Байесовские генеративные модели: новый подход к сложным вычислениям

от

Обучение градиентного бустинга деревьев (GBC) демонстрирует линейную зависимость времени вычислений от размера выборки, что позволяет достичь более низкой среднеквадратичной ошибки (RMSE) по сравнению с гауссовскими процессами (GP), время обучения которых растёт кубически [latex]\mathcal{O}(n^{3})[/latex], и оставаться вычислительно применимым при масштабах, недоступных для GP.

В статье представлена инновационная методика байесовского моделирования, способная эффективно решать задачи, где традиционные методы оказываются неэффективными.

Квантовый скачок: Анализ последних новостей

от

Квантовый скачок: Анализ последних новостей Знаете, всегда поражает, как мы пытаемся заставить мир подчиняться нашим правилам, даже когда сам мир, кажется, написан на языке вероятностей. Эти новости – прекрасный пример. Мы говорим о технологиях, которые еще не полностью поняты, но уже пытаемся их применить… и, надо сказать, весьма успешно. Представьте себе: у вас есть куча … Читать далее

Квантовые точки в гетероструктурах Ge/SiGe: путь к гибридным сверхпроводящим устройствам

от

На гетероструктуре Ge/SiGe с нанесенным слоем Al₂O₃ толщиной около 4 нм исследовались квантовые точки, демонстрирующие кулоновские алмазы, характеризующиеся зависимостью проводимости от приложенного напряжения и не скорректированные на сопротивление контактов; анализ стабильности двойной квантовой точки, выполненный с использованием отражательной схемы, позволил выявить зависимость заряда от виртуальной расстройки и энергии, при приложении магнитного поля в 5 мТл.

Исследователи продемонстрировали, что ультратонкие гетероструктуры Ge/SiGe способны формировать квантовые точки с низким уровнем шума, открывая новые возможности для создания гибридных полупроводниково-сверхпроводящих устройств.

Квантовый расчёт столкновений: новый взгляд на физику высоких энергий

от

На основе квантово-оцененной функции правдоподобия построены контуры уровня достоверности 68% и 95%, демонстрирующие корреляционную структуру, обусловленную интерференционными членами, и подтверждающие, что амплитуда, закодированная в схеме, воспроизводит аналитическую геометрию функции правдоподобия, что позволяет провести прямую проверку соответствия между квантовой реализацией и теоретическим предсказанием.

Исследователи разработали гибридный квантово-классический алгоритм для повышения точности расчётов электрослабых взаимодействий, открывая возможности для более глубокого изучения Стандартной модели.

Квантовые вычисления на службе баз данных: новый подход к оптимизации запросов

от

Два различных гомоморфизма, определяемые сине-жёлто-кодируемым отображением [latex]Y_0 \rightarrow Y[/latex], подтверждают включение запроса.

Исследователи предложили инновационный способ решения задачи проверки включения запросов для сопряженных запросов, используя возможности квантовых вычислений.

Ускорение нейросетей: новый подход к безопасности и эффективности

от

Уязвимость традиционных аппаратных ускорителей глубоких нейронных сетей, полагающихся на небезопасную внешнюю память и шины связи, контрастирует с архитектурой защищенных ускорителей, обеспечивающих конфиденциальность и целостность данных посредством схем защиты памяти с использованием аутентифицированного шифрования [latex]AEAD[/latex].

В статье представлен инновационный фреймворк для создания аппаратных ускорителей глубоких нейронных сетей, обеспечивающий повышенную безопасность и энергоэффективность.

Оптимизация ИИ-ядра: Анализ параллелизма и скрытия задержек

от

Задержка функции GELU демонстрирует зависимость от размера решаемой задачи, при этом однопотоковое и многопоточное исполнение проявляют различную динамику производительности.

В статье представлен воспроизводимый метод анализа влияния векторизации, многопоточности и двойной буферизации на производительность ИИ-ядер, основанный на использовании MLIR.