在黑洞领域，没有人知道这个怪兽是个什么东西，自从霍金给出“霍金辐射”与“奇点定理”过后，人们终于逐渐揭开了这宇宙中最为神秘的天体。在这里再次缅怀一下虽然坐着轮椅，但是思想却翱翔于宇宙天际的霍金先生。 为了表以敬意，我接下来就要讲讲我对天文学研究过后建立的空间流理论了。
图灵奖得主Yoshua Bengio，联合19人团队跨界发表了一篇88页巨作，得出结论：
全局工作空间理论(GWT)最初是由(Baars & Newman，1994)提出的。这个基本建议后来发展成为一系列基于生物学的模型；即全球神经元工作空间理论(GNWT)，作者(Dehaene，Kerszberg & Changeux，1998)；以及动态核心假说(Edelman & Tononi，2001；托诺尼和埃德尔曼，1998年)。这个家族可能是那些被回顾的家族中最古老和最确定的——不出所料，GWT是目前意识神经科学中最受欢迎的框架之一。事实上，与GWT的一致性经常被认为是支持某一特定理论或意识模型的证据。
作者：张家林 本文约5300字，建议阅读10分钟个人数据开发利用新范式的主要问题是要解决好开放、隐私和安全。 个人数据开发利用的“不可能三角”是指在个人数据开发利用中，不可能同时满足开放、隐私和安全这三个目标；与此同时，其中任何一个目标都对其他两个目标产生影响，从而无法独立的实现各自目标。 个人数据开发利用的旧范式是App应用服务商向个人提供服务，个人向App应用服务商提供或生产个人数据。App应用服务商通过处理、交易个人数据，从而获得直接或间接收益。在过去几十年中，这种范式处于主导地位。自2016年欧盟推
近日，有一篇发表在arXiv的论文“Deep Learning and the Global Workspace Theory”提出了一个大胆的猜想（或理论）。
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
---- 新智元报道 编辑：David snailnj 【新智元导读】为什么猫学不了微积分？3D 宇宙真的可能是由0和1的「纠缠」产生的错觉吗？ 1989年，著名物理学家约翰·惠勒，「黑洞」一词的普及者，提出了一个思考宇宙的根本性的新方法。量子粒子可能会变形和消失，但我们总是可以依靠信息。 当时惠勒推测，信息位——某物质是存在还是不存在，是向上还是向下，是0还是1——可能是现实的基本成分。 他在一篇文章中写道：「每一个物理量，每一个，都从比特、二进制中获得其最终意义。」 在此后的几十年里，各种抽象
网络空间测绘理论体系指导网络空间测绘领域研究方向及技术进展，及时跟踪学术界及工业界研究动态，有助于规划测绘重点研究方向。由于不同研究者的研究背景知识及立场倾向不同，使得不同研究者提出的网络空间测绘理论体系有所侧重。通过调研整理相对主流的网空测绘理论体系文献，汇总形成本文，希望能够借鉴百家之长，解决面向安全攻防领域的具体问题。
下一个模型家族包括流行的意识“获胜假说”模型(见(Rorot，2021))并扩展到贝叶斯全球工作空间理论。根据获胜的假设解释，主动推理提供的框架为我们提供了抑制事件的机制，从而整合——甚至可能取代——经典的GWT模型，并导致对意识的综合解释(Hohwy，2013，2022b2022年马奇&霍威；赛峰，2020a，2021a，2022b)。获胜的假设方法利用政策选择以及元认知水平的推理来解释意识体验的内容是如何产生的。
PPV课大数据学习社区如果你对大数据感兴趣；如果你想转行做大数据；如果你想了解大数据是怎么改变我们生活，请点标题下蓝字关注PPV课大数据 问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应
Maxwell j . d . Ramstead * 1，2，A，Mahault Albarracin1，3，A，Alex Kiefer1，4，Kenneth Williford5，Adam Safron6，7，Chris Fields8，Mark Solms9和Karl Friston1，2
