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受量子理论启发的二元分类器
ml是一组模型，可以自动识别数据中的隐藏模式，然后可以利用隐藏的图案在不确定性条件下做出决策。mL已在包括化学，生物医学科学和机器人技术在内的多个领域逐步实施。ml分为三类，即监督学习（例如分类），无监督的学习（例如聚类）和增强学习。在本文中，我们专注于分类，这是将对象表示和分配到不同cate-gories的方式。QT是表示微观现象的特性和预测特性的概率方法。给出了微观粒子的可使用和任意状态，QT计算了可使用的值的概率分布。量子形式主义是可以明确接受的，可以解释不同类型的随机过程。已经出现了量子形式主义的几种非标准实施。例如，量子形式主义也被广泛用于经济过程，游戏理论和认知科学。由于数据呈指数增长，因此当前的ART模型仍然无效。尤其是，召回仍然不令人满意，因为大多数分类模型旨在最大化精度，尤其是当可以通过一定的级别成员资格来对班级的项目进行排名时；一个明显的例子是搜索互联网。相反，
量子启发式求解器的基准......
最近，受量子退火的启发，许多专门用于无约束二元二次规划问题的求解器已经开发出来。为了进一步改进和应用这些求解器，明确它们对不同类型问题的性能差异非常重要。在本研究中，对四种二次无约束二元优化问题求解器的性能进行了基准测试，即 D-Wave 混合求解器服务 (HSS)、东芝模拟分叉机 (SBM)、富士通数字退火器 (DA) 和个人计算机上的模拟退火。用于基准测试的问题是 MQLib 中的真实问题实例、随机不全相等 3-SAT (NAE 3-SAT) 的 SAT-UNSAT 相变点实例以及 Ising 自旋玻璃 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型。对于 MQLib 实例，HSS 性能排名第一；对于 NAE 3-SAT，DA 性能排名第一；对于 SK 模型，SBM 性能排名第一。这些结果可能有助于理解这些求解器的优点和缺点。
生物启发的对抗性鲁棒性的机制
尚未证明卷积神经网络在合理的计算和性能成本下对对抗性扰动非常强大。灵长类动物的视觉腹流似乎对视觉刺激中的小扰动是可靠的，但是引起这种强大感知的基本机制尚不清楚。在这项工作中，我们研究了两个生物学上合理的机制在对抗鲁棒性中的作用。我们证明，灵长类动物视网膜进行的非均匀采样以及在每个偏心率下具有一系列接受型尺寸的多个接受场的存在，可以改善神经网络对小型对抗性扰动的稳健性。我们验证了这两种机制不会遭受梯度混淆，并通过消融研究研究了它们对对抗性鲁棒性的贡献。
利用物理启发的费米子减少纠缠......
在从头算电子结构模拟中，费米子到量子比特的映射表示从费米子问题到量子比特问题的初始编码步骤。这项工作引入了一种物理启发的映射构建方法，可在模拟感兴趣的状态时显着简化纠缠要求。电子激发的存在驱动了我们映射的构建，从而减少了量子比特空间中目标状态的相关性。为了对我们的方法进行基准测试，我们模拟了小分子的基态，并观察到与使用传统映射的先前研究中的经典和量子变分方法相比，我们的性能有所增强。特别是在量子方面，我们的映射需要减少纠缠层数量，以实现 LiH、H 2 、( H 2 ) 2 、H ̸= 4 拉伸和苯的 π 系统的精度，使用 RY 硬件高效的假设。此外，我们的映射还为 N 2 分子的密度矩阵重正化群算法提供了增强的基态模拟性能。
受牛鼻鳐启发的 AUV CFD 模型
鱼类游动的力学原理十分有趣，因为它们在操纵过程中非常灵活，而且它们的运动具有高能效的特点。更好地了解鱼类的推进力可以设计出性能更佳的新型自主水下航行器，可用于海底勘探、环境监测或监视目的。这项研究旨在开发一种鳐鱼和蝠鲼的游泳动力学模型，重点关注其推进力的能效，这是仿生 AUV 设计的起点。在 OpenFOAM 中实现了牛鼻鳐游泳运动的 CFD 模型，使用重叠网格模拟鱼从静止加速到稳定速度的过程。为此分析实现了自定义代码，允许使用流体速度和压力求解前向游泳的 1 自由度动力学。相反，由于鳍变形而施加网格运动。已经对鳍运动的不同波长和频率进行了几次模拟，并研究了不同运动参数对游泳性能和尾流结构的影响。这项研究强调了尾流中存在逆卡门街现象，以及在波长较大的鳍运动中存在前缘涡流。此外，还以新颖的方式计算了自推进体的能量效率，在牛鼻鳐游泳的情况下，其能量效率非常高。
nambu – jona-lasinio模型，具有分形灵感耦合
编辑器：A。Ringwald nambu – Jona-Lasino模型通过包含通过分形方法获得量子染色体动力学获得的运行耦合来进行调整。耦合遵循一个指数函数，在高能量碰撞的背景下，解释了Tsallis非扩展统计分布的起源。参数𝑞完全根据颜色数量和夸克风味的数量来确定。我们研究了扩展模型的几个方面，并将结果与标准NJL模型进行了比较，在该模型中，将恒定的耦合与急剧的截止组合使用，以使间隙方程正常。我们表明，适度的耦合以平滑的截止方式将模型正常，并重现式质量和衰减常数，从而提供了与标准NJL模型中几乎相同的Gell-Mann-Oakes-Renner关系。在两种模型中，关系都以相似的截止量表进行。这项工作的一个重要新颖性是从分形QCD真空中的物理解释，用于使夸克冷凝物重新归一致的运行耦合。
脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小
变色龙启发了通过...
