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World File Search System多维空间
什么是量子计算？它是如何工作的？
量子算法采用一种新方法来解决这类难题，即生成多维空间，在这些空间中会出现连接各个数据点的模式。由于传统计算机无法构建新的计算区域，因此无法检测这些模式。就蛋白质而言，已经有早期的量子算法可以以全新的、更有效的方式发现折叠模式，而无需传统计算机所需的耗时检查。随着量子技术的进步和这些算法的改进，它们可能能够解决任何超级计算机都无法解决的蛋白质折叠问题。
智能交互式写作助手的设计空间
在我们这个技术飞速发展的时代，写作助手的研究领域在各个研究社区中变得越来越分散。我们试图通过提出一个设计空间来应对这一挑战，作为一种结构化的方式来检查和探索智能和交互式写作助手的多维空间。通过大型社区合作，我们探索了写作助手的五个方面：任务、用户、技术、交互和生态系统。在每个方面，我们通过系统地重新审查 115 篇论文来定义维度（即一个方面的基本组成部分）和代码（即每个维度的潜在选项）。我们的设计空间旨在为研究人员和设计师提供一个实用的工具来导航、理解和比较写作助手的各种可能性，并帮助他们设想和设计新的写作助手。
![arxiv：2203.08975v2 [cs.ma] 2024年10月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7058fd78314bfa5c9f02054cd31057571022cf77.webp)
arxiv：2203.08975v2 [cs.ma] 2024年10月18日
沟通是协调多个代理商行为，广泛提出对环境的看法并支持其协作的有效机制。在多代理深度强化学习（MADRL）领域，代理可以改善整体学习绩效并通过交流来实现其目标。代理可以向所有代理或特定代理人组传达各种类型的消息，或者以特定的约束为条件。随着MADRL与交流的研究工作的成长（Comm-Madrl），缺乏一种系统和结构性的方法来区分和分类现有的COMM-MADRL方法。在本文中，我们调查了Comm-Madrl领域的最新作品，并考虑了可以在设计和开发多机构强化学习系统中发挥作用的沟通的各个方面。考虑到这些方面，我们提出了9个维度，可以分析，开发和比较comm-madrl方法。通过将现有作品投影到多维空间中，我们发现了有趣的趋势。我们还提出了一些新的方向，以通过探索尺寸的可能组合来签署未来的通信系统。
重新思考推荐系统的可持续性和...
Joeran Beel教授介绍了他的最新研究，探索了推荐系统的两个关键但经常被忽视的方面：它们的环境影响和数据集选择的是否足够。他的研究揭示了现代推荐系统的惊人环境成本，这表明基于深度学习的推荐系统的二氧化碳排放量是传统方法的42倍，这与长途飞行的碳足迹相关。这个令人震惊的发现要求在推荐系统研究中转向更可持续的实践。除了解决生态足迹外，Beel还使用算法性能空间（APS）引入了一种新颖的数据集评估方法，该框架在多维空间中绘制数据集多样性和算法性能。通过将APS应用于各种数据集，Beel表明，许多常用的数据集（例如来自亚马逊的数据集）太均匀，无法为现代算法提供有意义的挑战。他的工作强调了对更多多样化数据集的需求，并指示研究人员探讨可能驱动该领域下一波创新浪潮的未解决的，未解决的问题。
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
通过强化学习确定量子拓扑半子码解码器性能和纠错效果
量子纠错技术是消除量子计算机运行时噪声的重要方法。针对噪声带来的问题，本文利用强化学习对Semion码的缺陷进行编码，并利用经验重放技术实现译码器的设计。Semion码是与Kitaev toric码具有相同对称群Z 2 的量子拓扑纠错码，利用纠错码的拓扑特性将量子比特映射到多维空间，计算出译码器的纠错准确率为77.5%。计算拓扑量子Semion码的阈值，根据码距的不同，得到不同的阈值，当码距为d = 3, 5, 7时，p阈值= 0.081574，当码距为d = 5, 7, 9时，p阈值= 0.09542。并设计Q网络来优化量子电路门的代价，比较不同阈值下代价降低的大小。强化学习是设计Semion码译码器、优化数值的重要方法，为未来的机器工程译码器提供更通用的错误模型和纠错码。
社区气氛模型6
