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World File Search System界限
Tripathi RL。人工智能与人类智能：界限是否变得模糊？。J Data Sci Artificial Int 2024, 2(1): 000156。
本文重点关注人与机器之间的互动，特别是人工智能，以分析这些系统如何逐渐接管迄今为止被认为“仅”属于人类的角色。最近，随着人工智能在无需监督的情况下学习、识别模式和解决问题的能力方面的提升，它采用了创造力、新颖性和意向性等特征。这些事件让人们深入了解了人类的本质，以及在后人文主义话语中越来越重要的自我定义。这两个主题中的讨论属于人工智能哲学，涉及意识、意向性和创造力问题。人工智能导致当前以人类为中心的观念发生转变，导致人类被描绘成特殊的存在。其次，这一探索回答了与人工智能应用相关的重要问题，例如伦理、社会和存在问题。本文强调有必要定义人工智能的出现及其对人与技术互动的影响，以及在模仿思维和创造力的智能机器出现之后社会个性的作用。它试图促使更具体地分析人工智能如何或为何减少人工智能与人类智能之间的差异，或增加将意识概念扩展到以人类为中心的概念之外的选择前景。
圣保罗：两个城市的故事
本出版物中所采用的名称和材料的介绍并不意味着联合国秘书处的任何意见的表达，即有关任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律地位，或者就其前沿或界限或界限或界限或界限或经济系统或发展系统或发展程度或发展程度而言。本出版物的分析，结论和建议并不一定反映联合国人类定居计划计划（UN-HABITAT），联合国人民联合国人民管理理事会或其成员国的理事会。在未经授权的情况下可以复制excerpts。HS编号：HS/103/10E ISBN编号：（卷）978-92-132214-9 ISBN编号（系列）：978-92-132029-9
![arXiv:2010.10488v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 20 日](/simg/9\9667e30a96c60615ac674929050f9ac637377da1.webp)
arXiv:2010.10488v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 20 日
量子 Fisher 信息 (QFI) 量化了从量子状态估计参数的最终精度，可以视为量子系统作为量子传感器的可靠性度量。然而，估计混合状态的 QFI 通常是一项计算要求很高的任务。在这项工作中，我们提出了一种称为变分量子 Fisher 信息估计 (VQFIE) 的变分量子算法来解决此任务。通过估计 QFI 的下限和上限，基于保真度的界限，VQFIE 输出实际 QFI 所在的范围。然后可以使用此结果变分准备最大化 QFI 的状态，以用于量子传感的应用。与以前的方法相比，VQFIE 不需要了解传感器动力学的显式形式。我们模拟了磁力仪设置的算法，并展示了随着状态纯度的提高，我们的界限越来越紧。对于这个例子，我们将我们的界限与文献界限进行了比较，并表明我们的界限更紧。
演讲2关于超导性的简短课程
所以，我说这是第一个微观理论，它是由Bardeen，Cooper和Schrieffer提出的，这就是BSC在1957年的来源。在实验中发现超导性后约50年，正如我们以前看到的那样，它是由K建模在1908年拥有的？该理论是成功描述的，弱耦合超导体的超导特性会试图清楚地表明，我们耦合了什么？弱耦合一词的含义，例如铝和其他材料，主要是金属，而不是金属，或者都是从或产生超导性的。但是，有些金属也会讨论，超导性的潜在候选者是。因此，基本思想是，位于填充费米海的Debye能量中的电子。.okay？因此，需要这两个电子，它们以金属中填充的费米海的频率或debye能量位于D内，它们可以形成结合对。因此，这是与电子的通常行为形成对比的东西，但是如果您可以创造出它们在非常紧密的情况下彼此相距的情况，那么填充的费米海的近端非常接近，电子不会与药房相互作用，除了排除原则外，除了这些两个电子之间，并且在它们之间并不能够界限，并且可以与他们之间的界限，并且可以与它们之间的界限，并且它可以与他们之间的界限，这是一个重要的界面，并且可以与airss进行界限，这是对airs and Interction的界限。电子，在费米附近
![arXiv:2004.03078v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 7 日](/simg/f\f9e56386f6695d3b94774cf6c6ca2aff94aee64e.webp)
arXiv:2004.03078v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 7 日
量子资源理论的最新进展是由这样一个事实推动的：许多量子信息协议利用了相同物理特征的不同方面，例如纠缠、相干性等。资源理论将这些重要物理特征在给定协议中的作用形式化。到目前为止，一个悬而未决的问题是：资源的生成或退化速度有多快？使用量子速度限制工具包，我们构建了给定资源以固定增量变化所需的最短时间的界限，这可以被认为是该资源的功率，即资源变化率。我们通过考虑几个例子表明，得出的界限是严格的。最后，我们讨论了我们结果的一些应用，包括热力学功率的界限、广义资源功率的界限以及估计与环境的耦合强度。
通用电路结构中的近似 t 设计
酉 t 设计是酉群上的分布，其前 t 矩看起来最大程度地随机。先前的研究已经建立了某些特定随机量子电路集合近似 t 设计的深度的几个上限。在这里，我们表明这些界限可以扩展到任何固定的 Haar 随机双站点门架构。这是通过将此类架构的光谱间隙与一维砖砌架构的光谱间隙联系起来实现的。我们的界限仅通过电路块在站点上形成连通图所需的典型层数取决于架构的细节。当这个数量有界时，电路在最多线性深度中形成近似 t 设计。我们给出了更强的界限的数值证据，该界限仅取决于架构可以划分成的连接块的数量。我们还根据固定架构上相应分布的属性给出了非确定性架构的隐式界限。
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
深度学习的信息瓶颈理论
在过去的几年中，我们开发了一套全面的深度神经网络 (DNN) 大规模学习理论，并使用随机梯度下降 (SGD) 进行优化。该理论建立在三个理论组成部分之上：(1) 重新思考标准（类似 PAC）分布独立的最坏情况泛化界限 - 将它们转变为独立于模型架构的问题相关典型（信息论意义上的）界限。(2) 信息平面定理：对于大规模典型学习，样本复杂度和准确度权衡仅由两个数字来描述：表示（网络中的一层）在输入模式上维护的互信息，以及每层对所需输出标签的互信息。编码器和解码器信息值之间的信息理论最优权衡由规则特定输入输出分布的信息瓶颈 (IB) 界限给出。(3) DNN 的各层通过标准 SGD 训练在高维（输入和层）中达到这个最优界限。
使用强远程信号进行信号发送和扰乱……
在 D 维格子上距离 r 中的 α ≤ D — 近年来引起了人们的极大兴趣。它们存在于量子计算和模拟的主要实验平台中，以及量子信息加扰和快速纠缠产生的理论模型中。由于此类系统不具备局部性概念，因此人们对其动态特性缺乏一般性的了解。为了解决这个问题，我们证明了两个新的 Lieb-Robinson 型界限，它们限制了强远程相互作用系统中信号发送和加扰的时间，此前尚无此类系统的严格界限。我们的第一个界限适用于可映射到具有远程跳跃的自由粒子汉密尔顿量的系统，并且对于 α ≤ D/ 2 是可饱和的。我们的第二个界限适用于一般的远程相互作用自旋汉密尔顿量，并给出了对所有 α < D 的系统广泛子集的信号发送时间的严格下限。这种多站点信号传输时间限制了强远程相互作用系统中的加扰时间。