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利用神经网络量子态寻找量子临界点
摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
利用神经网络量子态寻找量子临界点
摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
项目名称：下水道排放口项目：意大利拉马达莱纳和加利福尼亚州森特维尔海滩
UCT-2 安装了 Centerville 下水道排水口。对于 Centerville, CA 的安装，一艘登陆艇 (LCU) 停泊在离岸 3,500 英尺处，以便管道可以从固定位置拉上岸。每拉出 1,000 英尺的管道，操作就会暂时停止，以便连接下一段管道，操作会继续进行，直到管道上岸并连接到设施。在将最后一段管道拉向岸边后，潜水员在海底安装了一个特殊构造的扩散器并将其连接到管道上。管道安装仅用了六个小时，但由于加州外海天气恶劣，施工队不得不等待 12 天才能等到好天气才能安装管道。
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了眼镜店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析了光学理论。在学习机械设计和构造基础知识后，学习了维护程序，以便获得光学维修的一般知识。特别介绍了望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和方位角圈、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器等仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、……铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学零件结构的信息。 (CC)
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了光学商店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析光学理论。系统。遵循机械设计和构造的基础知识，研究维护程序，以提供一般的知识。光学维修。 特别的。描述了诸如望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和水平仪、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器之类的仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学Mara评级结构的信息。(CC)
102 Stat。 2566公法100-516 - OCT。 24，1988 ...
（a）规划，设计和施工。—授权拨款87,500,000美元用于Oglala Sioux农村水供应系统，West River Rural Wat^r系统的规划，设计和建设，以及L3mian-Jones乡村的乡村水系统。此类资金只有在第九财政年度结束后才能拨款，此后首先首次提供建筑资金。被授权由本节的第一句授权的资金，少于以前对系统的任何义务，可能会增加或减少，这可能会增加或减少，这是由于工程成本适用于适用于涉及的构造的T3RPE所指示的，这可能是由于1987年1月1日在1987年1月1日产生的开发成本中的普通波动所证明的。
大型语言模型，代理机构以及为什么语音行为超出了他们（目前） - Kantian-Cum-Pragmatist案件
摘要本文提出了一个问题，即当前或可预见的基于变压器的大语言模型（LLMS），例如为OpenAI的Chatgpt提供动力的人，可以是一种与人类相当的方式。它负面回答问题，提出以下论点。除了利基的用途外，还使用语言手段来行动。，但LLM无法采取行动，因为它们缺乏意图。这反过来是因为它们是错误的存在：有意图的代理需要是自主生物，而LLM是异性机制。得出结论，本文基于基于变形金刚的LLM的结构方面的说法，这些LLM已迈出了从机械性的人工性到自主性自治构造的第一步 机制。
光学理论和实践技能... - ERIC
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了光学商店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析光学理论。系统。遵循机械设计和构造的基础知识，研究维护程序，以提供一般的知识。光学维修。 特别的。描述了诸如望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和水平仪、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器之类的仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学Mara评级结构的信息。(CC)
与无人系统的运营团队一起学习
摘要 - 莲花项目旨在改善海上监视。在这种情况下，该立场论文提出了持续的贡献，包括用于将多代理系统应用于监视任务的水下无人机组的新型机器学习算法。它强调将人机组合纳入海上情景中的决策。该项目的预期结果包括对自动驾驶汽车组的强大控制，适合环境变化以及有效的报告方法。任务摘要将通过叙事方式传递给人类操作员，以归功于无人机所检测到的相关事件。通过机器学习提供支持的这种叙事构造的整合将提高团队的整体有效性，从而构成重大突破。