智源导读：深度学习的统计神经动力学主要涉及用信息几何的方法对深度随机权值网络进行研究。深度学习技术近年来在计算机视觉、语音识别等任务取得了巨大成功，但是其背后的数学理论发展却很滞后。日本理化所的Shun-ichi Amari先生（中文：甘利俊一）近期在北京智源大会上发表了题为《信息几何法：理解深度神经网络学习机制的重要工具》的演讲。在演讲中，甘利先生梳理了人工神经网络研究的部分重要历史事件，分享了近两年在深度学习理论的一些最新研究成果，指出统计神经动力学方法可以为理解深度学习提供重要的理论工具。
https://link.springer.com/article/10.1007/s10021-016-0066-z
我们在这里归类的模型都有一个共同的想法，那就是，对于一个有意识的事物来说，这个事物必须能够塑造它自己和它的世界:换句话说，有意识就是成为那种参与情境自我塑造的事物。这组理论包括综合世界建模理论(Safron，2020a，2020b，2021a，2022a，2022bSafron，atal，& Tim，2022)，自我建模理论(Metzinger，2007)，beast machine方法(Seth & Tsakiris，2018)，生成纠缠模型(Clark，2019)，感觉不确定性理论(Solms，2013)，以及投射意识模型(Rudrauf等人，2017；威利福德等人，2018)。基于高阶表征的意识理论，如高阶思维(HOT) (R. Brown，Lau，& LeDoux，2019；Rosenthal，2005)和高阶知觉(Lycan，1996)理论，以及各种自我表征主义(Kriegel & Williford，2006)，阐明了基于自我建模的意识观点的重要概念基础和动机。
文章的英文原文的链接：http://arxiv.org/pdf/1706.00066.pdf
A free energy principle for generic quantum systems
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/N8QEe_TVgOG8MGgM2RiM3g
字符串类型通过修剪utf8的Huffman树，让所有的叶子成为独立的编码对象，虽然牺牲了一定的时间，却让minUTF8成为信息论上最优的字符编码。接下来研究研究实数类型的压缩方案，没错，压缩数字！
摘要： 大家一定不会对近几年来日益热门的深度学习技术感到陌生。但是大家有没有想过，构成深度学习基础的深层卷积网络并不复杂，为什么这样的结构解决实际问题时能够取得如此神奇的效果？或许，我们可以从全息理论中找到答案。
An Integrated World Modeling Theory (IWMT) of Consciousness: Combining Integrated Information and Global Neuronal Workspace Theories With the Free Energy Principle and Active Inference Framework; Toward Solving the Hard Problem and Characterizing Agentic Causatio
5月11日，在第二届全球未来网络发展峰会上，我国首个网络空间拟态技术与产业创新联盟正式成立。该联盟旨在以习总书记网络强国战略思想为指引，通过建立集产学研用于一体的全国性行业组织，实现优势互补，增强创新主体实力，促进成果转化，服务网络强国建设。
机器学习，也叫数据挖掘、模式识别；其定义很多。但大白话的说，机器学习要做的就是，现在有一些数据（比如你人人网好友和他们的发言），我们要对数据进行处理，希望从数据中得到我们想要的信息（比如这些好友哪些和你投缘）。从上面的例子，我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿，也是实现人类和更高智能的必经之路。 那他他大体上有哪些内容呢？ 第一部分，机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部分
