Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.
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Recently, AutoFlow has shown promising results on learning a training set for optical flow, but requires ground truth labels in the target domain to compute its search metric. Observing a strong correlation between the ground truth search metric and self-supervised losses, we introduce self-supervised AutoFlow to handle real-world videos without ground truth labels. Using self-supervised loss as the search metric, our self-supervised AutoFlow performs on par with AutoFlow on Sintel and KITTI where ground truth is available, and performs better on the real-world DAVIS dataset. We further explore using self-supervised AutoFlow in the (semi-)supervised setting and obtain competitive results against the state of the art.
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Event-based neuromorphic systems provide a low-power solution by using artificial neurons and synapses to process data asynchronously in the form of spikes. Ferroelectric Tunnel Junctions (FTJs) are ultra low-power memory devices and are well-suited to be integrated in these systems. Here, we present a hybrid FTJ-CMOS Integrate-and-Fire neuron which constitutes a fundamental building block for new-generation neuromorphic networks for edge computing. We demonstrate electrically tunable neural dynamics achievable by tuning the switching of the FTJ device.
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这项研究提供了一个新颖的框架，以根据开源数据估算全球城市的公共交通巴士的经济，环境和社会价值。电动巴士是替代柴油巴士以获得环境和社会利益的引人注目的候选人。但是，评估总线电气化价值的最先进模型的适用性受到限制，因为它们需要可能难以购买的总线运营数据的细粒和定制数据。我们的估值工具使用通用过境饲料规范，这是全球运输机构使用的标准数据格式，为制定优先级排序策略提供了高级指导，以使总线机队电气化。我们开发了物理知识的机器学习模型，以评估每种运输途径的能耗，碳排放，健康影响以及总拥有成本。我们通过对大波士顿和米兰大都会地区的公交线路进行案例研究来证明我们的工具的可扩展性。
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本文介绍了对聪明差异的检查，并以三个机会的层次进行了检查。当结果在波动的载荷下方时，将差异速度和力解释为三个结果的主要差异，但是当暴露于接近载荷时，将其等效的运动和力与其结果相等。确定的运动学和元素在三种不同的负担案件下进行了假设研究。此外，三个负担案件的移动也被重新创建并集中在其当前和潜在应用以及其当前和潜在应用的好处。
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设计一个管道内的攀岩机器人，该机器人操纵锋利的齿轮以研究复杂的线关系。探索管道曲线时，传统的滚动/发生管道攀爬机器人往往会滑动。提议的变速箱连接到标准双输出变速箱的最远地面平面。仪器有助于实现一个非常明确的减速序列，在该序列中，机器人在向前移动时滑动和拉动。该仪器考虑了线路关系中每个轨道上施加的力，并有意修改机器人的轨道速度，从而解锁了微调的钥匙。这使得3个输出传输需要大量时间。机器人在具有各种轴承和防滑管道弯曲的管网上的挠度证明了所提出的结构的完整性。
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深度神经网络（DNN）模型通常是从一层到另一层的依次训练的，这会导致向前，向后和更新锁定的问题，从而导致训练时间的性能差。减轻这些问题的现有并行策略提供了次优的运行时性能。在这项工作中，我们提出了一种新颖的层面分区和合并，向前和向后通过并行框架，以提供更好的训练性能。拟议工作的新颖性包括1）层面分区和合并模型，该模型可以最大程度地降低设备之间的通信开销，而不会在培训过程中没有现有策略的记忆成本； 2）向后通过和向后通过并行化和优化，以解决更新锁定问题并最大程度地减少总培训成本。对实际用例的实验评估表明，所提出的方法在训练速度方面优于最先进的方法。并在不损害非平行方法的准确性性能的情况下实现几乎线性加速。
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高分辨率光触觉传感器越来越多地用于机器人学习环境中，因为它们能够捕获与试剂环境相互作用直接相关的大量数据。但是，由于触觉机器人平台的高成本，专业的仿真软件以及在不同传感器之间缺乏通用性的模拟方法，因此在该领域的研究障碍很高。在这封信中，我们将触觉健身房的模拟器扩展到两种最受欢迎的类型类型的三个新的光学触觉传感器（Tactip，Digit和Digitac），分别是Gelsight Style（基于图像遮蔽）和Tactip Style（基于标记）。我们证明，尽管实际触觉图像之间存在显着差异，但可以与这三个不同的传感器一起使用单个SIM到实现的方法，以实现强大的现实性能。此外，我们通过将其调整为廉价的4道机器人组来降低对拟议任务的进入障碍，从而进一步使该基准的传播。我们在三个需要触摸感的身体相互交互的任务上验证了扩展环境：对象推动，边缘跟随和表面跟随。我们实验验证的结果突出了这些传感器之间的一些差异，这可能有助于未来的研究人员选择并自定义触觉传感器的物理特征，以进行不同的操纵场景。
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本文研究了聚类基质值观测值的计算和统计限制。我们提出了一个低级别的混合模型（LRMM），该模型适用于经典的高斯混合模型（GMM）来处理基质值观测值，该观测值假设人口中心矩阵的低级别。通过集成Lloyd算法和低级近似值设计了一种计算有效的聚类方法。一旦定位良好，该算法将快速收敛并达到最小值最佳的指数型聚类错误率。同时，我们表明一种基于张量的光谱方法可提供良好的初始聚类。与GMM相当，最小值最佳聚类错误率是由分离强度（即种群中心矩阵之间的最小距离）决定的。通过利用低级度，提出的算法对分离强度的要求较弱。但是，与GMM不同，LRMM的统计难度和计算难度的特征是信号强度，即最小的人口中心矩阵的非零奇异值。提供了证据表明，即使信号强度不够强，即使分离强度很强，也没有多项式时间算法是一致的。在高斯以下噪声下进一步证明了我们低级劳埃德算法的性能。讨论了LRMM下估计和聚类之间的有趣差异。通过全面的仿真实验证实了低级劳埃德算法的优点。最后，我们的方法在现实世界数据集的文献中优于其他方法。
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先前创建了以最小消息长度（MML）原理为指导的用于归纳推理的软件库。它包含统计模型的各种（面向对象的）类和子类，可用于从机器学习问题中给定的数据集中推断模型。在这里，在库中考虑并实现了统计模型的转换，以便从面向对象的编程和数学观点具有理想的属性。定义了进行此类转换所需的类功能的子类。
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