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用于控制增强量子计量的高效张量网络
优化的量子控制可以提高量子计量的性能和抗噪能力。然而，当多个控制操作顺序应用时，优化很快就会变得难以处理。在这项工作中，我们提出了有效的张量网络算法来优化通过一长串控制操作增强的量子计量策略。我们的方法涵盖了一种普遍而实用的场景，其中实验者在要估计的通道的 N 个查询之间应用 N - 1 个交错的控制操作，并且不使用或使用有界辅助。根据不同的实验能力，这些控制操作可以是通用量子通道或变分酉门。数值实验表明，我们的算法在优化多达 N = 100 个查询的计量策略方面具有良好的性能。具体来说，我们的算法确定了一种在 N 有限但很大的情况下能够胜过最先进策略的策略。
通过递归自我...
作为AI功能，越来越多地超过了人类在复杂任务中的水平，当前的一致性技术在内，包括SFT和RLHF在确保可靠的监督方面面临着基本挑战。这些方法依赖于直接的人类评估，并且当AI输出超过人类认知阈值时变得站不住脚。应对这一挑战，我们探讨了两个假设：（1）对批评的行为比批评本身更容易，从而扩展了广泛认可的观察，即验证比批评本身是一种专业的一代形式，而对cripique领域来说比生成更容易。 （2）这种难度关系被递归地持有，表明当直接评估是不可行的，进行高阶的文献（例如，对批评批评的批评）提供了更可拖延的监督途径。考试这些假设，我们在多个任务中执行人类，人类和AI-AI实验。我们的结果表明，支持这些假设和表达的令人鼓舞的证据表明，递归自我批判是可扩展监督的有前途的方向。
通过模型不确定性解决马尔可夫游戏的分散稳定的V-Learning
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架，用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而，马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后，但忽略环境模型的不确定性，在实际情况下，环境模型无处不在。在这项工作中，我们开发了一种理论解决方案，以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说，我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。，我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构，其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外，我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明，该算法达到了多样性发作的复杂性E O（Sa 2 H 5 ϵ −2），用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字：强大的马尔可夫游戏，模型不确定性，强大的相关平衡，加固学习
从自然语言迈向从头蛋白质设计
de从蛋白质设计代表了蛋白质工程中的基本追求，但是当前的深度学习方法仍受其狭窄的设计范围的限制。在这里，我们提出了一个大规模的边界框架，其中包括160亿个参数，并接受了17亿个蛋白质文本对的训练，它将其与蛋白质设计空间相融合，将人类的意图转化为新的蛋白质序列。Pinal不是直接的端到端文本到序列生成，而是实现了一个两个阶段的过程：基于语言指令的首次生成蛋白质结构，然后设计以生成的结构和语言输入为条件的序列。该策略通过在更可牵引的结构域中运行有效地约束了搜索空间。通过全面的实验，我们证明，与现有方法相比，Pinal的性能优于同时工作ESM3，同时表现出对PDB数据库以外的新型蛋白质结构的强大概括。在线演示可在http://www.denovo-pinal.com/上获得。
在非...
