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科学人工智能的“黑匣子”无法与 200 年历史的方法相提并论
训练尖端的深度神经网络需要大量数据，而使用当前方法进行重新训练的负担仍然很大。在对深度学习网络进行训练和重新训练以执行涉及复杂物理的不同任务后，莱斯大学的研究人员使用傅里叶分析比较了两次迭代中的所有 40,000 个内核，发现超过 99% 是相似的。此图显示了重新训练前（左）和重新训练后（右）差异最大的四个内核的傅里叶光谱。研究结果表明，该方法有可能找到更有效的重新训练路径，并且需要的数据要少得多。图片来源：P. Hassanzadeh/莱斯大学
时间的边界：量子信息的概念-OSF
摘要。使用了正式的先验主义概念。整体的基本和确定性的特性建议“全部全部”，因此，其外部性（与其他实体不同）都包含在其中。这会产生一个基本（或哲学上的）“加倍”，即提及整体的任何事物，即从哲学上考虑。因此，它可以正式解释为基本选择，例如一些信息和与要定义的基本选择的数量相对应的数量。这是在哲学和数学上超越，正式，因此，从哲学上和数学上定义的信息数量。如果有人专门定义信息，则将其作为有限性（或数学上的任何自然数量的Peano算术）和无穷大之间的基本选择（即在集合理论的含义中实际上是一个无限的集合），定义了量子信息的数量。可以证明，由量子力学标准定义的所谓量子信息和量子信息彼此等同。涉及选择公理的等效性和良好的“定理”。，它也可以根据整体所暗示的先验等价而超然。因此，所有的东西都必须被视为暂时性的，因为任何东西都必须具有如此暂时的对应物。正式定义，时间的前沿是当前的选择，即一些信息，此外，可以解释为量子信息的量子。关键词：选择的公理，选择，正式的先验主义，整体，时间，信息，量子信息，顺序良好，有序的原则
工程与自然科学学院
Çağlar Tunç Çağlar Tunç 是萨班哲大学工程与自然科学学院电子工程项目的教员。他于 2013 年和 2016 年获得比尔肯特大学电气与电子工程学士和硕士学位，并于 2022 年 2 月获得纽约大学坦顿工程学院电气与计算机工程博士学位。在加入萨班哲大学之前，他曾在 Turkcell 6GEN 实验室担任 6G 研究员，在 AT&T 实验室研究部担任高级发明科学家，在那里他领导了 O-RAN 自动化和蜂窝网络数字孪生项目。他的研究重点是 6G 技术，包括网络数字孪生、O-RAN、AI 原生架构、非地面网络 (NTN) 和量子通信。他还从事无线通信、网络建模和随机系统性能分析方面的工作。他是 IEEE 无线通信快报的副主编。
为什么大多数抵抗AI伴侣
1请注意，在当前的论文中，我们没有处理更哲学上的有争议的问题，即AI实际上是否可以具有真正的心理生活并坠入爱河，例如，有人认为这种能力可能会从计算中浮现。相反，我们专注于人们是否相信AI同伴可以。
有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。
有向图的对角化移位和过滤器
有大量数据是（或可以看作）由图的顶点索引的。例子包括生物网络、社交网络或互联网等通信网络 [1, 2]。为了将信号处理 (SP) 工具应用于此类图数据，包括移位、滤波器、傅里叶变换和频率响应在内的基本 SP 概念已被推广到图域 [3, 4]，并构建了图信号处理 (GSP) 的基础。GSP 有两种基本变体。[4] 中的框架建立在代数信号处理 (ASP) [5] 的基础上，从邻接矩阵给出的移位定义中推导出这些概念。相比之下，[3] 将图拉普拉斯算子的特征基定义为图傅里叶基。用 ASP 术语来说，它选择拉普拉斯矩阵作为移位算子。无向图。这两种方法都为无向图提供了令人满意的 GSP 框架。也就是说，由于移位算子是对称的，因此存在一个酉傅里叶基。因此，移位以及所有滤波器（多项式
黑洞：探索时空量子理论的灯塔
牛顿（1692）：“一个物体可以在真空中不经任何媒介，在远处对另一个物体产生作用，它们的作用和力由此相互传递，在我看来，这实在是太荒谬了，我相信，任何一个在哲学上具有良好思维能力的人都不会陷入这种境地。”
探索时空量子理论的灯塔
牛顿（1692）：“一个物体可以在真空中不经任何媒介，在远处对另一个物体产生作用，它们的作用和力由此相互传递，在我看来，这实在是太荒谬了，我相信，任何一个在哲学上具有良好思维能力的人都不会陷入这种境地。”
引用：刘华、金爱康和张哲瀚（2018 年）。社会网络结构方程模型：规范、估计和应用。多变量
心理学家对朋友和夫妻是否具有相似的性格很感兴趣。然而，文献中没有现成的统计模型来测试性格与社会关系之间的关联。在本研究中，我们开发了一个统计模型，用于分析以潜在性格特征为协变量的社交网络数据。由于该模型包含潜在特征的测量模型和网络与潜在特征之间关系的结构模型，因此我们在结构方程模型 (SEM) 的一般框架下对其进行讨论。在我们的模型中，潜在变量和结果变量之间的结构关系不再是线性或广义线性的。为了获得模型参数估计，我们建议使用两阶段最大似然 (ML) 程序。通过社交网络数据中具有代表性的条件下的模拟研究来评估该建模框架。然后通过对大学友谊网络的实证应用来证明其实用性。