摘要。本文记录了从扰动的参数集合（PPE）技术的方法和限制性的结果，其中多个参数是同时发生的，并且参数值是通过拉丁超管采样确定的。这是通过社区At-Mosphere模型6（CAM6）进行的，这是社区地球系统模型2版（CESM2）的大气组合。我们将PPE方法应用于CESM2-CAM6，以了解对大气物理学参数的气候敏感性。最初的模拟在Mi-Crophysics，对流，湍流和气溶胶方案中有45个参数，具有263个集合成员。这些大气参数通常是许多气候模型中最不确定的。控制模拟和有针对性的模拟，以了解由于气溶胶和快速气候反馈而引起的Climente强迫。在多维空间映射输入参数中探索了各种模拟器的使用来输出指标。参数对各种模型输出的影响，例如辐射，云和气溶胶特性。ma-Chine学习也用于针对观察探测最佳参数值。我们的发现表明，PPE是用于气候不确定性分析的有价值工具。此外，通过同时改变许多参数，我们发现，参数值的许多不同组合可以产生与观察结果一致的恢复，从而仔细的分析
A.Pavić，H。Beriša，K。Jonevććiraković人工智能是使用军事力量的变化的因素A.Pavić，H。Beriša，K。Jonevććiraković人工智能是使用军事力量的变化的因素
总结在多维空间中表现出的科学，技术，战争和军事力量之间的关系代表了一个非线性系统。从非线性创建有序系统的趋势是自然的。希望完全确定地做出决定，但实际上，这对军事系统的运营结构框架施加了风险。牢记未来应用的独特性和潜力，关于人工智能的引入将如何影响使用军事力量的变化的问题。本文定义的问题是通过分析和考虑人工智能在策略和学说的背景下的多层含义来解决的，同时遵循必要的资源。该研究基于当代政治和技术概念，考虑了政治，军事，法律和道德观点，确定了机遇，挑战和开放问题，并提供了全面的观察。假设人工智能将在不久的将来设法在不久的将来进行至少一部分自治假设，鉴于快速的技术发展，本文提供了洞察力和途径，以推动进一步的思维，研究和政策制定，以在军事中进行适当的整合，管理和使用人工智能。关键字：学说，军事，人工智能，资源，战略，技术。
![arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a551148d656287711e3a0ee65e823db750eae870.webp)
arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日
通过层沉积技术进行原子级材料合成为控制材料结构和产生具有独特功能特性的系统提供了独特的机会，而这些特性无法通过传统的批量合成路线稳定下来。然而，沉积过程本身呈现出一个巨大的多维空间，传统上是通过直觉和反复试验来优化的，从而减慢了进度。在这里，我们介绍了深度强化学习在模拟材料合成问题中的应用，利用 Stein 变分策略梯度 (SVPG) 方法训练多个代理来优化随机策略以产生所需的功能特性。我们的贡献是 (1) 一个完全开源的分层材料合成问题模拟环境，利用动力学蒙特卡罗引擎并在 OpenAI Gym 框架中实现，(2) 扩展 Stein 变分策略梯度方法以处理图像和表格输入，以及 (3) 使用 Horovod 开发 SVPG 的并行（同步）实现，将多个代理分布在 GPU 和 CPU 上的单个模拟环境中。我们展示了这种方法在优化材料表面特性、表面粗糙度方面的实用性，并探索了与传统的演员-评论家 (A2C) 基线相比，代理使用的策略。此外，我们发现 SVPG 比传统的 A2C 更稳定训练过程。如果解决实施挑战，这种经过训练的代理可用于各种原子级沉积技术，包括脉冲激光沉积和分子束外延。
联合博士课程描述...
加速药物发现的追求加剧了对能够高精度预测蛋白质-配体相互作用的创新计算方法的需求。传统的计算方法，如分子动力学和蒙特卡罗模拟，通常因其在探索多体系统广阔的高维能量景观方面的低效率而受到阻碍。这些方法通常会陷入局部最小值或需要构建低维反应坐标，从而限制了它们在没有大量专家输入的情况下在复杂多维空间中的有效性。为了应对这些挑战，我们最近的进展利用基于流的生成模型有效地对分子系统的玻尔兹曼分布和过渡路径分布进行采样，从而在该领域取得了重大突破。在这些成功的基础上，该项目将进一步创新，使用深度学习来近似能量场，增强采样过程而不依赖预定义的反应坐标。这种方法集成了强化学习、对抗学习和扩散模型等最先进的技术，以克服深度学习模型的典型缺点，例如缺少关键构象区域和过度依赖预训练。此外，该项目将开发自动分析方法来识别和解释亚稳态和过渡态等关键状态，利用图神经网络将增强采样数据转换为精确的动力学模型。这种综合方法旨在提高复杂多体系统中药物分子相互作用建模的效率和精度。最终方法将用于预测蛋白质与小分子的结合亲和力并准确分析结合过程，从而为下一代药物发现提供一种范式转变方法。