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活动 - 大脑、计算和数据科学
大脑、计算和数据科学计划是班加罗尔 Pratiksha Trust 创始人 Kris Gopalakrishnan 先生和 Sudha Gopalakrishnan 女士的创意。2015 年 6 月，Pratiksha Trust 在班加罗尔印度科学研究所设立了三个杰出讲座教授职位。这些讲座教授职位的目的是将神经形态计算、计算神经科学、机器学习和数据科学领域的一线研究人员带到印度科学研究所校园，以帮助加强这些重要新兴领域的研究和国际合作。该计划的使命是促进密切的研究合作，从而在印度科学研究所和印度的大脑、计算和数据科学领域实现能力建设、生态系统创建和产生高影响力的研究成果。
活动 - 大脑，计算和数据科学
大脑，计算和数据科学计划是Kris Gopalakrishnan先生和班加罗尔Pratiksha Trust的创始人Sudha Gopalakrishnan夫人的创意。2015年6月，Pratiksha Trust在班加罗尔印度科学学院建立了三个杰出的主席职业职位。这些主席教授职位的目的是将一线研究人员带到神经形态计算，计算神经科学，机器学习和数据科学领域，以帮助加强这些重要新兴领域的研究和国际合作。该计划的使命是促进激烈的研究合作，从而导致IISC和印度的大脑，计算和数据科学的能力建设，生态系统创造以及高影响研究成果。
量子计算的快速弱模拟
摘要 — 量子计算机有望显著加快解决传统计算机无法解决的问题的速度，但尽管最近取得了进展，但在扩展和可用性方面仍然有限。因此，量子软件和硬件的开发严重依赖于在传统计算机上运行的模拟。大多数此类方法都执行强模拟，因为它们明确计算量子态的振幅。然而，这些信息不能直接从物理量子计算机中观察到，因为量子测量会从由这些振幅定义的概率分布中产生随机样本。在这项工作中，我们专注于弱模拟，旨在产生与无错误量子计算机统计上无法区分的输出。我们开发了基于决策图的量子态表示的弱模拟算法。我们将它们与使用状态向量数组和对前缀和进行二分搜索进行采样进行比较。经验验证首次表明，这能够模拟大规模的物理量子计算机。索引术语 — 量子计算、模拟、弱模拟、采样 I. 引言
相互作用费米子模型的量子计算
摘要 相对论费米子场论构成了所有可观测物质的基本描述。最简单的模型为嘈杂的中型量子计算机提供了一个有用的、经典可验证的基准。我们计算了具有四费米子相互作用的狄拉克费米子模型在 1 + 1 时空维度的晶格上的能级。我们采用混合经典量子计算方案来获得该模型中三个空间位置的质量间隙。通过减轻误差，结果与精确的经典计算非常一致。我们的计算扩展到手性对称出现的无质量极限附近，但在这个范围内量子计算的相对误差很大。我们将结果与使用微扰理论的分析计算进行了比较。
通过神经群体动态进行计算
大量的实验、计算和理论工作已经在相互连接的神经元群协调活动中确定了丰富的结构。现在一个新兴的挑战是揭示相关计算的性质、它们是如何实现的以及它们在驱动行为中扮演什么角色。我们通过神经群体动力学来定义这种计算。如果成功，这个框架将揭示神经群体活动的一般主题，并定量描述神经群体动力学如何实现驱动目标导向行为所必需的计算。在这里，我们首先从动态系统理论的数学入门开始，以及将这一观点应用于实验数据所必需的分析工具。接下来，我们重点介绍成功应用动态系统的一些最新发现。我们重点关注涉及运动控制、时间、决策和工作记忆的研究。最后，我们简要讨论了通过神经群体动力学框架进行计算的有前景的近期研究方向和未来方向。
量子计算和量子信息的解决方案
只要有一个可以区分非正交量子态 | ψ ⟩ 、| ϕ ⟩ （无需测量）的设备，我们就可以设计一个量子电路，将 | ψ ⟩7→| ϕ ⟩ 映射（反之亦然），从而让我们可以随意克隆这些状态。相反，只要有一个克隆设备，我们就可以任意次数地克隆 | ψ ⟩ 和 | ϕ ⟩。然后，在不同的测量基中对这两个状态进行重复测量，我们（在有足够的测量值的情况下）就能够根据测量统计数据区分这两个状态（当然，基于概率考虑会有一些误差 ϵ，但只要我们可以对状态进行任意多次测量，我们就可以任意降低这个误差）。
