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我们被模拟的可能性不存在
模拟理论认为意识、现实以及我们对这些现实的感知都是通过详细的计算机模拟体现出来的。Bostrom (2003) 提出了模拟理论，至少是其流行的形式，他考虑了一种先进的后人类物种获得强大的计算能力，大大超越了我们目前的局限性，并对模拟其祖先产生了兴趣。Bostrom 认为这可能是我们存在的一种解释。然而，从最广泛的意义上讲，模拟理论没有理由必须依赖这些人类后代。任何拥有足够计算能力和想象力的物种都可以产生令人信服的现实模拟，并且只要有足够的想象力，这种外来物种也没有理由必须模拟与其自身稍微相似的现实。当我们想象一个特别狡猾的非人类模拟器模拟的现实是故意设计来迷惑其居民，让他们相信他们是由他们的后人类后代模拟的时，这个命题尤其有力。先验地，这些都是简单的逻辑可能性，我们无法从所有可能性中排除它们。我们提醒大家，目前尚不清楚“足够的计算能力”究竟意味着什么，以及这是否可以实现。为了便于讨论，我们承认，即使不是在我们的现实中，而是在一个与我们完全不同的假想模拟器的现实中，足够的计算能力是可以实现的，因为没有理由相信不是这样。
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
超出项目风险管理中的概率影响矩阵：一种定量风险优先级的方法
处理风险管理的项目经理通常面临着确定影响该项目的各种风险来源的相对重要性的困难任务。此优先级对于直接管理努力至关重要，以确保更高的项目能力。风险矩阵是由各个部门的学者和从业者广泛认可的工具，可以根据其发生的可能性和对项目目标的影响进行评估和对风险进行排名。但是，现有文献强调了使用风险矩阵的几个局限性。响应其使用的弱点，本文提出了一种优先考虑项目风险的新方法。Monte Carlo Simulation（MCS）用于使用模拟软件MCSimulrisk对风险进行定量优先级。与项目活动的定义一起，该模拟通过对其对成本和持续时间的影响和影响进行建模，包括确定的风险。使用这种新颖的方法，可以对每种风险的影响进行定量评估，这是通过对项目持续时间及其总成本的影响来衡量的。这允许根据其对项目持续时间的影响来区分关键风险，如果将成本视为优先目标，则可能会有所不同。这项提案对项目经理来说很有趣，因为他们一方面将了解每个风险对其项目持续时间和成本目标的绝对影响，另一方面，他们能够区分每个风险对持续时间目标和成本目标的影响。
功能 PCA 的线性相位型概率建模及其在电阻存储器中的应用
a 西班牙格拉纳达大学统计学和运筹学系及 IEMath-GR b 西班牙瓦伦西亚理工大学应用统计和运筹学系及质量系及 UC3M-BS 桑坦德大数据研究所 c 西班牙格拉纳达大学电子与计算机技术系
三胞胎介导的光子上转换的统计概率因子：perylene
典型的TTA-UC发生在敏化剂和歼灭器发色团的集合中，在吸收低能光子后，激发敏化剂的激发三重态通过dexter Energy转移（DET）敏感，然后通过Dexter Energy Transfress（DET）启用TTTA，然后进行TTA产生高F能量能量发射的单元状态。在两个低能三重态耦合时形成较高能量单线状态的过程由统计概率因子（F）描述，如图1。然而，关于各种歼灭者的F及其对不同光che和能量参数的依赖性的F存在很大的歧义。在这项工作中，我们通过实验性地评估了pery灭灭液的F，并讨论了F对能量差距定律的依赖性，以优化对高F因子的歼灭者的合适能量设计。根据Glebsch – Gordan系列，三胞胎状态的强交换耦合可能会导致具有3个自旋多重性（1个单线，3个三重率和5个Quintets）的九个可能的三重旋转特征态。14三胞胎耦合可以简单地由海森伯格的旋转仅哈密顿式（1）来定义。15,16
关于概率分布的经典培训量子生成模型的协议
量子生成建模（QGM）依赖于准备量子状态并从这些状态中生成样品，作为隐藏或已知的概率分布。作为来自某些类别的量子状态（电路）的分布本质上很难经典样本，QGM代表了量子至上实验的出色测试床。此外，生成任务与工业机器学习应用越来越重要，因此QGM是证明实用量子优势的有力候选人。但是，这要求对量子电路进行培训以代表与工业相关的分布，并且相应的培训阶段在实践中为当前的量子硬件具有广泛的培训成本。在这项工作中，我们根据接受有效梯度计算的特定类型的电路提出了对QGM的经典培训方案，同时仍然难以采样。特别是我们考虑瞬时量子多项式（IQP）电路及其扩展。在时间复杂性，稀疏性和抗调解属性方面显示了它们的经典模拟性，我们开发了一种经典的可拖动方式来模拟其输出概率分布，从而使经典的培训允许经典培训到目标概率分布。与使用经典采样时不同，来自IQP的相应量子采样可以有效地进行。我们使用概率分布在常规台式计算机上最多30个QUAT的概率分布来证明IQP电路的端到端训练。当应用于工业相关的分布时，这种经典培训与量子采样的组合代表了在嘈杂的中间规模量子（NISQ）时代获得优势的途径。
积累规则63主动投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可知论概率93、94、97、106-8算法Collusio
累积规则63积极投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可抗拒的概率93、94、97、106–106-8算法勾结209算法决策157、160、160、160、160、168 91–3、96、97、103–5先验概率5箭头，肯尼斯80人工子智能（AGI）111，111，130人工智能（AI）相关的人类元素241特征241欧洲委员会210-12欧盟委员会210-12 243 242金融机构242金融机构的进化206-10挑战208-9 selling 207 - 9 selling 207 - 8 selling 207 - 8 - 8竞赛213–14伦理212–13解释性213隐私213风险管理银行'AI应用程序243-4未来任务248声誉关键风险指标246-7声誉风险245-6社交媒体媒体风险成分247–8
开放系统、量子概率和逻辑，用于生物学、认知和决策中的类量子建模
本综述旨在强调将量子理论的数学形式和方法应用于复杂生物系统行为建模的可能性，从基因组和蛋白质到动物、人类、生态和社会系统。此类模型被称为类量子模型，它们应该与生物现象的真正量子物理建模区分开来。类量子模型的显着特征之一是它们适用于宏观生物系统，或者更准确地说，适用于其中的信息处理。类量子建模以量子信息理论为基础，可以将其视为量子信息革命的成果之一。由于任何孤立的生物系统都是死的，因此生物和心理过程的建模应该基于最普遍形式的开放系统理论——开放量子系统理论。在这篇评论中，我们宣传了它在生物学和认知中的应用，尤其是量子仪器理论和量子主方程。我们提到了类量子模型基本实体的可能解释，特别关注 QBism，因为它可能是最有用的解释。