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World File Search System信念
量子信念传播
简化密度矩阵是量子系统研究的核心。由于随着系统规模的增加，汉密尔顿量的大小呈指数级增长，因此通常无法获得目标系统的精确密度矩阵。信念传播算法是获得近似解的候选算法之一。它们在概率图模型中产生了良好的近似值，这是量子系统的经典模拟。在这个项目中，我们通过从经典算法的推导中采取步骤来推导量子信念传播算法。与文献中的一些算法相比，该推导基于更少的假设，从而产生了一种更通用的算法。我们将得到的算法实现为 1D 系统和 2D 类格系统的软件模块。然后，我们研究算法的性能，包括计算时间、正确性、收敛性和可扩展性。该算法的 1D 版本表现出色。2D 版本在高温系统中表现出良好的性能，但在低温下需要更加注意数值问题。
Gland Pharma-信念理念
注射产品需要专门的无菌生产设施和技术以及高端机械，这些设备必须符合监管机构规定的严格质量标准。遵守这些严格的监管要求以及资本密集型生产流程需要大量的实时投资。由于维护和合规要求高，运营成本很高。因此，在制造、包装、储存和配送方面需要更高的质量和细心。同时，投资培训和发展计划对于确保在整个制造过程中实现最高水平的精确度至关重要。这些因素造成了一个进入门槛较高的市场，因此与其他领域相比，竞争对手数量有限。由于制造复杂性，注射工厂所需的资本支出是口服固体工厂的 1.3-1.5 倍。此外，由于解决时间更长和合规成本更高，与合规禁令相关的成本要高得多。美国食品药品监督管理局对注射剂的检查频率也更高——每年一到两次，而口服固体则为一年半到两年一次。因此，注射剂被观察到的机会更高。所有这些因素都为新进入者设置了较高的进入门槛。
信念理论与深度学习
深入了解不确定性是做出不确定情况下有效决策的第一步。深度/机器学习 (ML/DL) 已被广泛用于解决处理高维数据的复杂问题。然而，与其他人工智能 (AI) 领域相比，ML/DL 中对推理和量化不同类型的不确定性以实现有效决策的探索要少得多。特别是，自 1960 年代以来，KRR 中就开始研究信念/证据理论，以推理和衡量不确定性，从而提高决策效率。我们发现，只有少数研究利用 ML/DL 中信念/证据理论中成熟的不确定性研究来解决不同类型不确定性下的复杂问题。在这篇综述论文中，我们讨论了几种流行的信念理论及其核心思想，这些思想处理不确定性的原因和类型并对其进行量化，并讨论了它们在 ML/DL 中的适用性。此外，我们还讨论了深度神经网络 (DNN) 中利用信念理论的三种主要方法，包括证据 DNN、模糊 DNN 和粗糙 DNN，以及它们的不确定性原因、类型和量化方法以及它们在不同问题领域的适用性。基于我们的深入调查，我们讨论了当前最先进的桥接信念理论和 ML/DL 的见解、经验教训和局限性，最后讨论了未来的研究方向。
社交互动中的信念更新
在竞争性互动中，人类必须灵活地更新对他人意图的信念，以调整自己的选择策略，比如当相信对方可能会利用他们的合作性时。在这里，我们研究人类信念更新过程的神经动力学和因果神经基础。我们使用了一个改良的囚徒困境游戏，其中参与者明确预测同伴的行为，这使我们能够量化预期行为和实际行为之间的预测误差。首先，在 EEG 实验中，我们发现负向预测误差的内侧额叶负性 (MFN) 比正向预测误差更强，这表明这个内侧额叶 ERP 成分可能编码同伴的意外背叛。MFN 还能预测负向预测误差后的后续信念更新。在第二个实验中，我们使用经颅磁刺激 (TMS) 来研究背内侧前额叶皮质 (dmPFC) 是否在意外结果后有因果地实施信念更新。我们的结果表明，dmPFC TMS 削弱了负面预测误差后的信念更新和战略行为调整。总之，我们的研究结果揭示了预测误差在社交决策中的使用时间过程，并表明 dmPFC 在更新他人意图的心理表征方面发挥着至关重要的作用。
了解气候变化阴谋信念
