XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码方法
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
事实说明书-ICLR 2024
概率建模是我们对世界提出推论的最基本方式之一。本文率先将深度学习与可扩展的概率推断（通过所谓的重新聚集技巧摊销的平均场变异推断），从而产生了变异自动编码器（VAE）。这项工作的持久价值植根于其优雅。用于开发VAE的原则加深了我们对深度学习与概率建模之间相互作用的理解，并引发了许多随后的有趣概率模型和编码方法的发展。Rezende等人的并发工作。还提出了在ICML 2014上发表的题为“随机反向传播和深层生成模型中的近似推断”的论文中。
肽：肽的轻量级python库...
在过去的十年中，肽发现的机器学习一直是150 FUL研究的努力，预计151将获得进一步的吸引力。尽管有152个工具可用于计算肽描述符和表示形式，但这些153个工具在集成过程中经常引入摩擦。这154个为这种跨学科领域创建了进入障碍。155肽旨在通过提供Acces-157 Sible编码解决方案在开箱即用的情况下弥合肽SE-156 QUENCES和机器学习库之间的差距。肽不是158仅使流行的编码方法像159一样易于访问，它还通过支持对肽属性的批判性161的翻译后修改来扩展可用工具160的功能。162
在神经种群中共同有效编码和解码
有效的编码方法提出，神经系统代表与生物学约束所允许的一样多的感官信息。它旨在将编码形式化为有限的最佳过程。旨在正式化解码的一种不同的方法，提出神经系统实例化了感官世界的生成模型。在这里，我们提出了一个规范性框架，该框架将神经系统表征为共同优化编码和解码。它采用变分自动编码器的形式：感觉刺激是在柔性解码器解释的神经元的嘈杂活性中编码的；编码必须允许通过神经活动进行准确的刺激重建。共同需要神经活动来表示被解码器映射到感官刺激分布的潜在特征的统计。解码相应地优化了生成模型的准确性。该框架在编码模型的家族中产生，从而导致同样准确的生成模型，这是通过刺激引起的神经活动偏离神经活性的边际分布的偏差的索引。该家族的每个成员都预测了感觉神经元的性质之间的特定关系，例如调音曲线平均值（首选刺激）和种群中宽度（选择性程度）的布置，这是感官世界统计数据的函数。我们的方法因此概括了有效的编码方法。值得注意的是，在这里，优化的约束形式源自准确的生成模型的要求，而在有效的编码模型中它是任意的。此外，解决方案不需要刺激分布的知识，而是根据数据样本学习的；该约束进一步充当正规器，使模型可以超出培训数据。最后，我们表征了通过替代性能度量获得的模型家族，例如刺激重建中的误差。我们发现一系列模型可以接受可比的性能。特别是，具有广泛调整曲线的感觉神经元的群体在实验上均产生低重建刺激误差和准确的生成模型，该模型可以强大地概括地看不见数据。
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。
量子库计算中回声状态属性的层次结构
回声状态属性 (ESP) 是储层计算框架中的一个基本概念，可确保储层网络的稳定输出训练。然而，ESP 的传统定义不能恰当地描述可能的非平稳系统，其中统计属性会发生变化。为了解决这个问题，我们引入了两种新的 ESP 类别：为可能非平稳系统设计的非平稳 ESP，以及为子系统具有 ESP 的系统设计的子空间/子集 ESP。根据这些定义，我们用数字证明了量子储层计算机 (QRC) 框架中的非平稳 ESP 与典型的汉密尔顿动力学和使用非线性自回归移动平均 (NARMA) 任务的输入编码方法之间的对应关系。这些新定义的属性为 QRC 和其他可能非平稳 RC 系统的实际设计提供了新的认识。
通过高维计算
摘要 - Hyperdementialsional Computing（HD）是一种新兴的脑启发范式，用于机器学习分类任务。它使用简单的操作来操纵超长向量 - 高向量，从而可以快速学习，能源效率，噪声耐受性和高度平行的分布式框架。HD计算在生物信号分类领域显示出很大的希望。本文使用来自MIT-BIH心律失常数据库的数据，介绍了使用HD计算的特定组早产（PVC）BEAT检测。时间，心率变异性（HRV）和光谱特征，最小冗余最大相关性（MRMR）用于对分类进行排名和选择特征。探索了三种编码方法，以将功能映射到HD空间中。HD计算分类器可以达到97.7％精度的PVC BEAT检测准确性，而诸如卷积神经网络（CNN）等更复杂的方法（例如，计算复杂的方法）实现了99.4％。
表格医疗保健数据的自我注意和样本的注意变压器
2。理论背景3 2.1。表格数据的最新时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2。表格数据深度学习方法的概述。。。。。。。。。。。6 2.2.1。数据编码方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.2。专业体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.3。正则化模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.3。用表格数据的深度学习方法的问题。。。。。。。。。。。7 2.3.1。 异质数据和非信息特征。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 2.3.2。 嘈杂的数据。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 2.4。 圣人：自我注意力和样本相互注意变压器。 。 。 。 。 。 。 9 2.4.1。 功能嵌入。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.4.2。7 2.3.1。异质数据和非信息特征。。。。。。。。。。8 2.3.2。嘈杂的数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.4。圣人：自我注意力和样本相互注意变压器。。。。。。。9 2.4.1。功能嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.4.2。自我注意力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.4.3。样本间注意。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4.4。圣人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.5。自我监督的预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.6。finetuning。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5。圣地。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6。圣丹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20
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密码学是数学的应用，它通过代码开发消息保密。它有助于保持通信中的机密性和完整性，从而确保篡改数据保存。数字理论和加密对于现代数据安全至关重要，为屏蔽敏感信息和保证秘密通信提供了强有力的策略[1]。作者[2]列出了采用加密原语的标准应用程序和协议。伯顿在[3]中解释了这个数字理论传统上对著名的数学家和业余爱好者都吸引人。在[4]中，作者强调了数字理论和加密在数字时代对数据安全的重要性，从而促进了通信安全和信任。在[5]中，PrasadB。解释了广泛使用的算法，用于检测和纠正LUCAS编码方法中的大信息单元中的错误，尤其是矩阵元素。有关更多框架，可以指[6-11]。在[12]中，作者发明了线性双方方程在平衡化学方程中的应用。