1378 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة ١٢٤ بناءً جديداً للشيفرات ثنائية الوزن الثابت باستخدام بحث "تابو" لتبديل البتات الموجه بالبذور، والتي تحسن الحدود الدنيا الحالية لـ وبالتالي تعزز الحدود الدنيا لأرقام التقبيل للأبعاد ٣٢، و٣٣، و٣٤، و٣٧.
تقدم هذه الورقة إطاراً قائماً على نظرية القياس لتوصيف دالات الإنتروبيا بنيوياً عبر إنشاء تسلسل هرمي من أربعة مستويات بناءً على شروط القبول، مما يحل مسألة ريني في التأسخ ويحدد معايير محددة لتوليد إنتروبيات وتباعدات مقبولة جديدة، بما في ذلك عائلتي شانون وريني.
تتناول هذه الورقة تعلم التمثيل متعدد الرؤى الموزع من خلال اشتقاق حدود التعميم بناءً على طول الوصف الأدنى التي تكشف عن فوائد التقاط الارتباطات والترابط بين الرؤى، مما يؤدي إلى نموذج احتمالي جديد لخليط حاصل ضرب غاوسي يعتمد على البيانات يقوم بهيكلة الفضاء الكامن المشترك بفعالية دون الحاجة إلى التواصل بين العملاء.
تُصيغ هذه الورقة طريقة لتقليل عدد القياسات المطلوبة لتصحيح المحو الكمي من خلال تحديد المثبتات ذات الصلة عبر الاستعادة الكمية المحلية، مبرهنةً على أن تصحيح من عمليات المحو في كود سطحي معمّم يتطلب في الأصل قياساً كحد أقصى للرؤوس والوجوه بغض النظر عن معاملات الكود.
تقدم هذه الورقة طرق بناء مبتكرة للأكواد الخطية فوق التي تنتج أكواداً مثالية جديدة، وتحدد تحديداً جميع الأكواد المثالية للمعاملات والعديد منها لـ .
يُعد MindMemOS طبقة تشغيل ذاكرة محمولة وذاتية التطور لوكلاء الذكاء الاصطناعي، تستخدم بنية موحدة من الكيان والخاصية والزمن، وبحثاً تطورياً قائماً على التحقق، وتغذية راجعة بشرية ضمنية لتحسين مخططات الذاكرة ديناميكياً وصقل المهارات، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في اختبارات الذاكرة والمهام.
تقدم هذه الورقة خوارزمية "اللوغاريتم اللوغاريتمي المتغير الحسابي" (AVLL)، وهي خوارزمية جديدة لتقدير الكاردينالية تتفوق على خوارزمية "إيكسالوغاريتم" (ExaLogLog) التي تمثل أحدث ما توصل إليه العلم، وذلك من حيث الدقة والسرعة عبر استخدام الترميز الحسابي وآلية الخروج المبكر لتحقيق حاصل ضرب ذاكرة-تباين متفوق عبر جميع الأحجام المختبرة.
تقدم هذه الورقة إسقاط جونسون-ليندسترائس حتميًا ومتوافقًا مع تقنيات المعرفة الصفرية، مشتقًا من تحويلات بيتا (Pisot -transformations)، والذي يلغي الحاجة إلى العشوائية المكلفة داخل الدائرة عبر استخدام بذرة عامة واحدة لتحقيق تباين خالٍ من الأبعاد وقابلية إعادة إنتاج دقيقة في الحقل المحدود مع الحفاظ على المسافات الزوجية.
تقترح هذه الورقة مخطط اتصالات دلالية كفؤاً في استهلاك الموارد باستخدام اتصالات فائقة مقيدة بالمتشعبات مع عنق زجاجة إنتروبي لتعزيز تنوع التمثيل واستقرار التدريب، مع تحسين أداء المعدل والتشوه تحت قيود عرض النطاق الترددي والقدرة دون زيادة في استخدامات القناة.
تُثبت هذه الورقة أن ربط كيوبت واحد قابل للتحكم بمستشعر تقليدي يمكن أن يقلل بشكل أسي من عدد القياسات المطلوبة لتعلم الإشارات الكلاسيكية، محققاً تحسناً تجريبياً بمقدار من خلال إطار نظري جديد يسمى الاستدلال الكمي في فضاء الطور (Q).