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World File Search System魔方
通过量子力学和深度强化学习解决魔方
可能的配置。它的数学描述由魔方群表示，其元素定义其层如何旋转。我们开发了这种群的酉表示和量子形式来从几何约束中描述魔方。魔方由单粒子状态描述，这些粒子状态分别表现为角的玻色子和边的费米子。当处于其解决的配置中时，作为几何对象的魔方会显示对称性，当离开此配置时，对称性会被破坏。对于每一种这样的对称性，我们构建一个汉密尔顿算子。当汉密尔顿处于其基态时，魔方的相应对称性得以保留。当所有这些对称性都得到保留时，魔方的配置与游戏的解决方案相匹配。为了达到所有汉密尔顿算子的基态，我们使用基于汉密尔顿奖励的深度强化学习算法。立方体的求解分为四个阶段，所有阶段均基于基于其光谱的相应汉密尔顿奖励，灵感来自伊辛模型。将组合问题嵌入量子力学形式主义提出了新的可能算法和量子硬件上的未来实现。
设计儿童的新学习伙伴：用于学习解决魔方的协作人工智能
培养儿童解决问题的能力是一项具有挑战性的问题，对我们社会的未来至关重要。鉴于人工智能 (AI) 已被用于解决各种领域的问题，AI 提供了独特的机会，可以通过大量激发儿童好奇心的任务来培养解决问题的能力。为了实现这一目标，有必要解决 AI 经常出现的无法解释的“黑匣子”。为了实现这一目标，我们设计了一种协作人工智能算法，该算法使用人机交互方法，让学生发现自己问题的个性化解决方案。该协作算法以最先进的 AI 算法为基础，并利用其他可解释结构（即知识图谱和决策树）来创建一个完全可解释的过程，能够完整地解释解决方案。我们描述了该算法在解决魔方时的应用以及我们计划的用户界面和评估方法。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
n 量子比特系统的不可约魔法集
可观测量的魔集是能捕捉 n ≥ 2 量子比特系统的量子态独立优势的最小结构，因此是研究经典物理和量子物理之间接口的基本工具。Arkhipov 提出定理（arXiv:1209.3819）指出，n 量子比特魔集（其中每个可观测量恰好位于两个兼容可观测量子集中）可以简化为二量子比特魔方或三量子比特魔方五角星 [ND Mermin，Phys. Rev. Lett. 65，3373（1990）]。一个悬而未决的问题是是否存在不能简化为正方形或五角星的魔集。如果存在，第二个关键问题是它们是否需要 n > 3 量子比特，因为如果是这样，这些魔集将捕捉特定于具有特定 n 值的 n 量子比特系统所特有的最小态独立量子优势。在这里，我们对这两个问题都给出了肯定的回答。我们确定了不能简化为正方形或五角星形且需要 n = 3、4、5 或 6 个量子比特的魔法集。此外，我们证明了 Arkhipov 定理的广义版本，该定理提供了一种有效的算法，用于给定一个超图，确定它是否可以容纳魔法集，并解决了另一个未解决的问题，即给定一个魔法集，获得其相关的非语境不等式的紧界。
unit-1 定义： 人工智能（AI），也称为...
请注意，棋盘的这种编号方式会产生一个魔方：所有行、列和对角线的总和为 15。这意味着我们可以简化检查可能获胜的过程。除了在移动时标记棋盘外，我们还为每个玩家保留一份他或她已经玩过的方格列表。为了检查一个玩家可能获胜，我们考虑该玩家拥有的每对方格，并计算 15 与两个方格之和之间的差值。如果这个差值不为正数或大于 9，则原来的两个方格不共线，因此可以忽略。否则，如果代表差值的方格为空白，则移动到那里将产生胜利。由于没有玩家一次可以拥有超过四个方格，因此使用此方案检查的方格将比使用程序 2 的更直接方法少得多。这表明表示的选择如何对问题解决程序的效率产生重大影响。
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。