随着量子计算机的出现给计算机领域带来了许多突破性进展。在量子计算机上运行的卷积神经网络也因其比经典计算机更好地分析量子数据的潜力而引起诸多关注。量子神经网络（QNN）被认为是最有前途的架构之一，其应用包括物理模拟、优化等。
求解线性方程组是科学计算中的一个基础问题，也可利用线性方程组构造复杂的算法，如数值计算中的插值与拟合、大数据中的线性回归、主成分分析等。而正是由于线性求解问题在学科中的基础性作用，其在科学、工程、金融、经济应用、计算机科学等领域也应用广泛，如常见的天气预报，需要通过建立并求解包含百万变量的线性方程组实现对大气中类似温度、气压、湿度等的模拟和预测；如销量预测，需要采用线性回归方式的时序预测方法进行预测。
来源：PaperWeekly本文约1500字，建议阅读5分钟本文简单介绍有关于 random matrix 的算法。 本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法，真的超级好使，谁用谁知道！关于 GUE 的简单介绍，可以看下： https://zhuanlan.zhihu.com/p/161375201 这篇文章的主要参考文献是 [1][2][3] 。所有代码都是使用 Matlab 编写。 那我们首先来回顾一下，GUE 的定义： DEFINITION 1.1（Gaussian unitary
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOT
文振翼老师一直在西北大学现代物理研究所工作，而韩克利老师本科毕业于山东大学物理系，他们都算是从物理学科转而支持国内量子化学、理论化学建设的。
选自arXiv 作者：David W. Romero等 机器之心编译 编辑：陈萍 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上
来源：机器之心 本文约2400字，建议阅读5分钟 来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！ 1998 年 L
摘要：我们为已经被噪声破坏的可压缩信号提供恢复保证，并扩展了[1]中引入的框架，以防御神经网络对抗l0范数和ℓ2范数攻击。具体地说，对于在某些变换域中近似稀疏并且已经被噪声扰动的信号，我们提供了在变换域中准确恢复信号的保证。然后，我们可以使用恢复的信号在其原始域中重建信号，同时在很大程度上消除噪声。我们的结果是通用的，因为它们可以直接应用于实际使用的大多数单位变换，并且适用于l0范数有界噪声和l2范数有界噪声。在l0-norm有界噪声的情况下，我们证明了迭代硬阈值（IHT）和基础追踪（BP）的恢复保证。对于ℓ2范数有界噪声，我们为BP提供恢复保证。理论上，这些保证支持[1]中引入的防御框架，用于防御神经网络对抗敌对输入。最后，我们通过IHT和BP对抗One Pixel Attack [21]，Carlini-Wagner l0和l2攻击[3]，Jacobian Saliency Based攻击[18]和DeepFool攻击[17]对CIFAR进行实验证明这个防御框架-10 [12]，MNIST [13]和Fashion-MNIST [27]数据集。这扩展到了实验演示之外。
经典计算机中可以利用比特位和逻辑门进行二进制运算，在物理硬件方面，二进制运算主要通过半导体的特殊电性质实现。在量子计算机中，主要利用量子的纠缠和叠加特性通过量子比特位和量子逻辑门来实现运算。量子计算对算力的加速优势也在量子计算机不断发展中得到证实。但关于量子计算机与经典计算机的存在性问题，并非取而代之这么简单。目前，在物理硬件设备基础和量子技术的发展方面，依然无法制造出可以超越经典计算的通用量子计算机。
傅里叶矩阵（Fourier Matrix）是一个特殊的复矩阵，同时也是一个酉矩阵。它来源于傅里叶转换，其矩阵的特殊性质，通过矩阵分解，可以将计算量从
变分混合量子—经典算法是近期在量子计算机上有希望实现的一种候选算法。在这些算法中，量子计算机评估一个门序列所耗费的成本与经典的成本评估相比较低，速度上也会更快一些。通过量子计算机评估的门序列信息，最终也可用于经典计算机调整门序列的参数。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲 日前，机器之心介绍了一种压缩手机端计算机视觉模型的方法。在这篇文章中，我们介绍了一篇论文，介绍和对比了手机端语言模型的神经网络压缩方法。 神经网络模型需要大量的磁盘与存储空间，也需要大量的时间进行推理，特别是对部署到手机这样的设备上的模型而言。 在目前的研究中，业内已有多种方法解决该难题。部分是基于稀疏计算，也包括剪枝或其他更高级的方法。总而言之，在将模型存储到磁盘时，这样的方法能够大大降低训练网络的大小。 但是，当用模型进行推理时，还存在其他问题。这些问题是由稀
