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可编程通用光子处理器中的上下文性、相干性和维度的实验认证
高维状态的量子叠加可以提高加密协议的计算速度和安全性。然而，层析成像过程的指数级复杂性使得这些属性的认证成为一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们使用由飞秒激光写入技术制造的六模通用光子处理器实现的成对重叠测量，通过实验认证了针对不断增加的维度的量子系统的相干性见证。特别是，我们展示了所提出的相干性和维度见证对于维度高达 5 的量子位的有效性。我们还展示了在量子询问任务中的优势，并表明它是由量子语境性推动的。我们的实验结果证明了这种方法对于可编程集成光子平台中量子属性认证的有效性。
利用野外视频对情境化世界模型进行预训练，以进行强化学习
利用大型和多样化数据集的无监督预训练方法已在多个领域取得了巨大成功。近期研究已针对基于模型的强化学习 (MBRL) 研究了此类无监督预训练方法，但仅限于特定领域或模拟数据。本文中，我们研究了使用丰富的自然视频预训练世界模型的问题，以便高效学习下游视觉控制任务。然而，自然视频具有各种复杂的情境因素，例如错综复杂的背景和纹理外观，这妨碍了世界模型提取共享的世界知识以更好地概括。为了解决这个问题，我们引入了情境化世界模型 (ContextWM)，它明确地分离情境和动态建模，以克服自然视频的复杂性和多样性，并促进不同场景之间的知识转移。具体来说，我们精心实现了潜在动力学模型的上下文化扩展，通过引入上下文编码器来保留上下文信息并赋能图像解码器，从而促使潜在动力学模型专注于关键的时间变化。我们的实验表明，搭载 ContextWM 的野外视频预训练可以显著提升 MBRL 在机器人操控、运动和自动驾驶等多个领域的采样效率。代码可从以下代码库获取：https://github.com/thuml/ContextWM。
生态含义：关于个体差异和背景影响的共识论文
体现的认知理论考虑了语言和其他认知领域的许多方面，这是感觉和运动过程的结果。在这种观点中，评估和概念的使用基于基于先前感觉运动体验的模拟机制。即使这些理论继续受到关注和支持，越来越多的证据表明需要考虑模拟过程的灵活性，并因此完善了体现的帐户。在本共识论文中，我们讨论了关于语言实施例的实验研究中的两个潜在可变性来源：个体差异和背景。具体来说，我们展示了导致个体差异的因素如何解释体现语言现象中不一致的发现。这些因素包括感觉运动或文化经验，图像，与上下文相关的因素和认知策略。我们还分析了不同的上下文调制，从单词到句子和叙述以及自上而下和自下而上的影响。同样，我们回顾了最近的努力，包括文化和语言多样性，衰老，神经退行性疾病和脑部疾病，以及双语证据到体现框架中。我们解决了在临床研究中考虑个体差异和环境以更有效地推动转化研究的重要性，并指出了有关如何在未来研究中正确解决这些问题的建议。系统地研究个体差异和上下文可能有助于理解语言过程中模拟的动态性质，完善体现的认知理论，并最终填补了人工实验环境中的认知和野外认知的认知之间的差距（即日常生活中）。
语言获取和有效的福音上下文化
13您从这里去哪里？也许您坚信学习心语很重要，但是也许您对学习另一种语言的想法感到不知所措。也许您甚至认为自己年纪太大了。也许您只是不知道从哪里开始。林赛·帕特森（Lindsay Patterson），“孩子们会吸收像海绵一样的语言吗？”，《纽约时报：https：//wwwww.nytimes.com/2020/2020/04/16/parenting/children-language-development.html》，访问时间为2023年7月29日。
深度伪造对组织机构的威胁
随着操纵媒体的复杂性下降，利用虚假信息的风险急剧增加。以前，使用专业软件制作复杂的虚假信息可能需要专业人员几天到几周的时间，但现在，这些虚假信息可以在极短的时间内制作出来，即使技术专长有限甚至没有。这在很大程度上是由于计算能力和深度学习的进步，这不仅使制作虚假多媒体变得更容易，而且批量生产成本更低。此外，市场上现在充斥着免费、易于获取的工具（一些由深度学习算法提供支持），使多媒体的创建或操纵基本上是即插即用的。因此，这些公开可用的技术价值增加，并成为各种对手广泛使用的工具，使欺诈和虚假信息能够利用目标个人和组织。这些工具的民主化已成为 2023 年最大的风险之一。[7]
![推荐引用 推荐引用 Bhuiyan, Md N. (2020)。探索人工智能介导的通信 (AIMC) 作为通信研究的一个子领域。文本检查 [硕士论文，明尼苏达州立大学，曼卡托]。Cornerstone：明尼苏达州立大学曼卡托分校的学术和创意作品集。https://cornerstone.lib.mnsu.edu/etds/1080/](/simg/9/92ce201a3f0df157a8787e4007baf76c07ad3c5a.png)
推荐引用 推荐引用 Bhuiyan, Md N. (2020)。探索人工智能介导的通信 (AIMC) 作为通信研究的一个子领域。文本检查 [硕士论文，明尼苏达州立大学，曼卡托]。Cornerstone：明尼苏达州立大学曼卡托分校的学术和创意作品集。https://cornerstone.lib.mnsu.edu/etds/1080/
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当地能源政策选择中的上下文因素
最近已经拨打了许多政策设计研究，以嵌入整个政策过程中，并探索匹配工具和目标的途径。这些呼吁认为，政策设计研究虽然强调内容和设计的选择，但却置于杠杆率不足，尤其是在探索有效性的理由方面。在本文中，我们进行了一项比较案例研究，以探索两个中型城市的两个类似分类太阳能政策的参与率变化。在这方面，检查了三个背景因素，包括人口特征，现有的政策配置以及物理环境，这都有助于塑造政策有效性。我们认为，策略设计位于明确的上下文中，并且在不捕获上下文的情况下，政策的有效性可能不会转化，如果扩散。
广义 Winograd 模式及其语境性
量子计算机有望比传统计算机具有显著的优势，但量子计算的强大力量来源仍未可知。在这里，我们证明了语境性的出现与通过“魔法状态”蒸馏实现通用量子计算的可能性之间存在显著的等价性，这是实验实现容错量子计算机的主要模型。这是一个概念上令人满意的联系，因为语境性排除了简单的量子力学“隐藏变量”模型，提供了独特量子现象的基本特征之一。此外，这种联系为量子信息资源提供了一个统一的范式：量子理论的非局域性是一种特殊的语境性，而非局域性已经被认为是实现量子通信优势的关键资源。除了澄清这些基本概念之外，我们还将讨论如何将量子计算与语境性联系起来。