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World File Search System向量
超维计算（又称向量符号架构）调查，第二部分：应用、认知模型和挑战
值得注意的是，本调查中引用的一些文献可能很难找到；但是，大多数文献可以通过 https://www.hd-computing.com/publications 上的在线出版物列表进行查找。Denis Kleyko 和 Dmitri Rachkovskij 对这项工作做出了同等贡献。DK 的工作得到了欧盟“地平线 2020”计划下玛丽居里个人奖学金 (839179) 的支持。DK 的工作还得到了 AFOSR FA9550-19-1-0241 和英特尔 THWAI 计划的部分支持。 DAR 的工作部分得到了乌克兰国家科学院（拨款编号 0120U000122、0121U000016、0122U002151 和 0117U002286）、乌克兰教育和科学部（拨款编号 0121U000228 和 0122U000818）以及瑞典战略研究基金会 (SSF，拨款编号 UKR22-0024) 的支持。作者地址：D. Kleyko，加州大学伯克利分校，美国加利福尼亚州伯克利市，邮编 94720，瑞典研究机构，瑞典希斯塔，邮编 16440；电子邮箱：denkle@berkeley.edu； D. Rachkovskij，国际信息技术研究与培训中心，乌克兰基辅，03680，吕勒奥理工大学，瑞典吕勒奥，97187；电子邮件：dar@infrm.kiev.ua；E. Osipov，吕勒奥理工大学，瑞典吕勒奥，97187；电子邮件：evgeny.osipov@ltu.se；A. Rahimi，IBM Research–Zurich，瑞士苏黎世，8803；电子邮件：abr@zurich.ibm.com。允许免费复制或复印本作品的全部或部分以供个人或课堂使用，但不得出于营利或商业目的而复制或分发，且复制件首页必须注明此声明和完整引文。必须尊重 ACM 以外的其他人拥有的本作品组成部分的版权。允许以署名形式发表摘要。以其他方式复制、重新发布、发布到服务器或重新分发到列表，需要事先获得特定许可和/或付费。请向 permissions@acm.org 申请许可。© 2023 计算机协会。
量子计算的线性代数
正则化向量或单位向量是范数等于 1 的向量。如果所有向量都是正则化的并且相互正交，则称基是正交的。具有内积的有限向量空间称为希尔伯特空间。为了使无限向量空间成为希尔伯特空间，它除了具有内积之外，还必须遵循其他属性。由于我们主要处理有限向量空间，因此我们使用术语希尔伯特空间作为具有内积的向量空间的同义词。有限希尔伯特空间 V 的子空间 W 也是希尔伯特空间。与 W 的所有向量正交的向量集是希尔伯特空间 W - 称为正交补。V 是 W 和 W - 的直接和，即 VDW˚W-。N 维希尔伯特空间将用 HN 表示以突出其维数。与系统 A 相关的希尔伯特空间将用 HA 表示。
Microsoft Word - 82---105（625 - 633 页）（OK）=照片（接受乌克兰版权）0112 多向量行为的值语义
摘要 虚拟社区不仅是后现代现代性和网络空间不可或缺的特征。它们还成为参与各种俱乐部的新机会的潜在网络平台 - 从临时现代（如傀儡团体或心理训练团体）到已建立的机构，如宗教团体、民族历史项目、大学社区等。一个国家的信息和文化规则和标准因其广泛的社会意义而成为国内和外交政策的优先事项，这使它们成为塑造个人生活优先事项的潜在动机。后现代世界是由信息部门的巨大增长决定的。它导致了独特的文化传播现象，从而对公民和社会、政府和安全的利益产生了新的危害和威胁。本文旨在强调虚拟社区的多向量性和多元文化本质，并定义虚拟社区的显著特征，以了解其在现代传播文化框架内的运作原理，概述虚拟社区对社会的威胁和风险。关键词：虚拟社区、语义代码、传播文化、信息文化、安全、价值观心理学、精神基础
词向量中信息的非互补性与大脑表征在区分具体词语和抽象词语方面的作用
