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种族灭绝：真相、记忆和表象
本书的构思始于几次有关种族灭绝、真相、记忆和表述的相互关联的小组讨论，包括在美国人类学协会、心理人类学学会和国际种族灭绝学者协会的会议上举行的讨论。我们感谢这些会议的参与者以及其他贡献者，他们对我们的询问和建议做出了积极的回应，并在审查过程中表现出了耐心。此外，我们还要感谢《暴力文化与实践丛书》的编辑 Neil L. Whitehead、Jo Ellen Fair 和 Leigh Payne，以及杜克大学出版社的编辑 Valerie Millholland 和 Miriam Angress。我们感谢他们对本书的支持和鼓励。最后，我们感谢 Molly Balikov、Heather Hensley 和 Petra Dreiser 在本书制作过程中的努力。
计算机数据表示简介
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用 Clifford 和 π/8 表示量子电路......
如果我们在这个基上用 T 2 门代替 T 门，情况就会发生显著变化。执行幺正运算 P=T 2 的门称为相位门。基 {H, P, CNOT} 上的量子电路通常被称为稳定器电路或克利福德电路。Gottesman-Knill 定理指出，基 {H, P, CNOT} 上的电路并不比经典计算机更强大（例如，参见 [6，第 10.5.4 章]）。还推导出克利福德电路的更强限制 [1, 3]。最近，Buhrman 等人 [3] 表明，每个能用克利福德电路计算的布尔函数都可以写成输入变量子集的奇偶校验或其否定。
费米子边界算子的表示
边界算子是一个线性算子，它作用于一组高维二元点（单纯形），并将它们映射到它们的边界上。这种边界图是许多应用中的关键组件之一，包括微分方程、机器学习、计算几何、机器视觉和控制系统。我们考虑在量子计算机上表示完整边界算子的问题。我们首先证明边界算子具有特殊结构，形式为费米子产生和湮灭算子的完全和。然后，我们利用这些算子成对反对换的事实来生成一个 O(n) 深度电路，该电路精确实现边界算子，而没有任何 Trotterization 或泰勒级数近似误差。错误越少，获得所需精度所需的拍摄次数就越多。
量子计算的全纯表示
我们利用量子态的 Segal-Bargmann 表示法研究玻色子量子计算。我们认为这种全纯表示法是一种自然表示法，它不仅使用复分析的基本元素给出了玻色子量子计算的规范描述，而且还提供了描绘离散变量和连续变量量子信息理论之间界限的统一图景。利用这种表示法，我们表明，高斯哈密顿量下单个玻色子模式的演化可以描述为经典 Calogero-Moser 粒子的可积动力学系统，对应于全纯函数的零点，以及高斯参数的共形演化。我们解释说，Calogero-Moser 动力学是由于玻色子希尔伯特空间的独特特征（例如压缩）所致。然后，我们将这种全纯表示的性质推广到多模情况，推导出非高斯量子态层次结构，并将纠缠与全纯函数的因式分解性质联系起来。最后，我们将这种形式应用于离散和连续变量量子测量，并获得亚通用模型的分类，这些模型是玻色子采样和高斯量子计算的推广。
可刺激性，确切的可分辨率和表示理论
血浆分散系统的正频和负频率分支，以及来自等离子体频率ωp的状态密度的差异。最强的共振发生在与直接带间跃迁相关的调制频率的调制频率下。高阶共振与相关机制相关，但调制频率较低。管理这些共鸣的数学形式主义是希尔的方程式。我们证明了各种周期性调节方案的这些共振，并提供了一个通用的扰动公式（从山丘方程理论的角度来看，它本身就具有弱调制振幅的限制，在损失的情况下，共振宽度限制了。我们发现使用时间调节的等离子介质来增强光学增益的信息。
使用自动编码器的无监督表示形式通过...
I would like to thank all the past and present members of the PSI lab and the Machine Learning group at U of T, especially Babak Alipanahi, Andrew Delong, Christopher Srinivasa, Jimmy Ba, Hannes Bretschneider, Alice Gao, Hui Xiong, Leo Lee, Michael Leung, and Oren Kraus for sharing ideas and collaborating with me.在我的博士学位期间，我在Google上做了两次Intenrship，这对我来说都是一次很棒的学习经历。我要感谢Google Brain Team和Google DeepMind团队的所有成员，尤其是Oriol Vinyals，Jon Shlens，Navdeep Jaitly，Ian Goodfellow，Ilya Sutskever，Timothy Lillicrap，Ali Eslicrap，Ali Eslami，Sam Bowman，Sam Sam Bowman和Jon Gauthier。我特别要感谢Alireza Moghaddamjoo和Hamid Sheikhzadeh Nadjar启发我在伊朗阿米尔卡比尔技术大学的本科生期间从事学术研究并与我合作。我很高兴与许多好朋友一起度过博士学位。尤其要感谢Sadegh Jalali，Aynaz Vatankhah，Masoud Barekatain，Amin Heidari，Weria Havary-Nassab，David Jorjani，Parisa Zareapour，Ehsan Shojaei，Siavash Fazeli和Mohammad norououzi。我借此机会特别感谢Nasrin Tehrani和Hamid Emami。，由于过去几年的持续支持，我在加拿大感到家。当然，我最深切的感激和爱属于我的父母，纳斯林和哈桑，
生物信息学作为知识表示的问题
抽象的生物信息学使用了各种模型，这些模型属于三个广泛的类别，例如语言，三维和相互作用网络模型。尽管后者允许一个人捕获分子和其他细胞成分之间的相互作用，但基础表示主要是静态的。免疫学的主要分子机制，例如VJD重组，细胞和分子网络以及体细胞过度的，不能在当前分子数据库中充分覆盖，也不能充分覆盖。其他方面，例如单一单体免疫反应的成熟或免疫记忆的成熟，显然落在当前分子表示的范围之内。免疫调节的复杂性，例如极化T细胞因子网，Treg亚种群，愚蠢的网络等，需要采用新一代的计算方法，从而导致新的免疫信息（“免疫学”）。
含义表示和文本计划
自然语言生成（NLG）中的数据流以“世界”状态开头，该状态由应用程序的结构（例如，专家系统）表示，具有文本生成需求和产生NATU语言文本的动力。生成的输出是自然语言文本。生成过程涉及a）划分最终文本的内容的任务，b）plaining ning and ning and c）选择Lexieal，句法和单词命令，” MS实现了这种结构和d）实际上将文本介绍为后者。在高级生成系统中，这些过程不是以单片的方式处理，而是作为大型模块化发电的组成部分。nlg的研究人员尝试了各种方式来划定生成过程和控制架构的模块以驱动这些模块的模块（例如，参见McKeown，1985，Hovy，Hovy，1987或Meter，1989）。，但对有关一般（间膜间）或局部（室内）控制流的决策进行了无关，必须定义知识结构以支持处理并促进模块之间的通信。
