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二进制椭圆曲线的另一个具体量子隐式分析
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析，以实现时间效率的实现透视（即减少电路深度），并补充Banegas等人的先前研究，该研究的重点是空间效率的效率（即电路宽度）。为了实现深度优化，我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现，然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构，改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数，减少了与O（n log 2（3））界限的深度和较低的CNOT门，同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外，我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度，并具有较高的量子量。最后，我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的完整shor的算法。结果，除了减小深度外，与先前的工作相比，我们还能够降低多达90％的to oli门，从而显着改善，并提供对量子密码分析的新见解，以实现高度优化的实施。
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
已发布版本的引文（哈佛）：Mclachlan, S, Kyrimi, E, Dube, K, Fenton, N & Webley, LC 2022, ‘Lawmaps: 通过可视化立法和法律程序的隐式结构来促进法律 AI 的发展' '，人工智能与法律。 https://doi.org/10.1007/s10506-021-09298-0
摘要 利用视觉元素和信息可视化的建模是重要领域，它们对许多领域的理解和计算机化进步做出了巨大贡献，但对法律和法律实践的益处仍未得到探索。本文探讨了通过使用可视化建模和信息可视化 (InfoVis) 来帮助获取法律知识、实践和知识形式化作为法律人工智能的基础，在立法和法律中建模和表达结构和流程的挑战。本文使用定义明确的统一建模语言 (UML) 的一个子集来直观地表达立法和法律的结构和流程，以创建称为法律地图的可视化流程图，这构成了进一步形式化的基础。通过为英国的产权转让实践和 1954 年《房东和租户法》创建一组法律地图，提出并评估了一种法律地图开发方法。本文是第一篇新型初步解决方案，可应用于从立法到实践的各个方面；并可加速法律人工智能的发展。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
（隐式）细节中的魔鬼
多年来，黑洞已被证明是更好地理解推定的量子重力理论（QG）的原理的主要来源之一。尤其是，霍金的《黑洞辐射鹰》（1976）的计算以及围绕黑洞信息悖论（BHIP）和页面时间悖论（PTP）的辩论的随后发展在阐明他们对我们对物理学的深入影响的影响方面发挥了关键作用。虽然黑洞是研究曲线时期和半经典重力中有关量子场理论的许多技术问题的理想操场，但它们作为催化剂的催化剂起着更为关键的作用，可以更好地了解QG。为了表现出色，霍金认为bhip表明QG必须是非自然的鹰（1976），而AMPS认为，它表明在Horizon Almheiri等人的地平线上违反了等效原则。（2013）。哲学家并没有忽略黑洞概念研究的重要性。这种类型的作品是华莱士（2020）和Belot等。（1999）。然而，这两个文献都涉及BHIP和PTP的变化，这些变化围绕着Hawking的最初想法，即黑洞物理可能是非一般的（以及避免这种结论的方法）。纤毛悖论，也称为Almheiri等人的缩写的缩写。（2013），扮演着核心角色。（2019）; Penington（2019）; Almheiri等。（2020，？）似乎至关重要的是这种策略。Nevertheless, most contemporary high-energy physicists are not usually concerned with the unitarity of black hole physics (which especially among string theorists is taken to follow from the AdS/CFT duality Maldacena ( 1999 ); Ammon and Erdmenger ( 2015 ), where unitarity is a standard feature of the boundary CFT), but rather with the struc- ture of the interior of the black hole.我们作为物理学哲学家的目标是研究弯曲悖论的概念基础，并探索如何放弃对时空结构的隐含假设，我们称之为时空的独特性，可以解决它。尤其是，我们通过查看具体的物理示例，即有关卷曲壁式悖论帕帕多迪玛斯和Raju（2013年）的最新讨论（2013年）的最新讨论； Maldacena和Susskind（2013）； Papadodimas和Raju（2016）; Hayden and Penington（2019）； Almheiri等。当然，我们没有声称我们的讨论以任何方式详尽地解决了陷入困境的悖论。1我们也在本文中，与适当的定义和理解黑洞有关的各种哲学问题