研究说明了解气候变化阴谋信念：比较前景是气候变化的阴谋理论在世界范围内广泛传播，还是我们发现某些国家比其他国家更觉得气候变化的阴谋信念更重要？本研究说明探讨了阴谋信念的普遍性，这些阴谋信念将气候变化识别为八个地理和文化多元化国家的骗局。使用原始数据，我们发现气候变化的阴谋信念在世界范围内普遍存在，各个国家的变化。我们的结果表明，政治意识形态，民粹主义态度，年龄和科学家的不信任主要解释了气候变化的阴谋信念。我们发现，年龄和政治意识形态的重要性是这种信念的决定因素。作者：Daniel Stockemer（1），Jean-Nicolas Bordeleau（1）隶属关系：（1）加拿大渥太华大学的政治研究学院如何引用：Stockemer，D。，＆Bordeleau，J.-N。 （2024）。了解气候变化阴谋信念：一种比较前景。哈佛肯尼迪学校（HKS）错误信息评论，5（6）。收到：2024年6月28日。接受：2024年9月26日。出版：2024年12月12日。研究问题
一个基于可解释的信念规则的先进的基于基于信念的框架，以预测建筑物的能耗
摘要：建筑能源消耗的预测对减少能源浪费的公用事业公司，用户和设施经理有益。但是，由于预测算法的各种缺点，例如，非透明输出，通过后事后工具的临时解释，较低的准确性以及无法处理数据不确定性，这种预测在该领域中的适用性有限。结果，基于领域的知识解释性具有高精度对于使能源预测值得信赖至关重要。以此为动机，我们提出了一个基于域知识的基于可解释的基于信念规则的专家系统（EBRBES），以基于领域的知识解释，以准确预测能源消耗。我们优化了BRBES的参数和结构，以提高预测准确性，同时使用其推理引擎处理数据不确定性。为了预测能源消耗，我们会考虑到楼层，日光，室内入住和建筑加热方法。我们还描述了如何实现能源消耗的反事实。此外，我们提出了一种基于信念规则的自适应平衡确定（BRBABD）算法，用于确定解释性和准确性之间的最佳平衡。为了验证所提出的EBRBES框架，使用了基于瑞典Skellefteå的案例研究。Brbabd的结果表明，我们提出的EBRBES框架在解释性和准确性之间的最佳平衡和准确性之间的平衡高于85.08％。
人工智能如何扭曲人类的信念
每年数吨的产量。这种生产规模的大幅扩张很快就能将导体成本降至约 100 美元/kA-m。HTS 的使用成本还在很大程度上取决于超导体的 Jc 和生产产量。当今最好的实验室样品的 Jc 比商业导体高出 2 倍或更多（15），从而提供了进一步的工业改进途径。随着生产技术的成熟，制造产量也将提高，从而进一步降低成本。这将使 HTS CC 在电力设施和风力涡轮机中取代铜和铁的应用中具有竞争力，甚至可能使电动飞机配备氢冷超导电机。总体而言，目前 HTS 材料及其工业应用的前景具有历史意义，因为 REBCO 超导体的用途有机会扩大，就像 35 年前为 MRI 电磁铁生产 Nb47Ti 一样。紧凑型核聚变发电（仍处于原型阶段）的发展是直接的刺激因素，推动了每年产量的指数级增长。应用超导界期待价格下降的良性循环，以及来自其他电工技术应用的进一步需求，这些应用与目前使用的铜、铁和 LTS 相比，在今天的 REBCO CC 价格下还不经济。HTS 材料和应用的这一未来可持续市场有望为人类在能源生产、分配和使用、医药、运输和研究等许多活动中带来众多公共利益。j
合作人工智能的普遍信念
自我对弈是马尔可夫博弈中构建解决方案的常见范例，可以在协作环境中产生最优策略。然而，这些策略通常采用高度专业化的惯例，这使得与新伙伴一起玩变得困难。为了解决这个问题，最近的方法依赖于将对称性和惯例意识编码到策略训练中，但这需要很强的环境假设，并且会使策略训练复杂化。因此，我们建议将惯例的学习转移到信念空间。具体来说，我们提出了一个信念学习模型，该模型可以在训练时保持对未见过的策略推出的信念，从而可以在测试时解码和适应新的惯例。我们展示了如何利用这个模型在各种策略池中搜索和训练最佳响应，以大大改善临时团队合作。我们还展示了我们的设置如何促进细微代理惯例的可解释性和可解释性。