Kategoria: Machine learning
Społeczność PennyLane zaprasza demonstracje kwantowego uczenia maszynowego do funkcji na swojej platformie
—
in Amplitude embedding in Iris classification, Angle embedding in Iris classification, Characterizing the loss landscape of variational quantum circuits., community demo, Continuous Variable Quantum Classifiers, demonstration/tutorial, Deutsch–Jozsa Algorithm, EVA algorithm, Feature maps for kernel-based quantum classifiers, GitHub repository, Guidelines, Hybrid Neural Network, Jupyter notebook, Layerwise learning for quantum neural networks, Linear regression using angle embedding, Machine learning, Meta-Variational Quantum Eigensolver, Pennylane, QCNN for Speech Commands Recognition, Quantum Case-Based Reasoning, Quantum circuit learning, quantum computing, Quantum Convolutional Neural Networks, Quantum Machine Learning, Quantum Machine Learning Model Predictor, Quantum Metric Learning Classifiers, Quantum multilabel classification, quantum neural network, Quantum Perceptron, Quantum PPO/TRPO, Quantum Programming, Quantum Variational Rewinding, Quantum-Classical MNIST Classification Model, Quantum-Enhanced LSTM Layer, Quantum-Enhanced Transformer, random variables, SO2 Emission Prediction, source code hosting service, Trainable Quanvolutional Neural Networks, Variational Quantum Circuit[ad_1] PennyLane, kwantowa biblioteka uczenia maszynowego, zachęca swoją społeczność do tworzenia i przesyłania demonstracji kwantowego uczenia maszynowego. Użytkownicy mogą utworzyć samouczek za pomocą PennyLane i przesłać go do usługi hostingu kodu źródłowego, takiej jak GitHub. Demo powinno zawierać jasny tytuł, podsumowanie celu i wyniku oraz listę zależności. Społeczność przesłała już różne wersje demonstracyjne, w tym…
Zespół z Princeton wykorzystuje uczenie maszynowe do zwiększenia wydajności reaktora termojądrowego
[ad_1] Zespół badaczy zajmujących się fuzją jądrową z Princeton i Laboratorium Fizyki Plazmy (PPPL) Departamentu Energii Stanów Zjednoczonych wykorzystał uczenie maszynowe do kontrolowania szkodliwych wybuchów energii w plazmie, co jest kluczowym wyzwaniem w osiąganiu trwałych reakcji termojądrowych. Zespół kierowany przez Egemena Kolemena zademonstrował najwyższą wydajność fuzji bez tych wybuchów energii w dwóch różnych obiektach. Podejście…
Sztuczna inteligencja napędza największe w historii odkrycie antybiotyków, odkrywa miliony potencjalnych leków z mikrobiologicznej ciemnej materii
[ad_1] Naukowcy z Perelman School of Medicine na University of Pennsylvania wykorzystali sztuczną inteligencję (AI) do przyspieszenia procesu odkrywania nowych antybiotyków. Zespół pod kierownictwem Césara de la Fuente wykorzystał uczenie maszynowe do analizy danych genomowych dziesiątek tysięcy bakterii i innych organizmów, identyfikując prawie milion potencjalnych związków antybiotykowych. Dziesiątki z nich wykazały obiecujące wyniki przeciwko bakteriom…
Sztuczna inteligencja i robotyka Uniwersytetu Maryland rewolucjonizują projektowanie zielonych technologii w noszonych grzejnikach
[ad_1] Naukowcy z Uniwersytetu Maryland, kierowani przez adiunkta Po-Yen Chena, opracowali model uczenia maszynowego, który przyspiesza projektowanie materiałów wykorzystywanych w technologiach grzewczych do noszenia. Model, który wykorzystuje uczenie maszynowe i robotykę współpracującą, może projektować aerożele o programowalnych właściwościach mechanicznych i elektrycznych z 95% dokładnością. Aerożele, wykonane z przewodzących nanoarkuszy tytanu, celulozy i żelatyny, są mocne,…
Rewolucyjna metoda uczenia maszynowego poprawia przewidywanie wyników operacji kręgosłupa – Quantum Zeitgeist
—
in AI for Health Institute, Artificial Intelligence, Fitbit data, long-term outcomes, lumbar spine surgery, Machine learning, mobile health data, Multi-Modal Multi-Task Learning, multimodal machine learning, National Institute of Mental Health., patient questionnaires, patient-reported measurements, patient’s physical and mental health, physical function score, post-operative pain interference, spine surgery outcomes, surgical recovery, Washington University, wearable measurements[ad_1] Naukowcy z AI for Health Institute na Washington University w St. Louis opracowali metodę uczenia maszynowego, aby dokładniej przewidywać powrót do zdrowia po operacji kręgosłupa. Zespół, w tym Chenyang Lu i Jacob Greenberg, wykorzystał dane Fitbit i inne dane zdrowotne do stworzenia modelu, który przewyższa poprzednie. Model uwzględnia zarówno fizyczne, jak i psychiczne czynniki…
Geoffrey Hinton
