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对Muci〜no-Okon-Sudarsky对关系量子力学的评估的反应
量子物理学的问题不是我们无法理解它。问题是我们有许多方法可以理解它。，但每个都带有高概念价格。量子力学的每种解释都要求我们接受许多人难以消化的概念步骤。类似的解释需要一个非本地的现实层，这在原则上是无法访问的。许多世界的解释需要我们自己的实际副本少得多，看到了略有不同的世界。 QBISM迫使我们进入强大的器乐主义；物理崩溃模型需要从未观察到的身体过程。关系量子力学总而言之，偶然的特性是稀疏和相对的。等等。理查德·费曼（Richard Feynman）观察到，自然常常接受对同一现象的不同解释。他说，一个好的科学家应该更好地牢记所有人的牢记，而不知道下一步将会有什么好处。也许这对量子理论来说是一个很好的态度。随着科学的发展，一种观点很可能会变得更加富有成果。一个价格将是值得支付的。以一种或另一种形式，所有方法都是激进的（因为量子理论的新颖性是激进的），但是不同的插入率的概念假设通常是根本上不同的。对于这一问题，科学家与在不同解释中工作的哲学家之间的交流有时并不容易：它通常会减少对替代者“信念”的空虚重述。不幸的是，这是Muci〜no，Okon和Sudarsky（MOS）[2]最近尝试的关系量子力学（RQM）[1]的“评估”的情况。这些作者是身体崩溃模式的捍卫者[3-6]。他们给出了许多概念上的假设，这些假设将量子力学的物理崩溃插入奠定基础。他们从自己的概念假设开始评估RQM
关于关系数据库和大语言模型的混合查询
数据库传统上查询在封闭世界中运行，对超出数据库中存储的数据之外的问题的问题没有提供任何答案。使用SQL的混合查询通过将关系数据库与大型语言模型（LLMS）集成在一起以回答超越数据库问题，从而提供了替代方案。在本文中，我们介绍了第一个跨域基准，天鹅，其中包含120个超越数据库问题的问题。为了利用最新的语言模型来解决天鹅中的这些复杂问题，我们提出了两个解决方案：一个基于模式扩展，另一个基于用户定义的功能。我们还讨论优化机会和潜在的未来方向。我们的评估表明，使用GPT-4 Turbo几乎没有提示，可以实现高达40.0％的执行准确性，而数据事实可达到48.2％。这些结果突出了混合查询的潜力和挑战。我们认为，我们的工作将激发进一步的研究，以创建更有效，更准确的数据系统，这些数据系统无缝整合关系数据库和大型语言模型，以解决超越数据库问题。
关系量子力学的相对事实与量子力学不相容
关系量子力学（RQM）声称是量子理论的一种解释[参见Rovelli（2022），该理论出现在《量子物理学解释史》中。但是，与量子理论显着不同：（i）在rqm中的结果中产生的相互作用是由纠缠了一个没有脱干的系统和观察者A的相互作用，并且（ii）这样的结果是相对于ob-服务器A的“事实”，但与其他观察者相对于其他观察者的互动而不是在与其他观察者相互作用的事实，而不是在与S互动的过程。对于b，系统s⊗纠结了。我们得出了类似GHz的矛盾，表明这些陈述所描述的相对事实与量子理论无关。，根据我们引入的相互作用的标准，不应将相对的量子力学视为量子理论的解释。标准指出，每当提出涉及结果的概念时，这些结果，无论它们是什么，都必须遵循诞生规则规定的概率分布。
通过环境意识的关系分类器进行多对象操作的潜在空间计划
摘要 - 对象很少在日常的人类环境中孤立地坐着。如果我们希望机器人在人类环境中操作和执行任务，他们必须了解他们操纵的对象将如何与最简单的任务相互作用。因此，我们希望我们的机器人推理多个对象和环境元素如何相互关系，以及这些关系在机器人与世界互动时可能会发生变化。我们研究了以前看不见的对象和新颖的环境之间纯粹来自部分视图点云之间预测目标间和对象环境关系的问题。我们的方法使机器人能够计划和执行序列，以完成由逻辑关系定义的多对象操纵任务。这消除了提供明确的，连续的对象作为机器人目标的负担。我们为此任务探索了几种不同的神经网络体系结构。我们发现最佳性能模型是一个基于新颖的变压器神经网络，既可以预测对象环境关系，又可以学习潜在空间动力学功能。我们实现了可靠的SIM转移传输，而无需进行任何微调。我们的实验表明，我们的模型了解观察到的环境几何形状的变化如何与对象之间的语义关系有关。我们在网站上显示更多视频：https：//sites.google.com/view/erelationaldynamics。
电池绘画：锂离子电池的关系学习（LIBS）寿命估计
电池寿命估计对于优化电池性能和最小降解至关重要，以提高电池动力系统的效率和可靠性。预测锂离子电池（LIB）剩余的有用寿命（RUL）的现有方法忽略了电池参数的关系依赖性以建模非线性降解轨迹。我们介绍了电池绘画集框架，该框架共同学会了在电池参数之间结合离散的依赖图结构，以捕获复杂的相互作用和图形学习算法，以建模用于RUL预后的固有电池降解。所提出的方法在公开可用的电池数据集上的显着余量优于几种流行方法，并实现了SOTA性能。我们报告了消融研究，以支持我们的方法的功效。
疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明
ML集体的研究人员在旧金山和哥伦比亚大学进行了一项研究，旨在通过使用特定类型的脑启发的人工神经网络来理解关系学习的生物学基础。他们的作品发表在自然神经科学上，对大脑过程中的过程阐明了可能是人类和其他生物的关系学习的过程。
基于灰色关联分析的民航飞行员人为失误因素研究
摘要。针对民航事故涉及人为失误因素较多且具有典型灰色系统特征的情况，利用人为因素分析和分类系统模型，构建了民航事故人为失误因素指标体系。以2008—2011年全球发生的事故数据为基础，采用灰色关联分析法定量分析人为失误因素间的关联性。研究结果表明，影响飞行员人为失误因素的主要因素排序为不安全行为前提条件、不安全监管、组织机构、不安全行为。与二级指标和飞行员人为失误因素关联最密切的因素是飞行员的生理/心理限制，其次是监管违规。还可以定量分析一级指标与相应二级指标之间的关联性以及二级指标之间的关联性。
领导关系能量对员工认知幸福感的影响：一个有调节的中介模型
为阐明认知幸福感是如何有效发生的，本研究考察了关系能量对认知幸福感的交互作用。本研究以资源节约（COR）理论为基础，拓展了对领导关系能量与员工认知幸福感关系的认识，以245名员工为样本，进行了工作投入的中介作用实验，同时，强调了同事关系能量作为有效领导关系能量的关键边界条件的重要性。一项在中国进行的三波时间研究的结果表明，员工工作投入在领导关系能量与员工认知幸福感之间起中介作用，此外，同事关系能量调节了领导关系能量与工作投入之间的关系。本研究为领导者改善员工认知幸福感的管理实践提供了新的见解。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。