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机器学习 - 二楼实验室 - DCSE
4.2.4 顺序和批量训练 82 4.2.5 局部最小值 82 4.2.6 拾取动量 84 4.2.7 小批量和随机梯度下降 85 4.2.8 其他改进 85 4.3 实践中的多层感知器 85 4.3.1 训练数据量 86 4.3.2 隐藏层的数量 86 4.3.3 何时停止学习 88 4.4 使用 MLP 的示例 89 4.4.1 回归问题 89 4.4.2 使用 MLP 进行分类 92 4.4.3 分类示例：鸢尾花数据集 93 4.4.4 时间序列预测 95 4.4.5 数据压缩：自联想网络 97 4.5 使用 MLP 的秘诀 100 4.6 推导反向传播 101 4.6.1 网络输出和误差 101 4.6.2 网络误差 102 4.6.3 激活函数的要求 103 4.6.4 误差的反向传播 104 4.6.5 输出激活函数 107 4.6.6 另一种误差函数 108 进一步阅读 108 练习题 109
一种基于敏感压缩的方法，用于过滤靶向的FASTQ测序读取
摘要 - BioInformatics应用程序通常需要根据其与特定序列目标的相似性过滤FastQ测序读取，例如消除与特定病毒相关的污染或隔离读取。尽管基于对齐的方法对这些任务有效，但它们表现出降低的灵敏度并可能引入高估，尤其是在面对较低的相似性搜索时。在本文中，我们使用一种新颖的无对齐方法来过滤FASTQ根据定义的相似性阈值读取。与基于对齐方式的方法不同，即使在相似性较低的方案中，例如在古代DNA中，我们的方法也保持较高的灵敏度。此外，我们的方法是基于压缩的，可以减轻其他方法固有的高估风险。我们在各种应用程序中演示了我们方法的多功能性，并提供了一种称为磁铁的公共开源物。磁铁提供了用于加速处理的多线程功能，并且可以在https://github.com/cobilab/magnet上自由访问。索引项 - 数据压缩，生物信息学，计算生物学，测序读取，数据滤波器
量子强化学习
多年来，人类一直在寻求以最高效的方式解决问题的方法。为此，人们主要利用了计算与物理学之间的内在联系。例如，兰道尔原理 [1]，它揭示了热力学与信息之间的关系 [2]。同样，它催生了晶体管、微处理器以及最终的数字计算机 [3] 等发明。迄今为止，计算机已被用于解决和优化各种流程。考虑到这一点，要解决某些问题，例如天气预报 [4]，首先需要对其进行模拟 [5]。然而，我们不要忘记，我们生活在一个量子世界；因此，为了尽可能准确地进行模拟，在具有同样性质的计算机上进行模拟将是最合适的 [6]。正因如此，基于这一理念，以及计算机科学领域的改进和发展，例如 GPU 或先进的数据压缩方法 [7]，如今人们对量子计算 (QC) 以及人工智能 (AI) 或机器学习 (ML) 等相关技术议论纷纷。我们几乎不可能不注意到机器学习，因为它几乎应用于我们能想到的任何领域，正成为我们日常生活中一个活跃且不可或缺的部分 [8]，广泛应用于工程、医学和科学等诸多领域。
可持续性和量子战略
• 量子增强数据处理：传统计算系统难以处理海量的 EO 数据。量子计算能够以指数级速度处理大量数据集，从而显著缩短处理时间，实现对关键环境指标的实时分析。 • 增强图像分析：量子计算可以促进高级图像分析技术的发展，包括快速物体识别、异常检测和趋势预测。这使 ESG 利益相关者能够迅速做出明智的决策。 • 量子卷积：量子卷积层可以对量子编码数据执行卷积运算，从而比传统算法更有效地提取空间特征。 • 量子算法：量子傅里叶变换和量子相位估计等量子算法可以集成到量子卷积神经网络 (QCNN) 中，以进一步提高其在数据压缩、特征提取和模式识别等任务中的性能，这些任务对于 ESG 监控至关重要。 • 数据安全的量子加密：保护 EO 数据完整性和隐私至关重要。量子密码学可以集成到卫星通信系统中，以确保最高程度的安全性，保护敏感信息免受潜在威胁。
基于战场动力学的作战设计与应用
面向服务架构SOA，本地服务物理海陆空交通网络均基于能源网格+服务+平台而开发，远程服务采用模块化的Web服务应用程序接口，ITSM管理多种传感器的大数据存储，实现数据压缩、采集和监控，并在必要时发出警报，完成服务对象的处理和配置管理对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。不同服务对象的接口考虑了用电设备的时变特性，系统提供了各个用户对无线资源的使用情况，并从时间域的角度分析对OFDM符号的时间延长，将大数据信号转换为并行数据流。从频域角度看，就是利用频率选择性信道组成一组并行的信道接口，为优先提交应用的用户接口分配动态资源。
IBM Sterling B2B集成符中的消息传递协议
好处：确保可靠的文件交付：可以通过自动调度，检查点重新启动以及自动恢复或重试的保证交付发送文件。如果中断文件传输连接：直接尝试以预定义的间隔恢复转移的时间。安全性：Sterling Connect：通过用户代理进行直接专有协议和用户身份验证，可以在文件传输期间保持客户信息。具有控制数据访问，网络访问或对系统资源的访问的安全选项，Sterling Connect：直接可以与操作系统和供应商提供的访问控制和安全软件接口。性能：Sterling Connect：Direct可以处理苛刻的文件传输工作负载，包括大量的小文件和大型Terabyte大小文件的传输。此外，Sterling Connect：Direct提供可选的数据压缩。改善您的业务流程 - 连接：直接提供支持24x7无人值守操作的自动化，调度和管理功能。支持多个平台和协议 - 该解决方案在每个主要平台上运行。它支持多个操作系统（Z/OS，OpenVM，i5/OS，UNIX和Linux，Windows和HP NONSTOP）和网络协议（TCP/IP，SNA和UDT）。其定义良好的API，SDK和用户出口使您可以轻松将解决方案与后端系统连接起来。
Anantrasirichai, P. 和 Bull, DR (2021)。人工智能...
