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![arxiv：2107.02789v2 [Quant -ph] 7月7日 - Orbilu](/simg/2\24be51af12d45343423d28f015ebc68573ec84f8.webp)
arxiv：2107.02789v2 [Quant -ph] 7月7日 - Orbilu
量子近似优化算法（QAOA）已被证明是一种有效的经典量词算法，从解决组合优化问题到找到多体量子系统的基础状态。由于QAOA是ANSATZ依赖性算法，因此总是需要设计ANSATZ以更好地优化。为此，我们提出了通过使用捷径为绝热性来增强QAOA的数字化版本。特别是，我们使用反磨蚀（CD）驾驶术语来设计更好的Ansatz，以及Hamiltonian和混合术语，从而增强全球性能。 我们将数字化 - 纯化的QAOA应用于Ising模型，经典优化问题和P -Spin模型，这表明在我们研究的所有情况下，它都胜过标准的QAOA。特别是，我们使用反磨蚀（CD）驾驶术语来设计更好的Ansatz，以及Hamiltonian和混合术语，从而增强全球性能。我们将数字化 - 纯化的QAOA应用于Ising模型，经典优化问题和P -Spin模型，这表明在我们研究的所有情况下，它都胜过标准的QAOA。
Alleyn 的 AI 价值观
● 透明度：我们将在使用和限制人工智能工具方面保持透明和负责。 ● 理解人工智能：我们将致力于理解人工智能工具的工作原理和正确使用方法。 ● 人工智能的准确性和偏见：我们将注意识别人工智能所反映或造成的偏见。 ● 人工智能的局限性：在认识到人工智能的力量的同时，我们也将注意它的局限性。 ● 心理健康：我们将警惕人工智能对心理健康产生积极和消极影响的可能性。 学校中人工智能的适当使用（针对学生） 本政策涵盖任何生成性人工智能工具，无论是独立产品还是集成到生产力套件中的产品，例如 Microsoft 365 和 Google Workspace。本政策涉及所有内容创作，包括文本、艺术品、图形、视频和音频。 基于年龄的限制 我们致力于探索人工智能在教育领域的应用所提供的丰富可能性。然而，我们也致力于确保人工智能能够增强和支持学生的学习，而不是提供阻碍学习重要知识和练习基本技能的捷径。因此，考虑到许多人工智能技术生产商设定的年龄限制，我们对学生使用人工智能实行以下年龄限制：
延伸心灵
我们的文化坚持认为大脑是思考的唯一场所，是一个封闭的空间，认知在此发生，就像我的笔记本电脑的工作原理被密封在铝制外壳内一样。这本书却持相反观点：它认为思维更像是我在散步时看到的筑巢鸟，在这里拔一根绳子，在那里拔一根树枝，用可用的部分构建一个整体。对于人类来说，这些部分最显著地包括我们身体的感觉和运动；我们学习和工作的物理空间；以及我们与之互动的其他思想——我们的同学、同事、老师、主管、朋友。有时，这三个元素会以特别巧妙的方式结合在一起，就像阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼这对才华横溢的智力团队所做的那样。这两位心理学家在耶路撒冷熙熙攘攘的街道上或加州海岸连绵起伏的山丘上，一起交谈和散步，开展了关于启发式和偏见（人类思维习惯的捷径和扭曲）的开创性工作。卡尼曼说：“我和阿莫斯悠闲散步时，做出了一生中最精彩的思考。”
OrbNet-Spin：基于量子力学的开壳系统几何深度学习
现代量子化学方法涉及准确性和计算成本/复杂性之间的权衡。作为替代方案，深度学习方法被用作捷径，以较小的计算复杂性创建准确的预测。事实证明，此类模型在预测闭壳系统（其中所有电子都是成对的）方面非常有效。然而，尽管开壳系统（其中存在未配对电子）在描述自由基和反应中间体等物种方面非常重要，但很少有人关注它们。我们介绍了基于 OrbNet-Equi 的 OrbNet-Spin，这是一种几何和量子感知的深度学习模型，用于在电子结构级别表示化学系统。OrbNet-Spin 将自旋极化处理融入底层半经验量子力学轨道特征化中，并在保持几何约束的同时相应地调整模型架构。OrbNet-Spin 可以准确描述闭壳和开壳电子结构。我们使用开壳层卡宾的 QMSpin 数据集验证了 OrbNet-Spin 的性能，实现了单线态和三线态卡宾均低于化学精度的平均绝对误差。
与可合差的库增强语言模型
重要的推理任务（例如计划）从根本上是算法，这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法，而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法，其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力，但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力，我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库，因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标，我们将内存，寄存器，基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后，我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法，该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中，我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性，例如递归纤维纤维算法算法或插入。