使用大脑模型中的组装序列进行计算
尽管机器学习在许多应用上的表现超过了人类水平，但大脑学习能力的普遍性、稳健性和快速性仍然无与伦比。认知如何从神经活动中产生是神经科学的核心未解问题，与智能研究本身密不可分。Papadimitriou 等人（2020 年）提出了一种简单的神经活动形式模型，随后通过数学证明和模拟表明，该模型能够通过创建和操纵神经元组合来实现某些简单的认知操作。然而，许多智能行为依赖于识别、存储和操纵刺激的时间序列的能力（计划、语言、导航，仅列举其中几项）。我们在这里表明，在同一个模型中，时间可以通过突触权重和可塑性自然地作为优先顺序捕获，因此，可以对组合序列进行一系列计算。具体来说，重复呈现一系列刺激会导致通过相应的神经组件记住该序列：将来呈现序列中的任何刺激时，相应的组件及其后续组件将一个接一个地被激活，直到序列结束。如果同时向两个大脑区域呈现刺激序列，则会创建一个支架表示，从而导致更高效的记忆和回忆，这与认知实验一致。最后，我们表明，任何有限状态机都可以通过呈现适当的序列模式以类似的方式学习。通过扩展这种机制，可以证明该模型具有通用计算能力。我们通过一系列实验支持我们的分析，以关键方式探索该模型学习的极限。总之，这些结果为大脑非凡的计算和学习能力的基础提供了一个具体的假设，其中序列起着至关重要的作用。关键词：组件、神经网络、神经科学、可塑性、序列学习、有限状态机
群、逻辑和计算 Brett Berger
摘要：对于域 F 上的有限维向量空间 V，令 P ( V ) 为 V 中按 ⊆ 包含排序的线性子空间集。我们证明，对于维数 V ≥ 3，射影空间 P ( V ) 经常（具有可定义参数）与 F 双向解释。这对于确定这些结构的一些逻辑性质有许多影响。这些性质包括 Th ( P ( V )) 和 Th ( F ) 的可判定性、P ( V ) 的一阶分类、P ( V ) 是否丰富（弱二阶逻辑等同于一阶逻辑）以及 P ( V ) 是否具有虚数的一致消去。
遗传和进化计算会议2024
欢迎4个墨尔本会议局5个赞助商和支持者6组织者和田径主持人8计划委员会11日程安排19日程安排20个研讨会和教程会议（7月14日）21个研讨会和教程会议（7月15日）22 22概述（7月15日 9:30-10:30) 28 Suzie Sheehy (Tuesday, July 16, 09:30-10:30) 29 Una-May O'Reilly (Thursday, July 18, 11:00-12:00) 30 Tutorials 31 Workshops, Late-breaking Abstracts, and Women+@GECCO 37 Workshops 38 Late-breaking Abstracts 50 Women+@GECCO 52 Humies, Competitions, Evolutionary Computation in Practice, and Job市场55 Humies 56竞赛58练习中的进化计算60就业市场61最佳纸张提名63投票指令64提名64纸67 EMO 1 68 BBSR 1 68 BBSR 1 68 EML 1 68 EML 1 68 RWA 1 69 NE 1 69 NE 1 69 GA 1 69 GA 1 69 CS + L4EC 69 GP 1 70 EML 2 70 EML 2 71 EML 2 71 EML 2 + 71 70 EML 2 + 2 + 2 + NE 72 CS 2 72理论1 73 ENUM 1 73 ECOM 1 73 EML 3 74 RWA 3 74 L4EC 1 74