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扑克策略最重要的基本规则
扑克是一种大型复杂、信息不完全的游戏，已被列为人工智能的主要挑战问题。最近出现了一系列突破，最终出现了一些代理，它们在双人无限注德州扑克游戏中成功击败了最强的人类玩家。最强的代理基于近似纳什均衡策略的算法，这些算法存储在大量二进制文件中，人类无法理解。最近的一项研究探索了从强大的博弈论策略中推断出人类可以理解的知识的方法。当人类是最终决策者时，这将很有用，并允许人类从大量算法生成的策略中做出更好的决策。利用机器学习技术，我们发现了扑克策略的一条新的简单基本规则，与最佳先前规则相比，该规则可以显著提高性能，并且人类玩家也可以轻松应用。
UTEP 使用 AI 技术进行教学的指导
• ChatGPT 是 OpenAI 基于 GPT-3.5 架构开发的对话式 AI 模型。它在自然语言理解和生成方面表现出色，能够进行动态且与上下文相关的对话。ChatGPT 经过各种互联网文本的训练，可以提供信息、回答问题并在各种主题上生成类似人类的响应。 • Grammarly 是一种写作辅助工具，可帮助用户提高其书面内容的质量和正确性。它采用先进的算法实时识别和纠正语法、拼写、标点和风格问题，为用户提供建议，以提高其写作的清晰度和连贯性。Grammarly 可作为浏览器扩展、桌面应用程序和移动应用程序使用，使其成为寻求提高写作能力的个人的多功能工具。 • DALL-E 是 OpenAI 创建的一种专门用于图像生成的人工智能模型。它是 GPT-3 架构的变体，能够根据文本描述创建独特而多样的图像。 DALL-E 可以根据文本提示生成图像，展示了通过从训练期间学习到的模式进行推断来创造富有想象力和新颖视觉效果的能力。要更深入地探索生成式 AI 程序：
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
![arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日](/simg/8\84d54d24c45685782c66ee010d7bac2019e8d7ed.webp)
arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日
机器学习在量子科学领域取得了重大突破，其中深度神经网络在量子多体系统建模方面表现出非凡的能力。在这里，我们探讨了数据驱动的深度神经网络在学习物理可观测量动态方面的能力与量子信息的扰乱之间的关系。我们训练一个神经网络，以找到从模型参数到随机量子电路中可观测量演化的映射，适用于各种量子扰乱模式，并测试其在将其应用于看不见的电路时的泛化和外推能力。我们的结果表明，一种特定类型的循环神经网络在系统大小和时间窗口内对其预测进行泛化方面非常强大，无论是局部还是扰乱模式。这些模式包括传统学习方法在从全波函数表示中采样时失败的模式。此外，对于显示本地化的模型，所考虑的神经网络成功地将其预测推断出超出了它所训练的时间窗口和系统大小的范围，但不是在混乱的状态中。
气候变化对死亡率的影响：基于法国时间序列数据的温度效应推断
大多数当代死亡率模型都依赖于推断趋势或过去的事件。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。 在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。 这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。 这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。 我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。 利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。 此外，我们分析了法国大都会的地理差异。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。此外，我们分析了法国大都会的地理差异。
BioBridge-Bridging-BioMedical-goundical-Models-via- ...
基础模型（FMS）从大量未标记的数据中学习，以在各种任务中表现出卓越的性能。然而，用于生物医学结构域的FMS基本上仍然是单峰的，即单独使用蛋白质序列，单独的小分子结构或单独临床数据的独立训练和用于任务。为了克服这一限制，我们提出了一个参数有效的学习框架BioBridge，以桥接经过独立训练的单峰FMS以建立多模态行为。BioBridge通过利用知识图（kg）来学习一个单型FM和另一个单模式之间的变换，而无需微调任何基本的单峰FMS。我们的结果表明，BioBridge可以击败最佳的基线KG嵌入方法（平均约为76。3％）在跨模式检索任务中。我们还确定了Biobridge通过推断出未见的方式或关系来证明跨域的概括能力。此外，我们还表明，Biobridge将自己表现为一种通用检索器，可以帮助生物医学多模式问答，并增强了引导的新型新药。1
人工智能与产业创新
人工智能 (AI) 代表了一套技术，它能够实现新的创新方式，使企业能够提供新的产品和服务功能，改进生产、营销和管理流程，并引入新的商业模式。本文分析了人工智能的使用对企业创新绩效的贡献程度。根据 2018 年社区创新调查 (CIS) 德国部分的企业级数据，我们研究了不同的人工智能方法和应用对产品和流程创新成果的贡献。调查的代表性使得调查结果可以推断到宏观经济层面。结果显示，2019 年，德国有 5.8% 的公司在其业务运营或产品和服务中积极使用人工智能。这些公司使用人工智能通过世界首创的产品创新创造了约 160 亿欧元的额外销售额，相当于德国商业领域世界首创创新总销售额的 18%。结合自有和外部资源开发AI的企业，创新成果显著提升。广泛应用AI，且已有数年AI使用经验的企业，创新成果同样显著提升。
利用零噪声外推增加测量的有效量子体积
量子体积是近期量子计算机的全栈基准。它量化了在目标设备上可以以合理的保真度执行的方形电路的最大尺寸。误差缓解是一组技术，旨在消除噪声量子计算机在计算感兴趣的期望值时计算中存在的噪声影响。有效量子体积是一种拟议的度量标准，它将误差缓解应用于量子体积协议，以评估目标设备和误差缓解算法的有效性。数字零噪声外推 (ZNE) 是一种误差缓解技术，它使用电路折叠将误差放大已知比例因子，然后将计算出的期望值外推到零噪声极限，从而估计无噪声期望值。在这里，我们证明 ZNE 与具有分数比例因子的全局和局部单元折叠以及动态解耦相结合，可以将有效量子体积增加到供应商测量的量子体积以上。具体来说，我们测量了四个 IBM Quantum 超导处理器单元的有效量子体积，得到的值大于供应商在每个设备上测量的量子体积。这是首次报告出现这样的增长。
疫情冲击下的经济和市场
COVID-19 导致全球经济活动陷入停滞。目前，国内生产总值 (GDP) 下降幅度有多大仍存在相当大的预测不确定性，但我们仍将进行初步评估。尽管 2020 年第一季度开局良好，但 2 月份形势急转直下。这意味着 1 月份和 2 月份的部分经济增长在一定程度上弥补了下半季度的损失。对于美国，我们目前估计第一季度 GDP 将较上一季度下降 0.2%，而 4 月至 6 月季度的降幅则更有可能达到 7.8%。将这些数字推算到全年，我们得出的结论是下降幅度约为 30%。以新加坡为例，一个经济体的崩溃程度显而易见。这个高度依赖国际贸易的城市国家，其第一季度的 GDP 已经比 2019 年第四季度下降了 10.6%。由于新冠病毒在年初就已经在亚洲迅速传播，因此其经济后果比西方更早显现出来。新加坡 GDP：其他国家的榜样