植物生物技术 40(3): 211-218 (2023)
摘要 基因组编辑对于作物改良非常有用。利用农杆菌中的瞬时表达系统表达基因组编辑酶的方法，称为农杆菌诱变，是基因组编辑技术中用于改良包括马铃薯在内的无性繁殖作物优良品种的一种捷径。然而，用这种方法不能选择经过编辑的个体。再生促进基因的瞬时表达可以导致幼苗再生出芽，而大多数再生促进基因的组成性表达不会导致正常再生的芽。在这里，我们报告我们可以通过正向选择获得基因组编辑的马铃薯。这些再生芽是通过将再生促进基因与基因组编辑酶基因的瞬时表达相结合的方法获得的。此外，我们证实，用这种方法获得的基因组编辑马铃薯不含有农杆菌中使用的二元载体的序列。我们的数据已提交给日本监管机构文部科学省 (MEXT)，我们正在对这些马铃薯进行田间试验以进一步研究。我们的工作为通过再生促进基因的瞬时表达来再生和获取基因组编辑作物提供了一种强有力的方法。
引用出版版本（APA）：Søndergaard，J。K.，Christensen，R。B.和Popovski，P。（印刷中）。
摘要 - Quantum Internet需要确保及时提供涉及分布式量子计算或传感的任务中的纠缠量子。这是通过优化量子网络的上流方法来解决的[21]，其中在接收任务之前分发了纠缠。任务到达后，所需的纠缠状态将通过本地操作和经典交流达到。纠缠前的分布应旨在最大程度地减少所用量子的数量，因为这降低了矫正性的风险，从而降低了纠缠状态的降解。优化的量子网络考虑了多跳光网络，在这项工作中，我们正在用卫星辅助纠缠分布（SED）补充它。动机是卫星可以捷径拓扑，并将纠缠放在两个没有通过光网络直接连接的节点。我们设计了一种用SED纠缠纠缠的算法，这导致纠缠前分布中使用的量子数量减少。数值结果表明，SED可以显着提高小量子网络的性能，而纠缠共享约束（EC）对于大型网络至关重要。索引条款 - Quantum网络，自上而下的纠缠段，卫星辅助纠缠分布
乌克兰新闻 - Graham Seibert
泽连斯基向特朗普提出让美国优先获取乌克兰自然资源以换取持续支持，这个举动明智吗？如果不能平等地获取乌克兰的资源，其他盟友可能会不再是盟友。不公平的待遇是导致不和的捷径。我倾向于同意这一观点。这似乎是公然迎合唐纳德·特朗普，而且忽略了一个事实，即欧洲加起来给乌克兰的援助总额比美国多。玫瑰花车游行 2014 年元旦，我和乌克兰妻子以及继女刚从基辅飞回来，走出帕萨迪纳的一个停车场，参加每年在加利福尼亚州帕萨迪纳（洛杉矶附近）举行的玫瑰花车游行。天还很黑，气温刚好高于冰点。我们踏上游行的主要路线科罗拉多大道，看到人们睡在人行道上。许多人前一天晚上就到了，为了占据最佳观看位置。我看着我的继女，她看着我。我们俩都觉得自己不知怎么又回到了基辅，那里的人们也睡在人行道上，情况要困难和严峻得多。这是 2014 年游行的视频。
研究文章从生物医学和
微生物是肠道健康的重要因素。，但维护微生物是一生的责任。它不是一种“捷径方式”，因为您拿起一些平板电脑并从其造成的损害中获得终身自由。微生物可用于消化食物，根据阿育吠陀（Ayurveda）的说法，消化火的Agni也解释了同样的任务。消化火力应由某些饮食规则维护。类似地，应通过细致的饮食和规则来维持微生物治理。作为阿育吠陀的老师和研究人员，我在Agni概念和微生物中发现了许多相似之处。然而，生物医学中的微生物修复治疗和药物成本的副作用。尤其是诸如粪便移植之类的程序可以通过阿育吠陀的简单补救措施来交换。本文侧重于相同的理解。本文的最初部分解释了生物医学中微生物修复的所有补救措施，后来解释了阿育吠陀的Agni补救措施。在我们看来，AGNI维护的规则可能实现微生物维护的目标，因为两者都像“ Goldilocks原则”。在这种观点中需要更实用的研究。探索这个概念，让我们了解生物医学的一些术语。
![arxiv：2405.16674v3 [cs.lg] 2025年3月1日](/simg/d\d85c999e8c53c7731a2b3ec4d2b00cf30d0b1dc1.webp)
arxiv：2405.16674v3 [cs.lg] 2025年3月1日
尽管取得了成功，但深度学习模型与需要综合推理和功能组成的任务斗争。我们对此类任务中结构化状态空间模型（SSM）和变压器的局限性进行了理论和实证研究。我们证明，如果没有不切实际的状态尺寸，即使在链链的提示中，一层SSM无法有效地在大域上表现函数组成，它们也需要许多步骤，以使功能组成的复杂性不利地扩展。另外，有限精确的SSM的语言在普通语言类别中。我们的实验证实了这些理论发现。评估模型，包括各种功能组成设置，多位数乘法，动态编程和爱因斯坦的难题，即使使用高级提示技术，我们也会发现大量的性能下降。模型通常诉诸捷径，导致复合错误。这些发现突出了植根于其计算能力的当前深度学习体系结构内的基本障碍。我们强调了创新解决方案的需求，以超越这些联系并实现可靠的多步推理和组成任务解决，这对于迈向通用人工智能至关重要。