机器学习，也叫数据挖掘、模式识别；其定义很多。但大白话的说，机器学习要做的就是，现在有一些数据（比如你人人网好友和他们的发言），我们要对数据进行处理，希望从数据中得到我们想要的信息（比如这些好友哪些和你投缘）。从上面的例子，我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿，也是实现人类和更高智能的必经之路。 那他他大体上有哪些内容呢？ 第一部分，机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部
虽然在高中数学里，大家都接触过虚数这个概念，但它看起来总是那么反直觉：虚数这个名词是 17 世纪数学家笛卡尔提出的，因为当时的观念认为这不是真实存在的数字，其性质被定义为：
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象（如集或成员）或标量值（如字符串或数字）。
一个巨大的鸿沟撕裂了现代物理学。一边是量子理论，它将亚原子粒子描述为概率波。另一方面是广义相对论，爱因斯坦的理论，即空间和时间可以弯曲，导致引力。90年来，物理学家一直在寻求和解，一种对现实的更基本的描述，包括量子力学和引力。但这项任务遇到了棘手的悖论。
DARPA（美国国防部国防高级研究计划局）当初在对网络空间靶场进行定位和构想的时候，曾提出这样的观点和定位：网络空间靶场是网络空间安全科学研究、测量和分析的科学装置。作为先进技术的构想和研究者，DARPA在网络空间安全的问题上，认为和其他科学研究的问题一样，网络空间靶场应该是研究网络空间安全科学问题的科学研究装置，或者说应该这样来定位网络空间靶场的作用。作为一门新兴的学科，网络空间安全极度缺乏在科研上进行科学研究、测量和分析的装置。其在最初的申报材料中，DARPA这样写道：从科学发展的角度看，生物学因为有了显微镜的出现而出现大发展，天文学因为有了望远镜而获得突破，粒子物理因为有了粒子加速器而实现重大进展。此外，其他各大科学技术的进步都离不开与这些科学研究过程中对其进行观察、测量和分析的工具。DARPA认为网络空间安全也应该具有类似的工具用于网络空间安全的科学研究、测量和分析，这个工具就是DARPA提出的国家网络空间靶场构想。从科学发展和历史进程层面，作为一个创新性项目（在当时来说），这样的立意和构想无疑是伟大的；而我也这样认为，网络空间靶场即可以实现网络空间安全的科学研究，也实现由此而出的科研成果转化应用，所以网络空间靶场应该是产学研用一体化的最佳载体。从整个立意和情怀层面，或者从网络空间靶场的定位层面，网络空间靶场应该是网络空间安全科学研究、测量和分析的科学装置。这样的立意足够高，定位足够清晰，大众也容易理解。
本文作者Michael Atiyah爵士，英国数学家，被誉为当今最伟大的数学家之一。 ◆ ◆ ◆ 导言 谢谢邀请我来这里参加这个活动。当然，如果有人想谈论一个世纪的终结以及下一个世纪的开始，那么他有两个具有相当难度的选择：一个是回顾过去百年的数学；另一个是对未来百年数学发展的预测，我选择了前面这个比较困难的任务，任何人都可以预测未来而且我们并不能判定是对还是错。然而对过去的任何评述，每个人都可以提出异议。 我在这里所讲的是我个人的观点。这个报告不可能包含所有内容，特别是，有一些重要的内容我不准备涉及，一
上下文信息在语义分割的成功中起着不可或缺的作用。事实证明，基于non-local的self-attention的方法对于上下文信息收集是有效的。由于所需的上下文包含空间和通道方面的注意力信息，因此3D表示法是一种合适的表达方式。但是，这些non-local方法是基于2D相似度矩阵来描述3D上下文信息的，其中空间压缩可能会导致丢失通道方面的注意力。另一种选择是直接对上下文信息建模而不进行压缩。但是，这种方案面临一个根本的困难，即上下文信息的高阶属性。本文提出了一种新的建模3D上下文信息的方法，该方法不仅避免了空间压缩，而且解决了高阶难度。受张量正则-多态分解理论（即高阶张量可以表示为1级张量的组合）的启发，本文设计了一个从低秩空间到高秩空间的上下文重建框架（即RecoNet）。具体来说，首先介绍张量生成模块（TGM），该模块生成许多1级张量以捕获上下文特征片段。然后，使用这些1张量通过张量重构模块（TRM）恢复高阶上下文特征。大量实验表明，本文的方法在各种公共数据集上都达到了SOTA。此外，与传统的non-local的方法相比，本文提出的方法的计算成本要低100倍以上。
