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理解自我训练以实现逐步领域适应
机器学习系统必须适应随时间演变的数据分布，其应用范围包括传感器网络、自动驾驶汽车感知模块和脑机接口。传统的领域自适应只能保证在分布变化较小的情况下起作用；经验方法结合了几种启发式方法以应对更大的变化，但可以针对特定于数据集。为了适应更大的变化，我们考虑逐步领域自适应，其目标是在仅给出未标记数据的源域上训练的初始分类器，该分类器的分布逐渐向目标域移动。在直接适应目标域可能导致无界误差的设置下，我们证明了逐步转移的自训练的误差的第一个非空上限。理论分析带来了算法见解，强调即使我们拥有无限数据，正则化和标签锐化也是必不可少的。利用渐进式转变结构可以提高旋转的 MNIST 数据集、森林覆盖类型数据集和真实肖像数据集的准确度。
存在的软件——信息的无限性
想象一下，跳出你对现实的惯常看法——超越长度、宽度、高度和日常生活中稳定的时间流逝。想象一个由无限的纯信息维度交织而成的无界“程序”。在这幅宏伟的挂毯中，每个可能的“宇宙”、每一套可以想象的物理定律以及任何形式的智能——无论是自然的还是人造的——都已经存在。没有什么真正“开始”或“结束”。相反，所有潜在的配置都嵌入在一个永恒的、结晶的整体中。本文提出了一个框架，在这个框架中，我们熟悉的世界被理解为无限可能性海洋中的一个单一的“连贯岛”。根据这种观点，只有当意识“读取”宇宙代码的局部片段时，诸如“过去”或“未来”之类的传统类别才会出现——从而构建出一种连续事件和一致因果规则的体验。与此同时，该代码的无数其他角落仍然超出我们的直接掌握，形成了具有截然不同甚至难以理解的逻辑的现实。
科学艺术与梅蒂尔（SAM）
我们提出了一种自适应物理学的深层均质化神经网络（DHN）方法，以制定具有不同微结构的弹性和热弹性周期性阵列的全场微力学模型。通过完全连接的多层连接的单位细胞溶液通过最大程度地限制根据应力平衡和热传导部分微分方程（PDE）的残差之和，以及无界面的无牵引力或绝热边界条件。相比，通过引入具有正弦函数的网络层直接满足周期性边界条件。完全可训练的权重施加在所有搭配点上，这些搭配点与网络权重同时训练。因此，网络会在损耗函数中自动为界面附近（尤其是单位细胞解决方案的具有挑战性的区域）中的搭配点分配更高的权重。这迫使神经网络在这些特定点上提高其性能。针对有限元素和弹性解决方案的自适应DHN的精度分别用于椭圆形和圆柱孔/纤维的弹性解决方案。自适应DHN比原始DHN技术的优点是通过考虑局部不规则的多孔架构来证明合理的，孔隙 - 孔相互作用使训练网络特别缓慢且难以优化。
暗能量是双星运动的关键时期
Λ ≈ 60 Gyr。我们还表明，轨道周期和临界周期之比自然地从 Kretschmann 标量中得出，该标量是表征所有由德西特-史瓦西时空有效表示的双星系统的二次曲率不变量。双星系统在限制暗能量方面的适用性取决于其开普勒轨道周期 TK 与临界周期 T Λ 之比。TK ≈ T Λ 的系统最适合限制宇宙常数 Λ ，例如本星系群和室女座星系团。TK ≪ T Λ 的系统以吸引性引力为主（最适合研究修改后的引力校正）。TK ≫ T Λ 的系统以排斥性暗能量为主，因此可以用来从下方限制 Λ。我们利用后牛顿和暗能量修正的统一框架来计算有界和无界天体物理系统的进动，并从中推断出对 Λ 的限制。我们分析了脉冲星、太阳系、人马座 A* 周围的 S 型恒星、本星系群和室女座星系团，它们的轨道周期为几天到千兆年。我们的结果表明，当系统的轨道周期增加时，宇宙常数的上限会降低，这强调了 Λ 是双星运动中的关键周期。
无限型汉密尔顿人的量子绝热定理，其适用于超导电路
我们提出了一种新的量子绝热定理，该定理允许人们严格限制多种系统的绝热时间尺度，包括最初由最初无界的汉密尔顿人描述的系统，这些系统被截止使有限量化。我们的界限适合超导电路的量子近似值，并提出了一个足够的条件，可在N量子位的电路模型的2 n维Qubit子空间中保留。这种绝热定理的新颖性是，与以前的严格结果不同，它不包含2 n作为绝热时间尺度的一个因素，并且它允许人们获得二十岁时间尺度的表达，而与吉尔伯特巡回赛的少量二维希尔伯特空间无关。作为一种应用，我们提出了该时间尺度对超导频率Qubit的电路参数的明确依赖性，并证明从Qubit子空间中泄漏出来是不可避免的，因为隧道屏障在量子末期末端升高。我们还讨论了获得2 N×2 N有效哈密顿量的一种方法，该方法最能近似于缓慢变化的电路控制参数引起的真实动力学。本文是主题问题的一部分“量子退火和计算：挑战和观点”。
一个...