摘要 本文回顾了创意产业背景下人工智能 (AI) 技术和应用的现状。简要介绍了人工智能，特别是机器学习 (ML) 算法，包括卷积神经网络 (CNN)、生成对抗网络 (GAN)、循环神经网络 (RNN) 和深度强化学习 (DRL)。我们根据人工智能技术的使用方式将创意应用分为五类：i) 内容创作，ii) 信息分析，iii) 内容增强和后期制作工作流程，iv) 信息提取和增强，以及 v) 数据压缩。我们批判性地审视了这项快速发展的技术在每个领域的成功和局限性。我们进一步区分了人工智能作为创意工具的用途和它作为创造者的潜力。我们预见，在不久的将来，基于 ML 的人工智能将被广泛用作创意工具或协作助手。相比之下，我们观察到，在限制较少的领域，即人工智能作为“创造者”的领域，机器学习的成功率仍然不高。基于当代技术，人工智能（或其开发者）在与人类创意竞争中赢得原创作品奖项的潜力也很有限。因此，我们得出结论，在创意产业的背景下，人工智能的最大收益将来自于以人为本的地方——即人工智能旨在增强而不是取代人类创造力的地方。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
中小企业如何度过新冠肺炎疫情？ Fika Fitriasari 1 马朗穆罕默迪亚大学管理系
收到日期：2020-04-10 | 修订日期：2020-04-11 | 接受日期：2020-04-15 摘要 本研究的目的是通过商业模式画布方法描述一种可在 COVID-19 大流行期间应用于中小企业的商业模式，使中小企业能够生存下来（商业韧性）。本研究采用定性方法，文献研究来自多个来源，包括印刷媒体和电子媒体、书籍以及从各种电子期刊获取的研究结果。所使用的数据分析是通过交互式程序进行的内容元分析，该程序包括四个阶段：数据收集、数据压缩、数据呈现和总结。可应用于中小企业的商业模式是商业模式画布。业务韧性的三个重要要素是产品卓越性、人员行为和流程可靠性，数字化转型支持业务韧性。当新的数字技能出现并采用数字工具时，数字化转型就存在了。正确的数字化战略对于实现业务目标和开发中小企业产品或服务以提高竞争力至关重要。竞争优势与文化多样性、多元化和社会动机有关。在数字化转型过程中，需要进行正确的数字基础设施测试。通过使用适当的技术实现系统弹性，企业可以进行数字化转型并创造数字弹性。关键词：商业模式画布；业务弹性；COVID-19；中小企业简介
![arxiv：2501.00663v1 [cs.lg] 2024年12月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0b8b490ba3726d6a15941c8349f71d476a9f7fd9.webp)
arxiv：2501.00663v1 [cs.lg] 2024年12月31日
十多年来，已经进行了广泛的研究工作，即如何有效利用复发模型和注意力。重复模型旨在将数据压缩到固定大小的内存（称为隐藏状态）中，但注意力允许参与整个上下文窗口，从而捕获所有令牌的直接依赖性。然而，这种更准确的依赖性建模带有二次成本，将模型限制在固定长度上下文中。我们提出了一个新的神经长期记忆模块，该模块学会记住历史上下文，并有助于关注当前的环境，同时使用长期过去的信息。我们表明，这种神经记忆具有快速平行训练的优势，同时保持快速推断。从内存的角度来看，我们认为，由于其有限的上下文而引起的注意力，但准确的依赖性建模作为短期内存，而神经记忆由于记忆数据的能力而引起的，它是长期，更持久的记忆。基于这两个模块，我们介绍了一个新的架构系列，称为Titans，并提出了三个变体，以解决如何有效地将内存纳入该体系结构。我们对语言建模，常识性推理，基因组学和时间序列任务的实验结果表明，泰坦比变形金刚和最近的现代线性复发模型更有效。与基线相比，它们可以有效地扩展到大于2M上下文窗口尺寸，并具有更高的准确性。