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World File Search System不完美
预期的遗憾、恐怖行为和... 的呈现
恐怖分子利用策划恐怖袭击的相同执行功能，可以考虑袭击结果可能在某种程度上不完美，他会后悔没有选择不同类型的袭击或不同的目标。他可以预期后悔。在恐怖主义研究中，关于媒体对恐怖袭击的报道量与恐怖主义事件之间的关系的文章很多。后悔理论是一个框架，用于理解预期的后悔情绪如何影响决策过程，它将我们的注意力从一般意义上的报道量争论引向对不同恐怖主义行动结果的呈现。我们的分析为研究人员在发展我们对主流媒体报道和恐怖组织出版物影响恐怖分子选择的机制的理解方面提供了建议。关键词：预期后悔、后悔理论、媒体、恐怖袭击、恐怖主义研究、主流媒体、恐怖组织出版物。
银翼杀手 - arXiv
ThisPersonDoesNotExist 。ThisPersonDoesNotExist (TPDNE) 于 2019 年走红，并实施了 NVIDIA 的 StyleGAN 解决方案。TPDNE 由 Phillip Wang 创立，旨在展示人工智能的力量、能力和滥用的迫在眉睫的威胁 [20] [20]。此外，*DoesNotExist 网站也已建立，以展示 StyleGAN 和人工智能生成图像的力量。TPDNE 在刷新时生成照片。目前，用户自定义很少，照片以 1024x1024 的分辨率生成。生成有时不完美。GeneratedPhotos 。GeneratedPhotos (GP) 让用户有机会根据背景、面部、年龄、性别自定义图像。它还提供了一种购买或订阅批量下载合成图像的措施。该工具的免费版本以 512x512 的分辨率生成照片，仅供个人使用。
使用通用的量子比特重传...
摘要 — 量子互联网有望成为量子网络和经典网络的结合，有望为数据交换提供信息理论安全性。经典网络已经建立了可靠的端到端传输协议，这些协议隐含地利用了经典比特的复制。然而，由于不可克隆定理，量子比特 (qubit) 无法复制。在本文中，我们利用通用量子复制机 (UQCM) 创建不完美克隆的原理，并提出了量子自动重复请求 (QARQ) 协议，该协议的灵感来自其经典等效协议。已经开发了一个模拟平台来研究 QARQ 的可行性，结果表明我们的提议非常适合对保真度要求较低的应用。
使用Universal ...
摘要 - 预计将是量子和经典网络的组合的量子互联网有望为数据交换提供信息理论安全。经典网络具有完善的协议，用于可靠的端到端传输，该协议隐含地利用了复制经典位。但是，由于无粘合定理，无法复制量子位（Qubits）。在本文中，我们利用了使用通用量子复制机（UQCM）创建不完美克隆的原则，并提出量子自动重复请求（QARQ）协议，灵感来自其经典等效。已经开发了一个模拟平台来研究QARQ的可行性，结果表明，我们的建议非常适合忠诚度需求较低的应用。
神经网络经济：从异构经验中学习
本文旨在实现三个目标。首先，我提出了一种宏观经济学中有限理性的新模型。该模型来自成功学习执行许多重要的类似人类任务的算法家族。它几乎没有对代理施加任何功能限制。其次，我试图阐明随着时间的推移学习决策规则的问题，这与经济学传统上关注的大多数学习不同。第三，由于政策功能是内生形成的并且取决于代理的过去，因此开发的模型使我能够研究不完美决策和异质经验之间的反馈。我关注的是储蓄错误与收入和财富经验之间的反馈。这种反馈可能对经济产生重要影响，但在文献中几乎没有引起关注。
吉布斯采样在具有 𝑂 ( 1 ) -局部哈密顿量的恒定温度下提供量子优势
最近有研究表明，从吉布斯态（对应于系统处于热平衡的状态）采样是一项量子计算机有望实现超多项式加速的任务，相比经典计算机，前提是哈密顿量的局部性随着系统规模的增加而增加 [ BCL24 ]。我们扩展了这些结果，通过展示经典的采样难度并证明可以使用量子计算机有效制备此类吉布斯态，表明这种量子优势仍然适用于恒温下具有 𝑂 ( 1 ) 局部相互作用的哈密顿量的吉布斯态。特别是，我们表明即使对于 3D 晶格上的 5 局部哈密顿量，采样难度也能保持。我们还表明，当我们只能进行不完美测量时，采样难度是稳健的。
连续动作空间中的深层反事实遗憾
反事实遗憾最小化（CFR）是一种用于寻找不完美信息游戏的NASH平衡策略的算法系列。CFR已被用来达到许多基准游戏中的里程碑，例如Texas Hold'Em [2]和Texas No-Limit Texas Hold'Em [3]。值得注意的是，这些算法使用了CFR的表格形式，其中将策略保存在表格中，以解决代理可以找到自己的所有可能情况。在建模现实世界游戏时，该表可能会变得过多。为了压缩模型，信息摘要用于将不同的情况列入混合在一起。这些抽象的问题是它们通常需要广泛的域知识，而抽象游戏中的平衡可能无法准确反映整个游戏的均衡[4]。