最近,对大型预训练基础模型(例如 175B GPT-3)进行微调引起了更多下游任务的关注。虽然已经提出了参数高效的微调方法,并且无需重新训练所有模型参数就被证明是有效的,但它们的性能受到增量模块容量的限制,尤其是在参数预算受限的情况下。为了克服这一挑战,我们提出了 C APA B OOST,这是一种简单而有效的策略,它通过目标层中的并行权重模块利用低秩更新来增强模型容量。通过将静态随机掩码应用于共享权重矩阵,C APA B OOST 构建了一组多样化的权重矩阵,从而无需添加参数即可有效地提高增量权重的秩。值得注意的是,我们的方法可以无缝集成到各种现有的参数高效的微调方法中。我们通过对自然语言理解、问答和图像分类等各种下游任务的实验,广泛验证了 C APA B OOST 的有效性。我们的结果表明,与基线相比,我们有显着的改进,而不会产生额外的计算或存储成本。我们的代码可以在https://github.com/LINs-lab/CapaBoost上找到。
正如Gao [4]所观察到的那样,纯正论点立即表明,要证明量子联合界限,它可以考虑纯状态。这可以有助于几何直觉,特别是如果一个州和投影仪都是真实的,只有轻度的一般性丧失,只有轻度的一般性丧失。在这种情况下,让ψt⟩表示通过根据第一个t投影测量结果进行调节而获得的r d单位向量。然后,如果H = H t + 1表示T + 1项目的子空间,则对(T + 1)测量的分析实际上仅取决于四个向量,即ProJ Hψ0⟩,Proj HψTtt⟩,Proj H ht⟩,Proj H h ∣0 0⟩0 r和Proj H the。因此,如果不丧失一般性,我们可以将所有内容投射到r 4中,而第一个载体跨越r 3。我们可以在单位半径的r 3中描绘地球仪,而H t + 1是赤道的平面,ψ0⟩和ψT + 1 phe位于地球的表面上,并且是= r = r = r = r ∣⟩̃⟩ + + + + +⟩ +⟩ +ψttt t t t t t t t t t⟩ ⟩指向第四维。对于j∈{0,t,t + 1},我们将(λJ,φJ)写(λj,φj),为∣ψj j⟩的经度/纬度(或当j = t)时。我们可以假设λt =λt + 1 = 0,因此ψt +1⟩=(0,0)。(请参见图1中的左图。)对于j∈{t,t + 1},让我们写∆ j的角度,为ψ0⟩和j j⟩j j j j j j j o,也写入̃ ∆ t的角度,为ψ0⟩和∣ ̃ tt⟩之间的角度写̃ ∆ t。我们声称
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摘要:最近有几篇论文表明,纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而,这些论文的分析有一个相当令人费解的特点:所有计算都是使用体动力学进行的,而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学,但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案?在本文中,我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解,其中霍金辐射的类似物按预期净化自身,这种净化由纠缠楔分析重现。此外,光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释:与迄今为止提出的模型不同,这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的:它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中,都无需考虑体积量子校正:经典极值表面足以完成这项工作。我们认为,我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比,但我们也强调,任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
摘要:最近有几篇论文表明,纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而,这些论文的分析有一个相当令人费解的特点:所有计算都是使用体动力学进行的,而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学,但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案?在本文中,我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解,其中霍金辐射的类似物按预期净化自身,这种净化由纠缠楔分析重现。此外,光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释:与迄今为止提出的模型不同,这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的:它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中,都无需考虑体积量子校正:经典极值表面足以完成这项工作。我们认为,我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比,但我们也强调,任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
在本技术报告中,我们为非物理学家提供了量子计算的基本介绍。在本介绍中,我们详细描述了一些基础量子算法,包括:Deutsch-Jozsa 算法、Shor 算法、Grocer 搜索和量子计数算法,并简要介绍了 Harrow-Lloyd 算法。此外,我们还介绍了 Solomonoffi 归纳法,这是一种理论上最优的预测方法。然后,我们尝试使用量子计算来寻找更好的算法来近似 Solomonoffi 归纳法。这是通过使用其他量子计算算法中的技术来实现的,以加速计算速度先验,这是 Solomonoffi 先验的近似值,是 Solomonoffi 归纳法的关键部分。主要的限制因素是计算的概率通常非常小,以至于如果没有足够(通常大量)的试验,误差可能会大于结果。如果可以通过量子计算大幅加快 Solomonoffiduction 近似计算的速度,那么它就可以应用于智能代理领域,作为代理 AIXI 近似的关键部分。
众所周知,K 6 的任何两个边着色都必须包含一个单色三角形(因为 Ramsey 数 R(3,3) 等于 6)。因此,Sim 游戏不可能以平局结束。因此,两个玩家中必须有一个获胜策略,即无论对手采取什么行动,玩家都能获胜的策略。计算机搜索显示,第二个玩家拥有 Sim 游戏的获胜策略 [3]。Mead、Rosa 和 Huang [2] 提供了一种明确的获胜策略,但指出“更简单(就要遵循的规则而言)的获胜策略仍然是可取的”。在本文中,我们为 Sim 游戏提出了一种不同的、更简单的获胜策略。
抽象的聚甲基丙烯酸酯(PMMA)基于光学波导是简单且低成本波导的良好候选者。但是,尚未探索热性能。工作的目的是研究基于PMMA的波导的热性能。波导制造过程是在三个阶段进行的,这些阶段正在对PMMA覆层,核心材料合成和核心材料应用到覆层进行构图。横截面面积为1×1 mm 2的核心图案刻在4厘米长的PMMA板上。不饱和聚酯树脂(UPR)用作核心材料。对温度依赖性损失(TDL),温度工作范围和长期暴露耐用性的表征。用于TDL表征,温度从30°C到75°C不等。同时,对于温度工作范围,波导暴露于循环加热。通过将波导在40°C的温度下浸入蒸馏水288小时来完成热耐用性表征。结果表明,由于温度变化,TDL为0.0235 dB/°C,输出强度的变化很小。温度的最大极限为70°C。长期暴露于40 O C的温度,结果表明波导的性能良好。可以得出结论,对于低于70 O C的温度,波导性能不会受到环境温度的强烈影响。需要进一步的研究以增强其热稳定性并进一步降低温度灵敏度。Jurnal Penelitian Fisika Dan Aplikasinya(JPFA)。关键字:波导;聚甲基丙烯酸酯(PMMA);不饱和聚酯树脂(UPR);热耐用性如何引用:Yulianti I,Insan SMK,Putra NMD,Purwinarko A,Widiarti N和Ngajikin NH。基于光甲基丙烯酸酯(PMMA)的光学波导的热耐用性表征。2024; 14(2):113-124。doi:https://doi.org/10.26740/jpfa.v14n2.p113-124。
多年来,就重大精神障碍的病因和治疗而言,精神病学进行了辩论。出现了两个相对的营地:生物学的养生者,其奉献者认为精神疾病有有机的基础;和以心理为导向的精神病学,可能最能以精神动态运动为代表,其转变为当前的情绪压力源,幼儿创伤,人际交往问题和心理内部的作用,作为因果关系,是在精神症状学发展中的因果因素。尽管这些极地观点仍然存在,但近年来,人们有一种新兴观点,其中包括许多精神疾病的病因和治疗中的心理和生理因素。在许多(如果不是大多数)的精神障碍中,想到连续性或频谱是有帮助的。几乎所有精神障碍通常代表异质综合症。