大脑扰动研究允许对行为和神经过程的详细因果推断。由于大脑扰动方法和神经测量技术的结合本质上是具有挑战性的，因此人类的研究主要集中在非侵入性，间接的脑部扰动或神经病变研究上。非人类灵长类动物作为一种与人类高度相似的神经生物学系统必不可少的，同时在实验上更具实验性的处理，从而可以看到系统脑扰动的功能和结构影响。本综述考虑了非人类灵长类动物脑部扰动中的艺术状态，重点是可以与神经成像结合使用的方法。我们考虑非可逆（病变）以及可逆或暂时的扰动，例如电气，药理，光学，光学遗传学，化学遗传学，途径选择性和超声基于超声的干扰方法。提供研究和发展社区的特定于方法的考虑，以促进该领域的研究并支持进一步的创新。我们通过确定新的研究和创新的新途径，并突出该方法的临床翻译潜力来得出结论。
统计信号处理和计算学习。pdf
在成功完成该模块后，学生应能够：LO1使用概率LO2设计的原理分析和设计重要的信号处理和机器学习（SPML）算法（SPML）算法，设计可易和有效的递归计算流量，用于在线过滤，以在线过滤和预测标准工程的LO3指定和替代设备的Steelarize in Startien felients in Startion interation felients in Startien felients in Startien felient in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1， （过滤，均衡和系统识别）； and implement Kalman filters in nonstationary filtering scenarios LO5 Compare parametric and nonparametric techniques for temporal and spatio-temporal regression problems LO6 Derive optimal classifiers based on matched probability models, and compare them to off-the-shelf classifiers ( k -means, EM) LO7 Implement optimal transport (OT) solutions to problems of (i) resource allocation, and (ii) training-data repair for AI公平（AIF）研究生属性：负责任地行动的水平 - 独立思考 - 不断发展 - 增强 - 有效地进行交流 - 增强了 - 增强
一种简单有效的 F0 敲除方法，用于快速筛选行为和其他复杂表型
摘要 数百种人类基因与神经系统疾病有关，但将其转化为可处理的生物机制却滞后。斑马鱼幼体是研究神经系统疾病遗传贡献的有吸引力的模型。然而，目前的 CRISPR-Cas9 方法难以应用于研究行为表型的大规模遗传筛选。为了促进快速遗传筛选，我们开发了一种简单的无测序工具来验证 gRNA，并开发了一种高效的 CRISPR-Cas9 方法，能够将 90% 以上的注射胚胎直接转化为 F0 双等位基因敲除。我们证明 F0 敲除可靠地重现复杂的突变表型，例如改变的昼夜节律分子节律、对刺激物的逃避反应以及多参数昼夜运动行为。该技术足够强大，可以敲除同一动物中的多个基因，例如创建用于成像的透明三重敲除水晶鱼。我们的F0敲除方法将斑马鱼从基因到行为表型的实验时间从数月缩短至一周。
简单随机博弈的通用策略改进方法
我们提出了一种通用策略改进算法 (GSIA) 来寻找简单随机博弈 (SSG) 的最优策略。我们证明了 GSIA 的正确性，并推导出一个一般复杂度界限，它暗示并改进了几篇文章的结果。首先，我们删除了 SSG 停止的假设，这通常是通过博弈的多项式爆炸获得。其次，我们证明了与策略相关的值的分母的严格界限，并使用它来证明所有策略改进算法实际上都是随机顶点数量 r 的固定参数可处理的。所有已知的策略改进算法都可以看作是 GSIA 的实例，这允许分析 Condon [ 14 ] 从下方收敛的复杂性，并提出一类推广 Gimbert 和 Horn 算法的算法 [ 16 ， 17 ]。这些算法最多在 r 中终止！迭代次数，对于二进制 SSG，它们的迭代次数比 Ibsen-Jensen 和 Miltersen [18] 给出的当前最佳确定性算法要少。
小型开放经济体的商品价格和生产网络 ∗
我们研究国内生产网络在小型开放经济体中商品价格波动传递中的作用。首先，我们提出一个小型开放经济体生产网络的易处理模型来解释部门传播模式。我们表明，国内生产网络对于塑造商品价格的传播至关重要。我们使用来自 9 个小型开放经济体的 31 个部门的面板，通过实证检验该模型的预测。接下来，我们构建一个以生产网络为特征的小型开放经济体的动态模型，以研究网络结构在塑造商品价格冲击的总体和部门反应方面的宏观经济重要性。我们表明：(i) 商品部门的网络调整劳动份额，而不是部门规模，是理解实际工资对商品价格波动反应的关键；(ii) 生产中的非单一替代弹性对于理解这些波动的横截面影响至关重要。
建筑能源系统的概率预测
概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。