摘要：最近已经认识到，由于研究人员的兴趣，材料和纺织品的增长正在连续发展。颜色变化技术最近在许多产品和材料中反映了，由于市场内颜色变化的需求增加。其中一些要求可能因受益而有所不同，而有些要求则是表达创造力的目的。通过各种方法实现了改变颜色的技术，其中一种是铬材料。这样的材料既是光色素和热色素着色剂。他们是市场上良好的着色剂。光致质着色剂具有在暴露于阳光的情况下改变色彩的能力，而热色素着色剂在暴露于热量时会改变颜色。由于其潜力，这些类型的着色剂已成为研究的主要重点。它们已用于各种应用中，例如医疗热量表，塑料带温度计，食物包装等。在过去的几年中，此类着色剂在纺织品上的应用大大提高了，这将使潜力通过此类产品丰富市场。本文重点介绍了光致变色和热色素的色素，这些色素被应用于织物上，然后在设计中应用它们。设计的灵感来自变色龙，因为铬材料的另一个术语是“变色龙”材料。耐用性和舒适实验在将其应用于执行的设计上之前，在铬织物上进行了执行，目的是区分应应用的区域。
穿山甲启发的可拉伸，微波启发性的梅斯塔赛
这是以下文章的同行评审版本：Wang，C.，LV，Z.，Mohan，M.P.，Cui，Z.，Liu，Z.，Jiang，Y.，Li，J.，Wang，C.，Pan，S.＆Chen，X。（2021）。穿衣蛋白启发的可拉伸，微波启发性的Metascale。Advanced Materials，33（41），2102131-，已在https://doi.org/10.1002/adma.202102131上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自构货币版本的条款和条件来将其用于非商业目的。
受量子计算的启发
量子计算提供了全息算法的灵感[37]，进而启发了用于计算计数问题的Holant框架（在[18]的Conforence版本中首次引入）。计算计数问题包括各种计算问题，从图表上定义的组合问题到量子计算中统计物理学和计算幅度中计算部分函数的问题。它们正在不同的框架中进行分析，包括计算约束满意度问题（计数CSP）和Holant问题的框架。计算计数问题是一个积极研究的领域，但到目前为止，似乎没有尝试将量子信息理论或量子计算中的知识应用于其分析。尽管如此，如下所示，量子信息理论，尤其是量子纠缠的理论，也是对Holant问题的研究的新途径。通过一组函数f参数化了一个holant问题；在本文中，我们考虑了布尔输入的有限代数复合物值函数。限制到有限的设置，即计数CSP社区中的标准。我们使用它来避免在有限的功能集中允许问题进行参数时出现的有效可计算性的问题。在以下内容中，布尔输入的所有代数复合物值函数的集合表示为υ。我们还写入∂n：= {f∈υ| Arity（f）= n}限制了Arity n功能的限制。此地图分配给每个顶点v∈Va函数π（v）= fv∈F。问题的实例Holant（F）由一个多数G =（V，E）组成，带有顶点V和边缘E，以及MAPπ。该地图还设置了V和F V的参数的边缘之间的两次试验，因此V的程度必须等于f V的arity。给定地图π，任何分配σ：e→{0，1}布尔值的边缘诱导重量