步行过程中的能量优化涉及隐式处理
步态适应对新的环境，设备或身体的变化，可以由能量消耗的持续优化驱动。然而，能量优化是否涉及隐式处理（自动发生，并以最少的认知注意力发生），显式处理（有意识地使用邀请策略有意识地发生）或两者结合尚不清楚。在这里，我们使用了双任务范式来探测在步行过程中能量优化中隐式和明确过程的贡献。为了创建我们的主要能量优化任务，我们使用了下LIMB外骨骼将人们的能量最佳步骤频率转移到低于正常优选的频率。我们的次要任务旨在从优化任务中引起明确的关注，是听觉音调歧视任务。我们发现，添加此次要任务并不能阻止步行过程中的能量优化。我们的双任务实验的参与者将其步骤频率调整为Optima的量，并以与我们以前的单任务实验中的参与者相似的速度。我们还发现，当参与者适应能量Optima时，在语调歧视任务上的表现并没有恶化。当外骨骼改变能量最佳步态时，精度得分和反应时间保持不变。调查回答表明，双重任务参与者在很大程度上不知道适应过程中对步态的变化，而单任务参与者更加了解他们的步态变化，但并未利用这种明确的意识来改善步态适应性。共同表明能量优化涉及隐式处理，从而使注意力资源可以针对步行过程中其他认知和运动目标。
有问题的社交网络使用中的隐式认知
摘要：研究了焊接联合制造对焊接到玻璃环氧基板（FR4）的IGBT的热性能的影响。使用厚度为1.50 mm的玻璃 - 环氧基底，覆盖有35 µm厚的Cu层。从热空气平整（HAL）SN99CU0.7AG0.3层厚度为1÷40 µm。 IGBT晶体管ngb8207亿固定在sacx0307（sn99ag0.3cu0.7）糊中。样品被焊接在不同的焊接和不同的温度下框架中。测量了样品的热阻抗z t（t）和热电阻。进行了微观结构和空隙分析。发现不同样本的差异分别达到z th（t）和rth的15％和20％。尽管焊接接头中气体的比率在3％至30％之间变化，但发现空隙比与r TH的增加之间没有相关性。在不同的焊接技术的情况下，焊接接头的微观结构在金属间化合物（IMC）层的厚度上显示出显着差异。这些差异与焊接过程中Lilesus上面的时间息息相关。与焊料的热导率相比，IGBT的热参数可以更改，因为IMC层的导热率增加。我们的研究强调了使用IGBT组件组件的焊接技术的重要性和热量文件的重要性。
临床直觉的品种：显式，隐式和非局部神经动力学
抽象直觉反应一直是所有治疗学院的患者 - 治疗师相互作用的基石。此外，自从精神分析的开始以来，已经确定了“思想转移”，心灵感应/预知梦，遥远的意识和同步性的持续实例，例如“思想转移”，心灵感应/预知梦，遥远的意识和同步性。这些现象仍然存在于科学探索的边缘，部分原因是缺乏将它们带入临床工作主流的概念模型。作者提出了一个非本地神经动力学模型，该模型与非本地参与性信息通道相结合的经典局部相互作用形式（言语和非语言）交流是由身体/大脑/思维系统的基本量子/经典性质引起的。我们建议需要在心理分析中进行比喻转移，以纳入复杂性科学和量子神经生物学的最新发展，这允许具有元降低的信息观点，从而弥补了笛卡尔的思维脑鸿沟并实现了统一的心理学现实图片。我们使用临床例子说明了全部和非本地临床直觉的全部范围，以帮助临床医生在日常工作中利用这些概念。
使用基于脑电图的隐式人类反馈
摘要 - 用人类反馈的提供强化学习（RL）代理可以极大地改善学习的各个方面。但是，以前的方法要求人类观察者明确地给出输入（例如，按钮，语音界面），在RL代理的学习过程的循环中为人提供负担。此外，不断提供明确的人类建议（反馈）并非总是可能或过于限制，例如自主驾驶，残疾人康复等。在这项工作中，我们以与错误相关电位的形式（ERRP）的形式调查了捕获人类的内在反应，作为隐式（和自然）的反馈，为人类提供了一种自然而直接的方式，使人类改善RL剂量的学习。因此，可以通过隐式反馈与RL算法进行整合，以加速RL代理的学习。我们开发了三个合理复杂的2D离散导航游戏，以实验评估拟议工作的整体绩效。和将ERR作为反馈的动机也通过主观实验来验证。我们工作的主要贡献如下，（i）我们提出并在实验中验证了错误的错误学习，其中一个游戏可以学习错误，并转移到其他未见的游戏中，（ii）我们提出了一个新颖的RL框架，以通过err rl and grouns and Spart和II，与II级别的人类相比，与人类的反馈相比，与人类的反馈相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与Firical Inf（II I Iff）相比，与Firical Inf（IS）相比（将错误应用于合理复杂的环境，并通过真实的用户实验来证明我们的方法可以加速学习的重要性。
基底神经节铁浓度对隐式序列学习的积极影响
抽象铁稳态对于维持正常的生理脑功能很重要。在两个独立的样本中，我们研究了基底神经节（BG）中的铁浓度与隐式序列学习（ISL）之间的联系。在研究1中，我们使用定量敏感性映射和与任务相关的fMRI来检查年轻和老年人中区域铁浓度测量，脑激活和ISL之间的关联。在研究2中，我们使用fMRI衍生的度量在老年人的年龄样本中使用了fmri衍生的度量来检查脑铁与ISL之间的联系。获得了三个主要发现。首先，在两项研究中，BG铁浓度与ISL呈正相关。第二，ISL对年轻人和老年人都很健壮，并且在两个年龄段的额叶区域中都发现了与性能相关的激活。第三，BG铁与额叶区域中与任务相关的粗体信号的正相关。这是研究脑铁积累，功能性脑激活和ISL之间关系的第一项研究，结果表明，在此特定任务中，较高的脑铁浓度可能与更好的神经认知功能有关。