XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量的
变形金刚和皮层波：编码器，用于跨时间在上下文中拉动
摘要：诸如ChatGpt和其他大型语言模型（LLM）等变压器网络的功能引起了世界的关注。其性能基础的至关重要的计算机制依赖于将完整的输入序列（例如，句子中的所有单词）转换为一个长的“编码向量”，该序列使变压器可以在自然序列中学习长距离的时间依赖性。具体来说，应用于此编码向量的“自我注意力”通过计算输入序列中的单词对之间的关联来增强变形金刚中的时间上下文。我们建议，跨单个皮质区域或以整个脑规模的多个区域传播的神经活动波可以实施类似的编码原理。通过将最新的输入历史记录到每个时间时刻，皮层波可以使时间上下文从感觉输入的序列中提取，这是变压器中使用的计算原理。
自然投资组合|报告摘要
CRISPR -CAS技术最初被发现是一种细菌防御系统，已被广泛地重新定义为用于生物学多种应用的基因组编辑的强大工具。在病毒学领域，CRISPR -CAS9技术已广泛应用于各种病毒的基因组的遗传重组和工程上，以提出一些病毒 - 主机相互作用的基本问题。其高效率，特异性，多功能性和低成本也为疫苗学领域提供了巨大的灵感和希望，以解决重组病毒疫苗的开发中的一系列瓶颈问题。本评论强调了CRISPR编辑在技术进步中的应用，与用于构建重组病毒疫苗和向量的传统方法相比，影响其应用的主要因素以及进一步简化其在预防疾病预防和控制疾病中的有效用途所需的挑战。还讨论了在病毒基因组编辑和重组疫苗开发的背景下，影响效率，目标特异性和效率的因素。
电子 - phonon相互作用
超导性的原因在于电子 - phonon相互作用[5]。微观理论可以用普通的BCS Hamiltonian [5]来制定，其中所有声子变量均被消除。从这个意义上讲，晶格Dynamics的细节是我们主要关注的次要（超导性）。但是，值得注意的是。所有晶格动力学计算从真实的晶格开始。例如，要处理铝，我们从具有经验已知的晶格常数的FCC晶格开始。在周期性晶格盒边界条件的假设下求解了一组离子的运动方程。因此，晶格动力学和Bloch电子动力学中使用的K向量是相同的。k-向量的域可以仅限于同一第一个布里群区域。通俗地说，声子（玻色子）和电子（费米子）生活在同一布里鲁因区域，这相当于说电子和声子共享同一房子（Crystal
量子机器学习的量子嵌入搜索
摘要 —本文介绍了一种自动搜索算法（QES，发音为“quest”），该算法为监督量子机器学习推导出纠缠布局的最佳设计。首先，我们使用 CNOT 门建立纠缠结构与有向多图表示之间的联系，从而实现明确定义的搜索空间。所提出的将量子纠缠编码为基因型向量的方案将 ansatz 优化与经典机器学习联系起来，允许在任何明确定义的搜索空间上进行有效搜索。其次，我们激发纠缠级别以将搜索空间的基数降低到实际实现的可行大小。最后，我们通过基于模型的顺序优化使用代理模型来降低评估真实损失函数的成本。我们在模拟和基准数据集（包括 Iris、Wine 和乳腺癌数据集）上证明了我们提出的方法的可行性，这通过经验表明 QES 发现的量子嵌入架构在预测性能方面优于手动设计。
1 假设（QM4）：量子测量
备注：为了获得关于量子系统状态身份的信息，对不同结果的实际命名选择并不重要。我们可以只考虑概率 Prob(j th results)，其中 j th 结果可以是基向量的标签，也可以是可观测量的第 j 个特征值。因此，在本课程中，我们有时将量子测量的概念建立在被测系统状态空间 V 的底层正交分解上，而不是指特定的可观测量。但是，最好记住物理可观测量也很重要，因为测量的物理实现涉及系统和“测量仪器”之间的物理相互作用，例如，基态 | 0 ⟩ 和 | 1 被测量的量子比特的⟩ 是自旋 Z 本征态或光子极化或钙原子中两个选定的能量能级（相应的量子可观测量分别是自旋、极化或能量），这些知识对标准基础测量的测量相互作用的实际实现方式有着至关重要的影响。
