BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

在自然神经系统中,很可能采用介于离散和连续吸引子网络之间的网络结构来编码信息,这种结构具有部分重叠的计算特性,即相对可靠地检索信息(如离散吸引子动力学)和相对快速地改变状态(如连续吸引子动力学)。1.2.2生物学背景实验研究已经积累了大量证据,证明了大脑中存在吸引子动力学[13,15,16,17,18,20,21]。早在...

张江华 | 工分制下农户的经济行为:对恰亚诺夫假说的验证与补充

对第四个命题的证明除了从第三个命题直接导出的结论外(因为生活水平下降所以需要更辛苦地劳动,反过来,更为辛苦的劳动是由于生活得更为艰苦),恰亚诺夫也用不同地区的材料证明:生活水平较高的地方,全年的劳动强度相对要小,“在更为丰裕的劳动报酬影响下全年劳动的强度会降低”,也就是说,恰亚诺夫认为:对于农民来讲,更...

巷道堆垛机设备处理能力快速综合计算分析

利用AutoMod构建所需的仿真模型,结合实际生产中堆垛机常规调度策略进行立体仓库堆垛机模拟设计,通过系统建模和仿真运行,得到较为准确的设备作业能力,AutoMod是美国BrooksAutomation,Inc.开发的离散事件系统仿真软件,在离散型系统仿真方面得到广泛应用[4]。相较于传统FEM标准计算下的循环能力,仿真过程中将加入设备在实...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

类似于在某些类别中生成图像,文本到图像合成的条件扩散模型学习条件分布P(x=图像|y=文本提示)并允许从其中采样。在更复杂的合成系统中,实施了一些微调步骤,以进一步实现抽象提示条件并提高生成图像的质量。例如,[78]将离散化的反向过程(2)重新表述为有限视界马尔可夫决策过程(MDP)。状态空间表示图像,条件得分...

BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型

在本节中,我们估计一个著名的离散随机人口动态模型的参数[51]。通过这个例子,我们旨在实现几个目标:首先,我们想要证明BayesFlow方法能够通过从原始数据中学习摘要统计量,准确恢复具有不可处理似然函数的实际模型的参数。其次,我们展示BayesFlow能够适当地处理与数据完全无关的参数,通过将估计值减少到相应参数的先验分布。

科学家开发自动化学合成AI机器人,速度和准确性超越人类,有望用于...

由于光催化涉及许多不同的反应机理,包括氢原子转移、单电子转移和能量转移等,因此该团队在证实由AI驱动的自动化学合成机器人平台能够稳定运行之后,便开始通过不同类型的反应开展系统性验证(www.e993.com)2024年11月28日。首先,研究人员在365纳米的可控光照条件下,在流动光催化反应器中开展基于氢原子转移机理的光催化C((sp3)-H键烷基化的...

生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角

算子diag(x)从向量x构造一个对角矩阵。符号??[条件]=1(如果条件=true)和0(如果条件=false)是给定条件的指示函数。函数或概率度量的定义域用dom(.)表示。我们写!=来表示一个不普遍成立的等式,但必须通过模型设计和/或训练强制执行。同样,?=表示一个假设的等式,在当前上下文中结果证明是不正确的。

基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统

所以x的对称性破缺特征(symmetry-breakingfeature)其实就是表明x不用是标量了,而可以是一堆向量也满足条件。因此,μp是EGNN的一般性表示。我们采用这样的构造方式搭建模型,并进行了从宏观到微观的不同物理系统(如高速公路、分子动力学)的实验。结果证明,模型在各个领域的实验均表现优异,从而证实本研究开头提到的...

从生命起源到流行病:复杂系统中的多尺度涌现现象

这种非同小可的现象被称为“涌现”(emergence),这是各类复杂系统都有的特征——从物理系统到生物系统再到社会系统——通常与集体行为有关。它无处不在,从非生物对象,例如能够在特定条件下同步的振荡器,到生物对象,如鸟群或鱼群。尽管有大量的现象学证据证明系统确实存在涌现特性,但关于涌现的核心理论问题仍然没有...

从OP_CAT到状态证明和BitVM,如何让比特币支持ZK?

比特币协议引入ZK是必然趋势,对此有两种路线:一种是让比特币脚本直接支持SNARK验证,需要借助OP_CAT操作码,而OP_CAT最终通过的概率很大;第二种路线是基于BitVM的,需要引入欺诈证明的方式,而ZeroSync团队还针对性的提出了ChainStateProofs来降低节点客户端验证历史数据的成本。