[ad_1] Geoffrey Hinton, często nazywany „ojcem chrzestnym głębokiego uczenia”, znacząco przyczynił się do rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jego praca, skoncentrowana na zrozumieniu ludzkiego mózgu i odtworzeniu jego funkcji w maszynach, wywarła ogromny wpływ na współczesne badania i innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji. Podróż Hintona, naznaczona linią czasu znaczących przełomów, odegrała kluczową rolę w…
Obiecujące skrzyżowanie zbadane w nowym badaniu
—
in Data Reuploading Scheme, Hybrid Quantum-Classical Algorithms, Machine learning, Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) Devices, Patch Generative Adversarial Networks (GAN) Model, QUANTUM ADVANTAGE, quantum algorithms, quantum computing, Quantum Mechanics, Quantum Neural Networks (QNNs), Quantum Research[ad_1] Połączenie obliczeń kwantowych i uczenia maszynowego to obiecujący obszar badań, który może zrewolucjonizować wiele branż. Komputery kwantowe, znane jako urządzenia Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ), mogą przezwyciężyć ograniczenia klasycznych obliczeń, ale są podatne na zakłócenia. Uczenie maszynowe, podejście do rozwiązywania problemów, w którym maszyny uczą się radzić sobie z zadaniami poprzez przetwarzanie dużych ilości…
Naukowcy wykorzystali uczenie maszynowe do przeprowadzenia kwantowej korekcji błędów
[ad_1] „Kubity” tworzące komputery kwantowe mogą przyjmować dowolną superpozycję obliczeniowych stanów bazowych. Pozwala to komputerom kwantowym na wykonywanie nowych zadań w połączeniu ze splątaniem kwantowym, inną właściwością kwantową, która łączy kilka kubitów w sposób wykraczający poza to, co jest możliwe w przypadku połączeń klasycznych. Niezwykła kruchość superpozycji kwantowych jest główną przeszkodą w praktycznym wdrożeniu komputerów…
Nowa metoda skracająca czas ucieczki w sytuacjach awaryjnych
[ad_1] W ciągu ostatnich pięciu dekad liczba katastrof wzrosła pięciokrotnie, między innymi z powodu zmian klimatu i ekstremalnych zjawisk pogodowych. W takich sytuacjach szybka reakcja ma kluczowe znaczenie i znacząco wpływa na bezpieczeństwo publiczne. Jednak dynamiczny i nieprzewidywalny charakter katastrof stanowi poważne wyzwanie dla rozwiązań technicznych. Honda Research Institute Europe (HRI-EU), renomowane centrum zaawansowanych badań…
Pętla OODA – Gdzie obliczenia kwantowe będą miały przewagę nad tradycyjnymi komputerami? Jeden z dyrektorów generalnych uważa, że wie.
[ad_1] OODA składa się z unikalnego zespołu międzynarodowych ekspertów zdolnych do dostarczania zaawansowanych danych wywiadowczych i analiz, wsparcia w zakresie strategii i planowania, zarządzania ryzykiem i zagrożeniami, szkoleń, wsparcia decyzyjnego, reagowania kryzysowego i usług bezpieczeństwa dla globalnych korporacji i rządów. [ad_2]
Projekt BACQ ma na celu ustanowienie istotnych dla branży testów porównawczych obliczeń kwantowych
[ad_1] Projekt BACQ, będący częścią francuskiej narodowej strategii kwantowej, ma na celu ustanowienie istotnych dla przemysłu kryteriów oceny wydajności obliczeń kwantowych. Konsorcjum skupi się na benchmarkach zorientowanych na zastosowania, w tym THALES, EVIDEN, CEA, CNRS, TERATEC i LNE. W przeciwieństwie do poprzednich inicjatyw benchmarkingowych, BACQ wykorzysta zestaw benchmarków do rozwiązywania problemów istotnych dla branż takich…
Uniwersytet Oksfordzki stanie na czele wartego 80 milionów funtów centrum badań nad sztuczną inteligencją, dążąc do transformacyjnych innowacji
[ad_1] Uniwersytet Oksfordzki podzieli się inwestycją w wysokości 80 milionów funtów na rozwój technologii sztucznej inteligencji (AI) nowej generacji. Inżynierii i Nauk Fizycznych (EPSRC), wesprze dziewięć nowych ośrodków badawczych AI w Wielkiej Brytanii, w tym jeden na Wydziale Informatyki w Oksfordzie. Oksfordzki ośrodek, kierowany przez profesora Michaela Bronsteina, skupi się na matematyce i badaniach obliczeniowych…
Naukowcy wykorzystali uczenie maszynowe do przeprowadzenia kwantowej korekcji błędów
[ad_1] „Kubity” tworzące komputery kwantowe mogą przyjmować dowolną superpozycję obliczeniowych stanów bazowych. Pozwala to komputerom kwantowym na wykonywanie nowych zadań w połączeniu ze splątaniem kwantowym, inną właściwością kwantową, która łączy kilka kubitów w sposób wykraczający poza to, co jest możliwe w przypadku połączeń klasycznych. Niezwykła kruchość superpozycji kwantowych jest główną przeszkodą w praktycznym wdrożeniu komputerów…
Nowa metoda skracająca czas ucieczki w sytuacjach awaryjnych
[ad_1] W ciągu ostatnich pięciu dekad liczba katastrof wzrosła pięciokrotnie, między innymi z powodu zmian klimatu i ekstremalnych zjawisk pogodowych. W takich sytuacjach szybka reakcja ma kluczowe znaczenie i znacząco wpływa na bezpieczeństwo publiczne. Jednak dynamiczny i nieprzewidywalny charakter katastrof stanowi poważne wyzwanie dla rozwiązań technicznych. Honda Research Institute Europe (HRI-EU), renomowane centrum zaawansowanych badań…
