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新的量子自旋视角和心灵物质的时空
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络，它用于量化 LQG 中的物理时空。最近，利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念，并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力，还可用于量子力学。利用这一观点，我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
学生工作簿如何停止做愚蠢的事情！
想想何时开车。情报正在知道如何操作汽车并知道道路规则。智慧是随着时间的推移从驾驶经验中获得的判断和远见。首次学习开车时，您非常专注于驾驶的基础知识，以至于您可以轻松地犯错误，或者没有看到另一辆车驶向灯光太快。时间后，您会学会感知何时另一辆车造成危险情况，
循环经济中的社区修复——不仅仅是修复物品
摘要 循环经济话语强调产品应当可修复，且修复工作量正在增长。然而，修复可以由企业实体、独立修复者、外行和社区以不同的方式组织和执行。一些公司将维修和保养整合到其产品中，同时限制消费者打开、修理或修改其产品。与此相反，出现了一场“维修权”运动，该运动致力于维护消费者修理和修改产品的合法权利，推动免费提供备件和手册。近年来，维修咖啡馆和其他形式的 DIY 社区维修空间也在增长。本文通过两个瑞典案例研究探讨了 DIY 社区维修的话语——一个是由非政府组织领导的全国性维修运动，另一个是当地政府发起的开放 DIY 维修空间倡议。我们的案例研究展示了 DIY 社区维修如何使所有人，尤其是边缘群体，能够参与并在低影响的未来过上好日子。与主流的循环经济话语不同，社区修复的目的不仅仅是修复破损的东西和减少浪费，还在于建立社会关系和实践非消费主义形式的公民身份。通过阐明这些不同的修复观点——谁来做、用什么技能做、出于什么目的——我们强调了如何以允许公民消费者发挥不同的作用和权力的方式实施和引导向未来更循环的经济的过渡。
用机器学习控制的量子量
摘要我们制定对量子问题的控制，以执行任意量子计算作为优化问题。然后，我们为其解决方案提供了一种示意图机器学习算法。想象一下一条长条“量子物质”，并具有某些假定的物理特性，并配备了定期间隔的电线以提供输入设置并阅读结果。在展示了如何将来自设置到结果的相应地图解释为量子电路之后，我们提供了一个机器学习框架，以“学习”在哪些设置上实现通用门集的成员。为此，我们设计了一个损失函数来衡量提出的编码未能实现给定电路的严重差异，并证明存在“层析上完整的”电路集：如果给定编码的编码最小化该集合的每个成员的损耗函数，它也将用于任意电路。最佳，任意量子门，因此可以使用这些东西实现任意量子程序。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
stuff-made-in-connecticut-fall-2018.pdf - CT.gov
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