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量子信念传播
简化密度矩阵是量子系统研究的核心。由于随着系统规模的增加，汉密尔顿量的大小呈指数级增长，因此通常无法获得目标系统的精确密度矩阵。信念传播算法是获得近似解的候选算法之一。它们在概率图模型中产生了良好的近似值，这是量子系统的经典模拟。在这个项目中，我们通过从经典算法的推导中采取步骤来推导量子信念传播算法。与文献中的一些算法相比，该推导基于更少的假设，从而产生了一种更通用的算法。我们将得到的算法实现为 1D 系统和 2D 类格系统的软件模块。然后，我们研究算法的性能，包括计算时间、正确性、收敛性和可扩展性。该算法的 1D 版本表现出色。2D 版本在高温系统中表现出良好的性能，但在低温下需要更加注意数值问题。
联合推理和信念共享
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排列、排名和部分的信念传播......
在许多情况下，对对象进行排名或排序是一个自然问题。从数学上讲，这项任务相当于从有限集合中找到“好的”排列，或者更一般地，从好的排列分布中抽样。这可能出奇地困难。例如，假设我们观察到一组成对的相互作用，如竞争、偏好或冲突，每个相互作用都表明一个对象的排名高于另一个对象，我们的目标是将它们从最强到最弱进行排序。类似地，我们可能想要重建节点加入不断增长的网络的顺序 [1,2]，例如在一场流行病中，接触追踪表明一个人感染了另一个人。在这种情况下，找到一个排列，使排序“错误”的违规数量最少，是 NP 难的，也就是说，这是计算机科学中最难的优化问题之一 [3]。即使存在与所有观察到的相互作用一致的排列，计算这种排列的数量或计算给定对象的平均位置也是#P-完全的[4,5]。因此，所有这些问题被认为在最坏情况下会花费指数时间。成对比较可以表示为有向图G，其边（i，j）表示i≺j，即i“击败”j，因此可能排名高于j。我们假设一个生成模型：给定一个真实排列π，我们以概率P（G |π）[6]观察到G。如果所有排列都是先验相等的，并且如果我们以概率f（πi，πj）独立地观察到每个i≺j，则后验具有以下形式
信念理论与深度学习
深入了解不确定性是做出不确定情况下有效决策的第一步。深度/机器学习 (ML/DL) 已被广泛用于解决处理高维数据的复杂问题。然而，与其他人工智能 (AI) 领域相比，ML/DL 中对推理和量化不同类型的不确定性以实现有效决策的探索要少得多。特别是，自 1960 年代以来，KRR 中就开始研究信念/证据理论，以推理和衡量不确定性，从而提高决策效率。我们发现，只有少数研究利用 ML/DL 中信念/证据理论中成熟的不确定性研究来解决不同类型不确定性下的复杂问题。在这篇综述论文中，我们讨论了几种流行的信念理论及其核心思想，这些思想处理不确定性的原因和类型并对其进行量化，并讨论了它们在 ML/DL 中的适用性。此外，我们还讨论了深度神经网络 (DNN) 中利用信念理论的三种主要方法，包括证据 DNN、模糊 DNN 和粗糙 DNN，以及它们的不确定性原因、类型和量化方法以及它们在不同问题领域的适用性。基于我们的深入调查，我们讨论了当前最先进的桥接信念理论和 ML/DL 的见解、经验教训和局限性，最后讨论了未来的研究方向。
新冠疫情对话中疫苗信念出现分歧
