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大脑是否类似于量子测量仪器？
自量子理论诞生之初，研究人员就提出量子现象与心理现象之间存在很强的相似性，近几十年来，这些相似性已发展成为量子认知的一个充满活力的新领域。在回顾了尼尔斯·玻尔和戴维·玻姆的一些早期类比之后，本文重点关注了玻姆和海利对量子理论的本体论解释，该解释提出了量子现象与生物和心理现象之间的进一步类比，包括人类大脑在某些方面像量子测量仪器一样运作。在讨论这些类比之后，我还将从量子的角度考虑欣蒂卡的建议，即通过将我们的知识寻求活动与精密的测量仪器进行类比，可以更好地理解康德的物自体概念。
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，
![arxiv：2303.09491v1 [Quant-ph] 2023年3月16日](/simg/e\ea910fd0418e84f4c07c3bfed158424546b9b07f.webp)
arxiv：2303.09491v1 [Quant-ph] 2023年3月16日
认识到世界是量子机械的认识，使研究人员可以将建立良好但经典的理论嵌入量子希尔伯特空间的框架中。Shannon的信息理论是通信技术的Baiss，已被推广到量子Shannon理论（或量子信息理论），开放了量子效应可以使信息传递更加有效的可能性[1]。生物学领域已扩展到量子双学科，以使对光合作用，气味和酶催化剂等生物学过程有更深入的了解[2]。图灵的通用计算理论已扩展到通用量子计算[3]，从而导致了对物理系统的指数模拟。本世纪最成功的技术之一是机器学习（ML），旨在对大型数据集进行分类，聚类和识别模式。学习The-Ory是同时与ML技术一起开发的，以了解和改善其成功。诸如支持向量机，神经网络和生成对抗网络之类的概念以深刻的方式构成了科学和技术。ML现在已根深蒂固地进入社会，以至于对ML的任何基本进步都会带来巨大的经济利益。与其他古典理论一样，ML和学习ory实际上可以嵌入到量子形式上。正式地说，这种嵌入导致被称为量子机学习（QML）[4-6]的领域，它旨在了解物理定律允许的数据分析的最终限制。实际上，量子计算机的出现，希望获得所谓的量子优势（如下所述）进行数据分析，这是
第 27 届数值分析双年会内容
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外，这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改（如正则化）。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。
衡量用于评估人工智能系统的领域复杂性
目前，用于评估人工智能系统的挑战性问题、基准数据集和算法优化测试的数量正在迅速增加。然而，目前还没有一个客观的标准来确定这些新创建领域之间的复杂性。缺乏跨领域检查为有效研究更通用的人工智能系统带来了障碍。我们提出了一种测量不同领域之间复杂性的理论。然后使用基于神经网络的人工智能系统的近似值来评估该理论。将这些近似值与其他众所周知的标准进行比较，结果表明它符合复杂性的直觉。然后展示了这种方法的应用，以证明它在不同情况下的有效性。实验结果表明，这种方法有望成为一种有效的辅助评估人工智能系统的工具。我们建议未来将这种复杂性指标用于计算人工智能系统的智能。
Risenergy：推动气候中立的创新
“当我们想到使用可再生能源时，我们总是指技术的组合，” Kit's Micro Process工程研究所和Risenergy科学项目协调员Peter Holtappels博士说。因此，他强调了来自不同学科的专家相互理解的进口。“那些设计储能系统或研究光伏，风能和潮汐能的人通常是单独社区的成员。我们希望将这些人聚集在一起，并鼓励交流和交流合作。”有计划在总体主题上组织研讨会和咨询服务，例如生命周期评估以及标准化术语和数据处理的计划“另一个重点将放在能源过渡的数字工具上：人工智能将有助于优化材料和工具的特性，并取代关键
贯穿材料发现整个生命周期的人工智能应用
我们回顾了用于材料发现的机器学习（ML）工具以及不同ML策略的复杂应用。尽管已经发表了一些关于材料人工智能（AI）的评论，重点是单一材料系统或个别方法，但本文重点关注AI增强材料发现的应用视角。它展示了如何在材料发现阶段（包括特性、属性预测、合成和理论范式发现）应用AI策略。此外，通过参考ML教程，读者可以更好地理解ML方法在每个应用中的确切功能以及这些方法如何实现目标。我们的目标是使AI方法更好地融入材料发现过程。本文还强调了AI在材料发现中成功应用的关键和需要解决的挑战。
黑洞-Bhavay Tyagi
要仔细理解这些论点，我们首先需要理解一个依赖于观察者的思想实验。2012 年，Almheiri、Marlot、Polchinski 和 Sully (AMPS) 提出了一个思想实验，描述了观察者进入黑洞时会经历什么。回想一下量子场论中的事实，QFT 真空具有大量的短程纠缠。这意味着当观察者接近事件视界并且看到霍金光子从视界出现时，事件视界内就会有一个纠缠光子。可以将其想象为视界周围的一堆贝尔对。现在，如果观察者在穿过视界时没有看到这些贝尔对，他们就看不到平滑的时空，而是看到一堵普朗克能量光子墙，这堵光子墙会瞬间将它们瓦解 [9]。这就是所谓的防火墙。
绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器自由空间量子通信的限制和安全性
自由空间量子通信的研究需要量子信息的工具 - 光学和湍流理论。在这里，我们结合了这些工具，以通过自由空间链接绑定钥匙和纠缠分布的最终速率，在这种链接中，量子系统的传播通常会受到差异，大气消灭，湍流，指向误差和背景噪声的影响。除了建立最终限制外，我们还表明，可通过合适的（试点引导和后选择的）相干状态协议可以实现的可组合秘密键，可以很好地接近这些限制，因此显示了自由空间通道对高率量子密钥分布的适用性。我们的工作提供了分析工具，可在一般条件下评估相干国家协议的合成大小的安全性，从稳定的通道的标准假设（作为典型的基于纤维的连接）到更具挑战性的褪色通道的更具挑战性（作为自由空间链接中的典型情况）。
聚合学习：一种学习神经网络分类器的矢量量化方法
我们更进一步考虑学习神经网络分类的问题。在信息瓶颈 (IB) 原则下，我们将这个分类问题与表示学习问题联系起来，我们称之为“IB 学习”。我们表明，IB 学习实际上等同于量化问题的一个特殊类别。率失真理论的经典结果表明，IB 学习可以受益于“矢量量化”方法，即同时学习多个输入对象的表示。这种方法辅以一些变分技术，产生了一种用于使用神经网络模型进行分类的新颖学习框架“聚合学习”。在这个框架中，多个对象由单个神经网络联合分类。通过在标准图像识别和文本分类任务上的大量实验验证了该框架的有效性。