署中的应用。在这项工作中，我们介绍了AudiolCM，这是一种基于一致性的新型模型，该模型量身定制，专门针对高效和高质量的文本发电。与以前通过迭代过程解决噪声删除的方法不同，AudiolCM将一致性模型（CMS）集成到生成过程中，从而通过从任何时间步长到轨迹的初始点的任何点映射来促进快速推断。过度提出了LDMS固有的收敛性问题，并减少了样品迭代，我们提出了带有多步骤的普通微分方程（ODE）求解器的引导潜在一致性蒸馏。这项创新将时间表从数千个步骤缩短到数十个步骤，同时保持样本质量，从而实现快速的收敛和高质量的生成。此外，为了优化基于变形金刚的神经网络体系结构的性能，我们将Llama率先启用的先进技术集成到变压器的基础框架中。该体系结构支持稳定，有效的培训，以确保文本与原告合成中的稳健性能。关于文本到审计生成和文本到音乐综合任务的实验结果表明，Audiolcm仅需要2个迭代即可合成高保真音频，而它可以保持样本质量与最新的
用最小认知网格分析仿生系统的解释力
在本文中，我认为混合仿生系统中的人工组件不起直接解释作用，即在模拟方面，在其所嵌入系统的整体背景中。更准确地说，我认为确定此类人工设备输出的内部程序，替代生物组织并连接到其他生物组织，不能用于直接解释它们所替代的生物组件的相应机制（因此不能用于解释确定此类仿生模型复制的整体生物或认知功能的局部机制）。我基于使用最小认知网格 (MCG) 进行这一分析，这是 Lieto (人工智能认知设计，2021) 中提出的一种新框架，用于对生物和认知启发的人工系统的认识论和解释地位进行排名。尽管缺乏来自人工组件的直接机械解释，但我认为混合仿生系统可以发挥间接解释作用，类似于使用整体结构设计方法（但包括部分采用功能组件）构建的一些人工智能系统所发挥的作用。特别是，生物系统部件的人工替换可以提供 i）在混合生物-人工系统整体功能背景下对该部件的局部功能说明；ii）对与此类人工设备相连的生物元素的结构机制提供整体见解。
用最小的认知网格分析仿生系统的解释力
在本文中，我认为混合仿生系统的人工组成部分不起直接的解释作用，即，在模拟的术语中，在它们嵌入的系统的总体上。更准确地说，我声称确定这种人工设备的输出，替换生物组织并与其他生物组织相关的内部程序不能直接解释它们代替它们的生物组分的相应机制（因此，无法用来解释该本地机制来解释该生物学或认知的局部机制，以确定这种总体或认识性的模型。i对使用最小认知网格（MCG）的分析进行了这种分析，这是一个在Lieto中提出的新框架（人工思维的认知设计，2021年），以对生物学上和认知上平淡的人工系统的认识论和解释性状态进行排名。尽管缺乏人工组件的直接机械解释，但是我还认为，混合仿生系统可以具有与使用整体结构设计方法构建的AI系统相似的间接解释作用（但包括部分功能组件）。尤其是，生物系统部分的人工置换可以为i）在混合生物学 - 人工系统的整体功能和ii）全球洞察力的整体功能中提供该部分的局部功能说明，以实现与此类艺术元素相关的生物学元素的结构机制。
建立最少和可重复使用的因果状态抽象来加强学习
两种强化学习（RL）算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中，实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象，这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型（CBM），该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系，以得出最小，特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模，以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明，CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外，派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
建立最少和可重复使用的因果状态抽象来加强学习
两种强化学习（RL）算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中，实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象，这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型（CBM），该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系，以得出最小，特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模，以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明，CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外，派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
使用最小的多级机器学习（M3L）减少培训数据需求
1多伦多媒介研究所，M5S 1M1，加拿大2，多伦多大学化学系，多伦多大学，圣乔治校园，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大，加拿大34132 Kassel，34132 KASSEL，34132 KASSEL，34132 KASSEL，34132 KASSEL，40 Heinrich-Plett-Straße40，34132德国Kassel，5维也纳大学，物理学院，Kolingasse 14-16，AT-1090 AT-1090 WIEN，奥地利6化学系 - Ångström实验室，Uppsala大学，Uppsala University，uppsala University，box 538多伦多的乔治街，位于加拿大M5S 3H6上，8能源转换和存储部，DTU，Anker Engelunds VEJ，DK-2800公斤。Lyngby, Denmark 9 Department of Materials Science and Engineering, University of Toronto, St. George campus, Toronto, ON, Canada 10 Department of Physics, University of Toronto, St. George campus, Toronto, ON, Canada 11 Machine Learning Group, Technische Universität Berlin and Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Berlin, Germany ∗ Author to whom any correspondence should be addressed.
高保真 Cas13 变体用于靶向 RNA 降解，且副作用最小
CRISPR-Cas13 系统最近已用于各种生物体的靶向 RNA 降解。然而，旁观者 RNA 的附带降解已成为其体内应用的主要障碍。我们设计了一种双荧光报告系统，用于检测附带效应并筛选哺乳动物细胞中的 Cas13 变体。在 200 多种工程变体中，几种 Cas13 变体（包括 Cas13d 和 Cas13X）表现出有效的靶向活性，但附带活性明显降低。此外，这些变体不存在由 Cas13 诱导的转录组范围的脱靶和细胞生长停滞。重要的是，高保真 Cas13 变体表现出与野生型 Cas13 相当的 RNA 敲低活性，但在转基因小鼠和腺相关病毒介导的体细胞靶向中没有可检测到的附带损伤。因此，现在可以使用附带效应最小的高保真 Cas13 变体来在基础研究和治疗应用中靶向降解 RNA。