对于（1.1）的所有解决方案u（t），其中ω⊂r是可测量的子集。不等式（1.2）衡量schr odinger方程解决方案的解决方案如何在域的子集上汇总。这样的特性与高频波传播现象以及Schr odinger operator的准膜的浓度特性有关。结果对不同的潜在mani-和相应的schr odinger操作员很敏感。估计可观察性估计值（1.2）的另一个动机是证明相关控制系统的确切可控性。有关精确语句，请参见推论1.4。在一般框架中，有三个参数会影响Schr'odinger类型方程的可观察性估计值。这些是基础几何形状（构成方程式的背景流形和相关的schr odinger操作员），控制区域ω以及时间t> 0实现可观察性。当可观察性在任何时间t> 0时都保持时，控制成本，即最佳常数C（T，V，ω）的爆炸率也是研究的对象。在本说明中，我们在可测量的控制区域设置的无界设置上解决了1D schr odinger方程的可观察性问题。据我们所知，这种设置在文献中的研究要少得多。陈述主要结果，我们回想起控制区域的厚度条件。
通过潜在扩散生成低音伴奏
自动生成与任意输入音轨适当匹配的音乐是一项具有挑战性的任务。我们提出了一种新颖的可控系统，用于生成单个词干以伴随任意长度的音乐混音。我们方法的核心是音频自动编码器，它可以有效地将音频波形样本压缩为可逆的潜在表示，以及一个条件潜在扩散模型，该模型将混音的潜在编码作为输入并生成相应词干的潜在编码。为了控制生成样本的音色，我们引入了一种技术，在扩散采样期间将潜在空间固定在用户提供的参考风格上。为了进一步提高音频质量，我们采用无分类器引导，以避免在生成无界潜在空间时在高引导强度下出现失真。我们在混音对和匹配低音词干的数据集上训练我们的模型。定量实验表明，给定输入混音，所提出的系统可以生成具有用户指定音色的低音线。我们的可控条件音频生成框架代表着在创建生成性人工智能工具以协助音乐家进行音乐创作方面迈出了重要一步。
JHEP05（2024）016
黑洞信息悖论[1]在过去几年中取得了令人着迷的进步：在这种情况下，最好考虑到这一点，而不是对黑洞微晶格的详细理解，而是随着霍克辐射的明显无限型熵的互动率之间的张力[2]在黑洞辐射的明显无界增长之间[2]在黑洞外面的预期和范围的态度，以至于很小的时间均可在较小的时间里恢复效果。[3，4]，回顾信息悖论的各个方面）。这种反映原始纯度的跌落页面曲线[5，6]可以在非平地，空间断开连接的情况下恢复，包括量子极端表面的岛鞍座[7-11]。量子极端表面是从纠缠RT/HRT表面的经典区域获得的广义引力熵的极端[12，13] [14-17]。有效的二维模型允许明确的计算，其中2-DIM CFT技术可以详细分析整体纠缠熵。该岛是一种非平凡的解决方案（在黑洞的地平线附近，仅在后期），反映了新的复制品虫洞鞍[10，11]，并用于净化早期的霍金辐射，从而降低纠缠熵。关于这些问题的各个方面都有大量文献，例如[18 - 20]：参见例如[21 - 122]，用于各种理论中黑洞的部分调查，也是宇宙学
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
，即，CUHK-香港中国大学，即，CUHK-香港中国大学
错误的学习（LWE）问题W.R.T.A矩阵B要求将C = SB+E MOD Q与均匀随机区分开，其中S是一个统一的秘密，E一些短误差。在Eurocrypt'22中，Wee提出了回避的LWE假设，该假设假定为“对于任何矩阵P，如果LWE W.R.T.关节矩阵（b，p）很难，然后是LWE W.R.T.b也很难，即使给出了简短的预映率，u满足bu = p mod q”。从那时起，已经出现了少数回避的LWE变体，这些变体已被证明暗示着各种高级加密原语，从基于属性的基于无界深度电路的基于属性的加密，证人加密，到掩盖无效电路。在本次演讲中，我们概述了回避的LWE假设，其中包括为什么它对高级原语及其变体的不同类型的加密证明看起来很有用。基于标准LWE的假设，我们针对三个私人胶卷LWE变体构建了简单的反例，出现在先前的工作中。然后，基于现有变体和我们的反例，我们建议并定义三类合理的回避LWE假设，适当地捕获了我们不知道基于非碰撞的反例的现有变体。我们也有理由在我们的假设公式下可以修复相关作品中的安全证明。与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。 传记与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。传记