摘要。可行的 COVID-19 疫苗的开发是一项正在进行的工作，但免疫运动的成功将取决于公众的接受度。在本文中，我们将 COVID-19 讨论中的 Twitter 用户分为疫苗拒绝者 (反疫苗者) 和疫苗拥护者 (疫苗者) 社区。我们研究了反疫苗者和疫苗接种者在他们关注的对象方面的分歧。更具体地说，我们研究了 1) 美国国会议员、2) 四大宗教 (基督教、印度教、犹太教和伊斯兰教)、3) 与医疗保健界相关的账户和 4) 新闻媒体账户的追随者。我们的结果表明，疫苗接种者和反疫苗者之间存在党派分歧。我们发现一个宗教社区的反疫苗者比例高于预期。此外，我们发现俄罗斯和伊朗政府运营的新闻媒体账户中疫苗信仰的差异高于其他政府运营的新闻媒体账户。最后，我们提供信息和政策含义，为 COVID-19 疫苗和未来的疫苗接种计划提供信息。
社交互动中的信念更新
在竞争性互动中，人类必须灵活地更新对他人意图的信念，以调整自己的选择策略，比如当相信对方可能会利用他们的合作性时。在这里，我们研究人类信念更新过程的神经动力学和因果神经基础。我们使用了一个改良的囚徒困境游戏，其中参与者明确预测同伴的行为，这使我们能够量化预期行为和实际行为之间的预测误差。首先，在 EEG 实验中，我们发现负向预测误差的内侧额叶负性 (MFN) 比正向预测误差更强，这表明这个内侧额叶 ERP 成分可能编码同伴的意外背叛。MFN 还能预测负向预测误差后的后续信念更新。在第二个实验中，我们使用经颅磁刺激 (TMS) 来研究背内侧前额叶皮质 (dmPFC) 是否在意外结果后有因果地实施信念更新。我们的结果表明，dmPFC TMS 削弱了负面预测误差后的信念更新和战略行为调整。总之，我们的研究结果揭示了预测误差在社交决策中的使用时间过程，并表明 dmPFC 在更新他人意图的心理表征方面发挥着至关重要的作用。
糖尿病患者加权贝叶斯信念网络
糖尿病是一种持久的代谢疾病，这是由于血糖水平升高而导致的，这是由于体内胰岛素的不良产生或对体内胰岛素的无效利用而产生的。印度通常被标记为“世界糖尿病之都”，这是由于这种情况的广泛流行。根据国际糖尿病联合会报道，在2021年9月最新的作者最新知识最新的最新知识更新，据报道，印度约有7700万成年人受到糖尿病的影响。由于隐藏的早期症状，许多糖尿病患者无法诊断，导致治疗延迟。虽然已经利用计算智能方法来提高预测率，但这些方法的显着部分缺乏可解释性，这主要是由于它们固有的黑匣子性质。规则提取经常用于阐明机器学习算法固有的不透明性质。此外，为了解决黑匣子性质，使用了一种基于加权贝叶斯关联规则挖掘的强大规则的方法，以便提取的诊断糖尿病等疾病的提取规则可以非常透明，并且可以由临床专家易于分析，从而增强可解释性。使用UCI机器学习存储库来构建WBBN模型，证明了95.8％的性能精度。
信念传播的排列，排名和部分订单
伊利诺伊州7 - 45威斯康星州内布拉斯加州17 - 52俄亥俄州圣密歇根州49 - 24 Minnesota Iowa 20 - 24 Purdue Penn St. 35 - 36 Indiana Rutgers 38 - Michigan St.
气候变化冲突和宗教和信仰自由
我长期以来一直认为气候变化和滥用宗教或信仰自由（福布）构成了当今对人类流动和和谐社区的两个最大威胁。，但直到最近我才开始意识到它们的基本互连性。在国际层面上，只有民族国家对共同利益的广泛关注，超越自己的自我利益，这将优先考虑 - 因为迫害和气候变化都将共同的利益置于威胁。但是，正如这一重要的政策充分证明的那样，链接更深，更复杂。，这些问题不仅相关，而且毫不奇怪的是，解决方案也是如此。这里给出的例子确实是鼓舞人心的。正如本政策摘要所表明的那样，我们不应该感到惊讶，这些解决方案是基层，民间社会领导的。，但让我们希望并祈祷政策制定者注意。对于这些相互关联的问题有真正的解决方案，但是它们需要按大规模进行 - 紧急交付。