项目：两年制物理学硕士
复变量函数。简要回顾荣誉课程大纲所包含的主题：解析函数、柯西-黎曼方程、复平面积分、柯西定理、柯西积分公式。刘维尔定理。莫雷特拉定理。泰勒和罗朗展开式的证明。奇点及其分类。分支点和分支割线。黎曼单。留数定理。留数定理在定积分求值和无穷级数求和中的应用。（11 讲）线性向量空间、子空间、基和维数、向量的线性独立性和正交性、格拉姆-施密特正交化程序。线性算子。矩阵表示。矩阵代数。特殊矩阵。矩阵的秩。初等变换。初等矩阵。等价矩阵。线性方程的解。线性变换。基的变换。矩阵的特征值和特征向量。凯莱-哈密尔顿定理。矩阵的对角化。双线性和二次型。主轴变换。（9 讲）
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
用于估计分布度量的参数化量子电路
抽象量子计算是一个新的令人兴奋的领域，有可能解决一些世界上最具挑战性的问题。当前，随着量子计算机的兴起，主要挑战是创建量子算法（在量子物理学的限制下），并使不是物理学家的科学家可以使用它们。本研究提出了一个参数化的量子电路及其在估计离散值向量的分布度量时的实现。可以从这种方法中得出各种应用程序，包括信息分析，探索性数据分析和机器学习算法。此方法在提供对量子计算的访问并使用户可以在无量子物理学的情况下运行它是独一无二的。在数据集和具有不同参数的五个离散值分布上实现并测试了所提出的方法。结果显示了使用量子计算的经典计算与提出的方法之间的高度一致性。数据集获得的最大误差为5.996％，而对于离散分布，获得了5％的最大误差。
机器学习理论家的副本方法
这里有一些适合此形式的问题的例子：1。在监督学习中，𝐻可能是训练损失，𝑥一组神经网络权重，𝒟数据点及其标签2。我们可能想找到最有效的方法来访问图表上的所有节点。在这种情况下，描述了图的节点和边缘，𝑥是所选边缘集的表示，如果不编码有效的路径和∞（或一个非常大的数字），则可以是𝑥的成本，如果没有编码有效的路径。3。满意度：𝑥∈{0，1}𝑁是一个必须满足约束收藏的布尔值。在这种情况下，逻辑约束（子句）是参数𝒟。𝐻（𝑥）可以是𝑥违反的约束数量。4。嘈杂数据中结构的恢复：𝑥我们对结构的猜测是观察到的嘈杂数据的实例。例如，PCA试图识别数据中最大变化的方向。使用复制方法，我们可以询问估计的顶部特征向量的准确性如何随噪声降解。
针对LLL和BKZ的参数研究，并应用于最短矢量问题
摘要 - 在这项工作中，我们研究了最短矢量问题（SVP）在学习错误问题（LWES）方面产生的最短媒介问题（SVP）。lwes是模块环上方程式的线性系统，其中将扰动向量添加到右侧。这种类型的问题引起了人们的极大兴趣，因为必须解决LWES，以便能够破坏基于晶格的密码系统作为NIST在2024年发表的基于模块的键盘封装机制。由于这一事实，已经研究了几种基于经典和量子的算法来求解SVP。可用于简化给定SVP的两种著名算法是Lenstra-Lenstra-Lov´asz（LLL）算法和块Korkine-Zolotarev（bkz）算法。LLL和BKZ构造碱基可用于计算SVP的解决方案或近似解决方案。我们研究具有不同尺寸和模块化环的SVP的两种算法的性能。因此，如果LLL或BKZ在给定的SVP中的应用被认为是成功的，那么它们会产生包含SVP的溶液向量的碱基。