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![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
如果你还不相信人工智能，那你就错了
各州可以独自完成很多事情。然而，现在真正的挑战是国家领导力。拜登政府应该协调美国与欧洲的做法，承诺要求高风险人工智能系统“拥有高质量的数据、文档和可追溯性、透明度、人工监督、准确性和稳健性”，正如拟议的《欧洲人工智能法案》中所述。例如，如果一台机器将决定你是否被录用，那么你至少应该得到监管监督，以确保它使用的数据是正确的，它在过去的表现确实很好，并且没有歧视性，如果你能证明它犯了错误，你可以向某人上诉。如果这个系统是基于伪科学的胡言乱语，你就不应该被它评判。
相信什么？知识和信息长度对消息信誉评估中神经活动的影响
了解人类如何评估信誉是假新闻时代的一个重要科学问题。消息信誉是信誉评估的关键方面之一。理解消息可信度的最直接方法之一是使用进行信誉评估的人的大脑活动的测量。尽管如此，以前从未使用过这种方法对消息信誉进行调查。本文报告了一个实验的结果，在此期间，我们使用脑电图在消息信誉评估过程中测量了大脑活动。实验允许识别参与者进行正面或负面消息可信度评估时活跃的大脑区域。基于实验数据，我们使用EEG脑活动测量值对人类消息可信度评估进行了建模和预测，而F1得分超过0.7。
工作论文 · 第 2021-78 号 我们应该在多大程度上相信独裁者的 GDP 增长估计？
我通过将自报的 GDP 数据与外太空卫星记录的夜间灯光 (NTL) 进行比较，研究了专制政权夸大 GDP 增长的情况。我指出，在更专制的政权中，GDP 的 NTL 弹性系统性地更大。弹性的这种专制梯度对于数据来源、计量经济学规范或样本构成的多种变化具有稳健性，并且不能通过大量国家特征的潜在差异来解释。当夸大经济增长的动机更强或对这种夸大的限制较弱时，梯度会更大。结果表明，专制政权每年夸大 GDP 增长高达 35%。根据专制政权中发生的操纵调整 GDP 数据会导致对近几十年来非民主国家经济成功的更细致入微的看法，并影响我们对外国援助流入变化对人均收入的影响的理解。
在格鲁维尔学校学习机会 - 我们提供什么？我们在格鲁维尔学校的课程愿景，我们相信所有学生都应该得到
在格鲁维尔学校学习机会 - 我们提供什么？我们在格鲁维尔学校的课程愿景，我们相信所有学生都应该接受最高质量的教育，这会引起，启发和挑战，以便每个人在学术成就和福祉方面都具有全部的潜力。我们努力创造一个安全而快乐的学习环境，从而促进了所有人的独立性和高期望。我们致力于提供机会，以促进对我们富有和多样化的岛屿社区的开放思维，同情和庆祝；这样每个人都可以为社会做出积极贡献。我们致力于促进健康的生活方式选择，以便我们的学生在身体，情感，精神和道德上发展。我们确定我们的学生将取得成功，并将使我们成为社区的自信，高度负责的成员。我们通过：•通过高质量的教学提高成就，从而激发和激励；有抱负的
当人类相信自己的队友是人工智能时会发生什么？对人类与自主机器人合作的调查
随着人工智能 (AI) 的熟练程度不断提高，AI 用作团队成员而不是工具的潜力正在接近实现。这一进步正在推动对人类团队的适用性或人类自主知识的应用进行新的研究。在当前的研究中，我们通过质量方法来阐述团队的人员组成（团队中的人员数量和人员数量）如何影响团队的情绪、团队流程、团队成员本质状态，以及它们作为团队认知系统的出现。共有 4 6 个团队完成了团队或 K 模拟，在了解他们的团队经验或经验后，我们将进行查看。所有团队均由人类组成；然而，有两个条件是，他们的团队成员都是非同伙代理人。访谈是使用扎根的方法进行分析的，其中揭示了团队组成之间的主题差异。根据我们的研究结果，我们提供了一个新模型来描述早期行动团队如何实现有效的团队过程以及新兴的认知状态。
具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。
相信谁？了解和建模源信誉评估中的大脑活动
了解人类如何评估信誉是假新闻时代的一个重要科学问题。来源可信度是信誉评估的最重要方面之一。理解来源可信度的最直接方法之一是使用进行可信度评估的人的大脑活动的测量。然而，以前从未使用过这种方法对来源信誉进行过调查。本文报告了一个实验的结果，在此期间，我们使用脑电图评估了源可信度评估期间的大脑活动。实验允许识别当参与者进行正面或负源可信度评估时的大脑区域。基于实验数据，我们使用EEG脑活动测量值对人类来源的可信度评估进行了建模和预测，而F1得分超过0.7（使用10倍跨验证）。
相信人工智能能带来好结果
永远信任人工智能：劳斯莱斯如何超越理论，为工业及其他领域提供实用、应用的道德规范 在劳斯莱斯，我们最出名的可能是我们的先进制造和喷气发动机，而不是我们在人工智能方面的开发工作。但我们在高级数据分析方面拥有 30 多年的经验，并且多年来一直在开发我们的人工智能能力。今年晚些时候，我们将免费提供我们的工作成果，包括如何构建人工智能使用的道德框架，以及如何使用该框架生成人们真正可以信任的人工智能。 我相信，我们工作的影响力有可能远远超出我们自己的专业领域，进入更广泛的工业人工智能应用，并远远超出工业应用。这是一个复杂的领域，当然，我们还没有解决人工智能带来的所有挑战。但在与来自大型科技公司、学术界、汽车和制药行业的专家进行同行评审的过程中，我们真的很惊讶地发现，我们的工作——最初是为了应对内部挑战——站在人工智能在关键工业环境中的实际和道德应用的前沿。随着我们继续前进，我们开始意识到，它的影响可能远远超出这一点。我为什么要谈论这样的事情？现在我的工作是首席执行官，但我最初是一名工程师，之后一直在技术领域工作。我毕业时，人工智能是一个令人兴奋的新世界，但由于缺乏计算能力，它当时像以前一样跌跌撞撞。我很荣幸能成为半导体世界的一员，在关键的几十年里，它取得了进展，解决了这个问题，并推动了人工智能的复兴。与所有技术一样，人工智能也有很多炒作。确实，并非所有人工智能应用都是有用的。今天，为了商业，为了社会的利益，我们需要深思熟虑如何应用它。然后，就像我们自人类以来掌握的大多数其他工具一样，它确实会很有用。当然，在更广泛的社会中，人工智能会吓到人们，而且外面也有恐吓者。就像我们使用的大多数其他工具一样，如果被滥用，当然会有阴暗的一面。但我相信我们可以做得更好，因为新技术或工具的可怕之处而将其抛弃是没有用的，也是没有道理的。相反，专注于好的方面，它可以实现真正的规模化；这和你通过招聘和授权来发展业务是一样的。然后我们释放人类的潜力；加速更大的工业、商业和社会努力。当然，我们需要确保这些好的方面与坏的方面相一致，我们的社区和同事必须能够真正信任人工智能，并相信它正在被应用于产生好的结果；这就是我们在劳斯莱斯所做工作的核心。
相信鼻内呼吸道疫苗......
INFORCE 3® 是一种创新疫苗，可保护肉牛和奶牛免受常见肺炎病毒病原体的侵害：牛呼吸道合胞病毒 (BRSV)、传染性牛鼻气管炎 (IBR) 和副流感病毒 3 (PI 3)。