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潜在平衡：任意的统一学习理论...
物理计算元素的响应时间是有限的，神经元也不例外。在皮质网络的分层模型中，每层都引入了响应滞后。物理动力学系统的这种固有属性导致刺激的处理延迟，并导致网络输出和启发性信号之间的时机不匹配，因此不仅会推断，而且还可以学习。我们引入了潜在平衡，这是一个慢速组件网络中推断和学习的新框架，通过利用生物神经元的能力来避免这些问题，以相对于其内存潜力进行输出。该原理可以独立于网络深度，可以实现准稳定推断，并避免需要分阶段可塑性或计算昂贵的网络松弛阶段。我们从依赖网络的广义位置和动量的前瞻性能量函数中共同得出脱离神经元和突触动力学。所得模型可以解释为具有连续时间，泄漏的神经元动力学和连续的局部局部可塑性的深层皮质网络中误差反向传播的误差。我们展示了对标准基准数据集的成功学习，并使用完全连接和连接的体系结构来实现竞争性能，并展示了如何将我们的原理应用于皮质微电路的详细模型。此外，我们研究了模型对时空底物缺陷的鲁棒性，以证明其在体内或在硅中的物理实现的可行性。§
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
需要神经形态双胞胎检测拒绝...
•它可以存储任意的实数，可以在R上计算所有字段操作，即“ +”和“·”，并且可以根据关系“ <”，“>”和“ =”•BSS机器类似于Turing机器，它与所谓的磁带上的磁带相似。这是一个有限的定向图，具有与不同操作相关的五种类型的节点：输入节点，计算节点，分支节点，移位节点和输出节点
1 创新基金研讨会上展示的项目清单...
这是创新基金研讨会上介绍的项目列表，项目介绍人已同意将信息发布在创新基金网站上。此列表以用户友好的方式呈现了创新基金研讨会的介绍和会议记录中包含的信息。因此，此列表绝不是创新基金项目的预选，项目的顺序是任意的，项目按部门分组。
数学常数的统一共振模型
数学常数（例如π，E和φ）长期以来一直被认为是天然系统中几何，生长和自组织的基础。然而，常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性（几何，微积分和数字理论），而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统（代码）的手性提出，这些常数不是任意的，而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
2022年第20号请愿书
根据《电力法》第86（1）（f）条的请愿书，2003年的《电力法》第1.10.1条，《旁遮普邦州电网守则》第1.10.1条，以及在请愿人与受访者Interia寻求煤炭申请的宣言之间执行的2008年1.09. 2008年的适用规定，该1履行其安排足够数量和确保煤炭质量的义务；被告号的调查结果和决定3，如在23.11.2021举行的第26届会议中22.2021的会议记录中记录的，这是非法的，任意的，法律上的不良事件；和相应的浮雕
特朗普的宏观经济影响
来自Kaul等。 （2018），他们在使用SCM时引起了人们对所有干预前结果以及协变量的关注。 V的大小取决于要匹配的观测值的数量。 这些包括i的时间序列t和k协变量平均值。 3实际上，估计程序的性质使得将趋势变量（如真实GDP）与周期性指标（如失业）相结合很困难。 这是因为最小化过程由更挥发性的周期性指标主导。 原则上可以定义（1）中的加权矩阵，使其相对于实际GDP的失业率较小，但这种调整必须是任意的。 4为了最好地匹配增长的“预测指标”，我们在选举前一年进行协变量的平均值，即2015年季度至2016年第一季度。来自Kaul等。（2018），他们在使用SCM时引起了人们对所有干预前结果以及协变量的关注。V的大小取决于要匹配的观测值的数量。这些包括i的时间序列t和k协变量平均值。3实际上，估计程序的性质使得将趋势变量（如真实GDP）与周期性指标（如失业）相结合很困难。这是因为最小化过程由更挥发性的周期性指标主导。原则上可以定义（1）中的加权矩阵，使其相对于实际GDP的失业率较小，但这种调整必须是任意的。4为了最好地匹配增长的“预测指标”，我们在选举前一年进行协变量的平均值，即2015年季度至2016年第一季度。
19530710 NU SHAPE-704-53 形势和力量评估
本研究中包含的 4* 概念基于对已承认的驱动因素的任意估计，以及对其他因素同样任意的评估，这些因素是可预测的，并且数据可用。然而，这项研究可能处于战略选择的门槛上，而战略选择将构成我们未来规划的基础，而这一结果尚未达到这一目标。关于 1956 年国际部队部署和分阶段部署的最终决定应推迟到 1960 年，因为这项研究试图将 QOVteftt 推迟到 1956 年，但我还是得出了某些结论并进行了报告。
CS234：加固学习 - 问题会话＃1
假设我们有一个无限 - 摩托克，折扣的MDP M =⟨S，A，R，T，γ⟩具有有限的状态行动空间，| S×A | <∞和0≤γ<1。对于任何两个任意集x和y，我们将所有函数的类表示从x到y的所有函数的类别为{x→y}≜{f | F：X→Y}。在随后的问题中，令q，q'∈{s×a→r}是任意两个任意的动作值函数，并考虑任何固定的状态s∈S。没有一般性丧失，您可以假设Q（s，a）≥Q'（s，a），∀（s，a）∈S×a。