引言 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。 1.空间数据挖掘的一般步骤 空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤： （1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数
摘要：意识障碍是检验意识理论(ToCs)预测的有效方法。迄今为止，ToCs主要集中在定量意识障碍，如昏迷、植物人状态、空间忽略和偏视。相比之下，精神疾病很少受到关注，使其对意识研究的贡献几乎未被探索。因此，本文旨在评估ToCs与精神疾病之间的关系，即当前ToCs在多大程度上可以解释精神障碍。首先，回顾了将每种ToC与精神疾病联系起来的直接和间接证据。接下来，根据ToCs的理论和方法基础对其进行区分，强调它们如何独特地处理意识经验的神经、认知和现象学，进而处理精神障碍。最后，我将引用一个具体的症状来直接比较Toc的解释力。总的来说，时空意识理论(TTC)似乎为精神疾病提供了一个更全面的解释，表明可能需要一个新的意识维度(即意识形式)来解决意识经验中更多的定性变化。
📷 介绍 七堂极简物理课是意大利作家卡洛-罗韦利，湖南科学技术出版社与2016年出版，这本书向读者讲述的是20世纪以来现代物理学的伟大理论发现。全文2.8万字，短小精悍，非常简单易懂，书的开头这么介绍：只有诗意的讲述，没有科学背景的人也能轻松读懂。 读起来确实很简单，下面运用我极致的总结如下。 第一课：最美的理论 这个最美的理论，说的是爱因斯坦的“广义相对论"。 小爱同学于1905年发表的三篇论文使他名声大噪，但其中的第三篇“狭义相对论”与我们的认知–自由落体产生矛盾，于是对牛哥的万有引力提出质
电子科技大学计算机科学与工程学院 电子科技大学信息与软件工程学院 电子科技大学基础与前沿研究院
来源：中国科学院自动化所机器视觉课题组 【导读】本文由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室胡占义研究员撰写，对计算机视觉40多年的发展历程进行了简要总结，包括：马尔计算视觉理论，主动视觉与目的视觉，多视几何与摄像机自标定，以及基于学习的视觉。在此基础上，对计算机视觉的未来发展趋势给出了一些展望。 1.1 什么是计算机视觉 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知（visual
AI 科技评论按：在近些年的自然语言处理研究中，「词类比」是一个十分有趣的现象，最经典的例子莫过于「国王-男人+女人=皇后」。然而，如何将神经网路的黑盒拆开从而解释这一神奇的现象，一直都是有待探索的有趣的科学问题。近日，ACL 2019 上一篇名为「Towards Understanding Linear Word Analogies」（https://arxiv.org/abs/1810.04882）的论文对该问题进行了探究，从 csPMI 理论的角度对此进行了解释。
一张图读懂国务院关于印发《新一代人工智能发展规划的通知》 附录： 专栏1 基础理论 1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法
首先通过视觉对外部世界达到语义认识，然后在语义认识的基础之上进行思维，进行其他认识活动的构建。
On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs (4万字)
一组神经元可以产生代表刺激信息的活动模式；随后，该小组可以通过突触将活动模式转换和传递到空间分布区域。神经科学的最新研究已经开始独立处理信息处理的两个组成部分:刺激在神经活动中的表示和模拟神经相互作用的网络中的信息传输。然而，直到最近，研究才试图将这两种方法联系起来。在这里，我们简要回顾一下这两种不同的文献；然后，我们回顾了最近在解决这一差距方面取得的进展。我们继续讨论活动模式如何从一种表示演变到另一种表示，形成在底层网络上展开的动态表示。我们的目标是提供一个整体框架来理解和描述神经信息的表达和传递，同时揭示令人兴奋的前沿领域未来的研究。
