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World File Search System不变性
通过几何阻抗控制
摘要 - 本文提出了一种差异几何控制方法，该方法利用了SE（3）组不变性和等效性，以提高学习机器人操纵任务中涉及与环境相互作用的可传递性。所提出的方法是基于利用最近提出的几何阻抗控制（GIC）与学习变量阻抗控制框架相结合的，在该框架中，增益计划策略是从专家辩护中以监督的学习方式培训的。几何一致的误差向量（GCEV）被馈送到神经网络以实现增益计划策略。我们证明，使用GCEV的GIC和学习表示在任意SE（3）转换（即翻译和旋转）下仍然不变。此外，我们表明，相对于空间框架表示，所提出的方法是均等的。对我们提出的控制和学习框架与配备笛卡尔错误矢量增益计划策略的著名的笛卡尔太空学习阻抗控制的比较，证实了我们所提出的方法的出色学习转移性。索引术语 - 几何阻抗控制，SE（3）等效性和剩余不变性，可变阻抗控制，接触式操纵任务
19it103 - 计算思维和python ...
条件：布尔值和运算符，条件（如果），替代（如果 - 否），有条件的（if-eLif-else）；迭代：状态，and，and，nate，nate，tor，for，for，break，nock，继续，通过；富有成果的功能：返回值，参数，本地和全局范围，功能组成，递归；字符串：字符串切片，不变性，字符串函数和方法，字符串模块；列表为数组。说明性程序：平方根，GCD，指数，总和数字数量，线性搜索，二进制搜索。
通过数字化实现数据可靠性和可信度...
摘要。随着决策越来越多地由数据驱动，基础数据（例如，在知识图谱或 Web 上维护的数据）的可信度和可靠性是其在行业中可用性的基本要求。但是，无论是传统解决方案（例如基于纸质的数据管理流程）还是最先进的方法（例如分布式账本技术），都无法充分满足不断发展的工业数据的复杂要求和高吞吐量。受对数据可信度和可靠性有很高要求的实际用例的启发，我们认为对可数字验证的数据不变性的需求仍然是数据质量中一个尚未得到充分解决的维度。基于我们对相关工作中的缺点的讨论，我们因此提出了 ReShare，这是我们的具有双边签名的数字传输合同的新概念，以解决 RDF 知识图谱和 Web 上任意数据的这一未解决的问题。我们对 ReShare 性能和可扩展性的定量评估表明，其计算和通信开销仅为中等水平，与当今的方法相比，具有显著的成本降低潜力。通过巧妙地将数字传输合同与现有的基于 Web 的信息系统相结合，ReShare 为工业 4.0 及以后的数据共享和重用提供了良好的基础，通过易于采用的数字可验证数据不变性和不可否认性实现了数字问责制。
增强学习中的地平线概括
我们通过概括的镜头研究目标条件的RL，但不是从传统的随机增强和域随机化的意义上。相反，我们旨在学习针对地平线的概括的目标指导的政策：在训练以实现附近的目标（这很容易学习）之后，这些政策应该成功实现遥远的目标（这是非常具有挑战性的学习）。In the same way that invariance is closely linked with generalization is other areas of machine learning (e.g., normalization layers make a network invariant to scale, and therefore generalize to inputs of varying scales), we show that this notion of horizon generalization is closely linked with invariance to planning: a policy navigating towards a goal will select the same actions as if it were navigating to a waypoint en route to that goal.因此，经过培训的实现附近目标的政策应成功实现任意途中的目标。我们的理论分析证明，在某些假设下，视野概括和计划不变性都是可能的。我们提出了新的实验结果，并从先前的工作中回忆起，以支持我们的理论结果。综上所述，我们的结果为研究在机器学习的其他领域开发的不变性和概括技术的方式可能会适应以实现这种诱人的属性。
对居住的微生物组的新功能见解...
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
比特币和以太坊投资变得简单
与对资金的投资相关的风险，包括波动性风险，数字资产价格风险，货币风险，政治，法律和监管风险，不变性风险和数字资产保管风险。只有在考虑您的特定情况，包括您对风险的容忍度，才应对资金进行投资。有关资金风险和其他功能的更多信息，请在www.betashares.com.au上查看相关的产品披露声明和目标市场确定。
量化措施等效性
摘要。- 我们启动了对成品类型组之间测量的等效性的定量研究。这样做，我们扩大了已成为l p的等效性的经典的上下文。在本文中，我们关注的是普通群体的情况，该类别为此我们展示了刚性定理以及几个灵活性结果。我们的刚性结果规定，等级曲线具有非常笼统的单调性能，尤其涉及其综合等价不变性。这对两个平均组之间可能测得的耦合的整合程度提供了明确的“下端”。该结果在组几何形状中也具有意外的应用：在平均组之间粗大潜水下，等值谱是单调的。在其他应用中，这导致存在3组的连续体，这些群集彼此陷入了任何粗糙的景象。我们的灵活性结果包括表现出明确的轨道等价，并具有某些平均组之间规定的集成性特性。我们为此介绍了一种新工具：Følner的铺路套房。在许多情况下，我们扣除了使用等法轮廓获得的定量阻塞对于具有对数误差的误差因素是最佳的。我们还获得了两个重要的准时分析的重要不变性，在可集成的轨道等效性下没有保留：渐近维度和有限呈现的事实。
从量子纠缠到共形场论
2 诊断工具箱：量子纠缠和共形场论.......................................................................................................................................................................................................................................5 2.1 量子纠缠....................................................................................................................................................................................................................................................................6 2.1.1 纠缠：不可分离性....................................................................................................................................................................................................................................................6 2.1.1 纠缠：不可分离性.................................................................................................................................................................................................................................................... 6 2.1.2 冯·诺依曼纠缠熵..................................................................................................................................................8 2.1.3 纠缠缩放..................................................................................................................................................................................10 2.1.4 协方差矩阵方法..................................................................................................................................................................................15 2.2 共形场论..................................................................................................................................................................................15 . . . . 19 2.2.1 共形不变性 . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.2 希尔伯特空间形式 . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.3 最小模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.4 一个例子：格子伊辛模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .三十七
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能