词语的具体性和可想象性已被证明对于理解人类如何在大脑中处理和表示语言至关重要。虽然词向量没有明确将词语的具体性纳入其计算中，但它们已被证明能够准确预测人类对具体性和可想象性的判断。受到最近使用神经活动模式分析分布式意义表征的兴趣的启发，我们首先表明，人类受试者在被动理解自然故事时获得的大脑反应可以显著区分所遇到的词语的具体性水平。然后，我们针对同一任务检查大脑表征中的额外感知信息是否可以补充词向量中的上下文信息。然而，我们的预测模型和残差分析的结果表明相反。我们发现大脑表征中的相关信息是语境化词向量中相关信息的一个子集，这为现有的自然语言处理模型状态提供了新的见解。
自主模式和带电网的异步发电机的并行操作
在这种解释中，相对于提供给异步机u 1的定子绕组的电压向量的向量u 1g等于180 0，必须转到异步机us，然后电流向量ag在电压矢量u 1之前（图2，b）。由于在异步发生器中存在反应性的i r.ag，因此在同步发电机中也存在这样的电流，并且该向量落后于电压向量u 1。因此，由于sg sg sg> sg sg是因为sg相对降低（此处sg -sg = u sg = u 1和当前向量i sg的位移角度在异步生成器的未连接状态下）。
crispr-tsko的金门装配
在第一步中，将六个金门入口向量合并为目标向量。有各种可以使用的金门目标向量，其中包含可以使用的不同植物和/或视觉标记物（请参阅补充数据集1中的金门目标矢量（CCDB +）1）。第一个入口向量（AB）包含组织特异性表达的启动子。第三个入口矢量（CD）包含核酸酶，可以与N末端（BC）或C末端标签（DE）结合使用。另外，如果不需要标签，则使用链接序列。第五入口矢量（EF）包含工厂终结器。选择的第六个黄金入口向量（FG）取决于最终目标。要克隆与一个或两个GRNA兼容的矢量，请使用未武装的GRNA进入矢量PGG-F-F-ATU6-26-AARI-AARI-AARI-G（请参阅补充数据集1中的未武装GRNA进入向量1）。要克隆与多个GRNA兼容的矢量，请使用可变的链接器PGG-F-a-aari-sacb-aari-g-g（请参阅补充数据集1中的可变链接器）。由于我们的克隆策略使用限制酶Bsai和Aari，因此要求所有向量都需要无BSAI和AARI-FIME（除了克隆位点）。
内存超维计算
生物计算系统以准确性换取效率。因此，降低人工智能系统能耗的一种解决方案是采用本质上对不确定性具有鲁棒性的计算方法。超维计算 (HDC) 就是这样一个框架，它基于这样的观察：人类记忆、感知和认知的关键方面可以通过由高维二进制向量（称为超向量）组成的超维空间的数学特性来解释。超向量定义为具有独立且相同分布 (iid) 分量 1 的 d 维（其中 d ≥ 1,000）（伪）随机向量。当维数为数千时，存在大量准正交超向量。这允许 HDC 使用明确定义的向量空间运算将这些超向量组合成新的超向量，这些运算的定义使得生成的超向量是唯一的，并且具有相同的维数。可以在丰富的超向量代数上构建强大的计算系统 2 。超向量上的群、环和域成为底层计算结构，而排列、映射和逆则是原始计算操作。近年来，HDC 被广泛应用于机器学习、认知计算、机器人和传统计算等各个领域。它在涉及时间模式的机器学习应用中显示出巨大的潜力，例如文本分类 3 、生物医学信号处理 4、5 、多模态传感器融合 6 和分布式传感器 7、8 。HDC 的一个关键优势是训练算法只需一次或几次即可完成：也就是说，对象类别是从一个或几个示例中学习到的，并且只需对训练数据进行一次传递，而不是经过多次迭代。在突出的机器学习应用中，与支持向量机 (SVM) 4 、极端梯度提升 9 和卷积神经网络 (CNN) 10 相比，HDC 以更少的训练示例实现了相似或更高的准确率，与 SVM 11、CNN 和长短期记忆 5 相比，在嵌入式 CPU/GPU 上的执行能耗更低。HDC 在认知计算中的应用包括解决瑞文渐进矩阵 12 、蜜蜂概念学习的功能模仿 13 和类比
人工智能教育文本分类 - 个人机器人组
我们希望确保学生彻底理解文本分类的所有步骤。为此，我们强调了 (1) 词向量、(2) K-最近邻 (KNN) 算法和 (3) 分类偏差的概念。然后，学生在 (4) 编程活动和最终项目中展示了他们的理解。1.词向量：向学生介绍了如何用词向量以数字形式表示单词的概念。我们通过示例创建了包含单词“公主”的词向量，并确定其向量中与“皇室”、“男性气质”、“女性气质”和“年龄”相对应的数字应该高还是低。2.KNN 算法：为了更好地理解 KNN 算法，学生使用在二维图上绘制的单词的视觉效果 [ 4 ]。他们了解了 K 参数的选择如何影响算法的输出。3.分类偏差：为了说明分类偏差，学生使用词语类比网站来绘制诸如“护士”、“医生”等工作，