在过去有限的时间之前，宇宙由一个密度极大且温度极高的太初状态演变而来的。根据2015年普朗克卫星所得到的最佳观测结果，宇宙大爆炸距今137.99 ± 0.21亿年，并经过不断的膨胀到达今天的状态。
机器之心原创 作者：邱陆陆 上周，今日头条人工智能实验室在清华大学举办了第二期 AI 技术沙龙，邀请到上海科技大学信息科学与技术学院的马毅教授带来题为「高维数据的低维结构与深度模型」的主题分享。马毅教
近期研究人员越来越多地关注将机器学习方法应用到科学、工程应用中。这主要是受自然语言处理（NLP）和图像分类（IC）[3] 领域近期发展的影响。但是，科学和工程问题有其独特的特性和要求，对高效设计和部署机器学习方法带来了新挑战。这就对机器学习方法的数学基础，以及其进一步的发展产生了强大需求，以此来提高所使用方法的严密性，并保证更可靠、可解释的结果。正如近期当前最优结果和统计学习理论中「没有免费的午餐」定理所述，结合某种形式的归纳偏置和领域知识是成功的必要因素 [3 , 6]。因此，即使是现有广泛应用的方法，也对进一步的数学研究有强需求，以促进将科学知识和相关归纳偏置整合进学习框架和算法中。本论文简单讨论了这些话题，以及此方向的一些思路 [1 , 4 , 5]。
根据Wi-Fi联盟（Wi-Fi Alliance）数据，下一代360度AR/VR应用对无线带宽的需求最高已经达到200Mbps；另据来自英美2000位游戏玩家的一线调研报告，“97%的游戏玩家曾经遇到过延迟问题”。从应用出发，大带宽、低时延的下一代无线网络呼之欲出。
《新一代人工智能发展规划》中，明确指出了群体智能的研究方向，对于推动新一代AI发展有着十分重大的意义。目前，以互联网及移动通信为纽带，人类群体、物联网和大数据已经实现了广泛和深度的互联，使人类群体智能在万物互联的信息环境中日益发挥着越来越重要的作用，借此深刻地改变了AI领域。 比如基于群体开发的开源软件、基于众筹众智的万众创新、基于众问众答的知识共享、基于群体编辑的维基百科、以及基于众包众享的共享经济等等。 这些趋势昭示着AI已经进入了新的发展阶段，新的研究方向以及新范式已经开始逐渐显现，从强调专家的个
冯 · 诺伊曼的《计算机和人脑》是人类历史上第一部将计算机和人脑相提并论的著作。这位科学巨人希望比较计算机和人脑的计算机制，为未来建立统一的计算理论打下基础。事实上，建立计算机和人脑的统一计算理论是冯 · 诺伊曼晚年研究的主要课题。他所关注的统一计算理论应该也是人工智能领域的核心问题。站在人工智能的角度，人脑是智能系统的代表，应该从人脑的计算机制得到启发，开发出未来的智能计算理论和方法。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI模型所需算力每100天就要翻一倍，远超摩尔定律的18-24个月，智能计算能破局这种算力困境吗？ 人工智能就是一个「拼财力」的行业，如果没有高性能计算设备，别说开发基础模型，就连微调模型都做不到。 但如果只靠拼硬件，单靠当前计算性能的发展速度，迟早有一天无法满足日益膨胀的需求，所以还需要配套的软件来协调统筹计算能力，这时候就需要用到「智能计算」技术。 最近，来自之江实验室、中国工程院、国防科技大学、浙江大学等多达十二个国内外研究机构共同发表了一篇
工业安全先驱H.W.海因里希（Herbert William Heinrich）在1930年代提出的关于工作场所事故和非致命伤害之间关系的理论。海因里希在其著作中提出，大约有88%的事故是由人的不安全行为引起的，10%是由不安全的机械或物理条件引起的，而余下的2%是不可避免的“Acts of God”。
意识理论家长达五年的“对抗性合作”在观众面前展开了一场戏剧性的对决。它没有选出任何赢家，但它仍然可以声称取得了进展。
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