上篇笔记里(基于硅光芯片的深度学习)提到：深度学习中涉及到大量的矩阵乘法。今天主要对此展开介绍。
近期，国际知名黑客组织“匿名者”（Anonymous）伙同其他黑客组织发起了对俄罗斯政府机构组织的新一轮攻击。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第14章 - 利用SVD简化数据。 这里介绍，机器学习中的降维技术，可简化样品数据。 基本概念 降维（dimensionality reduction）。 如果样本数据的特征维度很大，会使得难以分析和理解。我们可以通过降维技术减少维度。 降维技术并不是将影响少的特征去掉，而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集。 降维技术的用途 使得数据集更易使用； 降低很多算法的计算开销； 去除噪声； 使得结果易懂。 问题
现在使用TCGAbiolinks下载转录组数据后，直接是一个SummarizedExperiment对象，这个对象非常重要且好用。因为里面直接包含了表达矩阵、样本信息、基因信息，可以非常方便的通过内置函数直接提取想要的数据，再也不用手扒了！!
这个 gencode.v36.annotation.gtf.gz 文件也就是不到50M，所以很快就下载完毕，然后使用下面的代码格式化：
当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中，对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
神经网络是当下计算应用中发展最快，使用最广的机器学习算法。然而，由于传统的神经网络只能使用单个网络来存储许多算法模式，随着应用不断复杂化导致网络结构不断扩大，存储性能瓶颈已逐渐凸显。
翻译自 Data Dignity: Developers Must Solve the AI Attribution Problem 。
选自Medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Nul、路雪 深度学习只能使用实数吗？本文简要介绍了近期一些将复数应用于深度学习的若干研究，并指出使用复数可以实现更鲁棒的层间梯度信息传播、更高的记忆容量、更准确的遗忘行为、大幅降低的网络规模，以及 GAN 训练中更好的稳定性。 曼德布洛特复数集合：https://en.wikipedia.org/wiki/Mandelbrot_set 深度学习只能使用实数，大家不觉得奇怪吗？或许，深度学习使用复数才是更加奇怪的事情吧（注意：复数是有虚部的）。一个有价
李爽 腾讯应用性能观测产品经理，硕士毕业于卡内基梅隆大学。主要负责腾讯云业务层监控相关产品策划，拥有丰富 toB 全栈研发经验，对应用开发、监控、运维、CICD 等方面有深刻理解。 为什么需要采样 随着越来越多的企业步入数字化转型，IT 系统也逐步向分布式、微服务化发展。面对海量和请求和服务间复杂的依赖关系，链路追踪系统通过收集、汇聚、串联、分析请求链路，为我们提供了端到端的业务实时监控能力。 但当业务量级不断增长，链路数据也会随之增多，或早或晚，我们终将面临一个决策：是否还要全量采集调用链？一方面，全量采
导 读 深度学习只能使用实数吗？本文简要介绍了近期一些将复数应用于深度学习的若干研究，并指出使用复数可以实现更鲁棒的层间梯度信息传播、更高的记忆容量、更准确的遗忘行为、大幅降低的网络规模，以及 GAN 训练中更好的稳定性。 深度学习只能使用实数，大家不觉得奇怪吗？或许，深度学习使用复数才是更加奇怪的事情吧（注意：复数是有虚部的）。一个有价值的论点是：大脑在计算的时候不太可能使用复数。当然你也可以提出这样的论点：大脑也不用矩阵运算或者链式法则微分啊。此外，人工神经网络（ANN）具有实际神经元的模型。长期以来
NGS基础 - GTF/GFF文件格式解读和转换这篇文章有读者留言想要提取外显子，内含子，启动子，基因体，非编码区，编码区，TSS上游1500,TSS下游500的序列。下面我们就来示范如何提取这些序列。
本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）中的卷积算法，包括 零填充(zero padding)和单位步长(unit-stride)等参数在不同设置下计算推导。
在前面一篇量子系统模拟的博客中，我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程。当我们尝试理解量子态和量子门操作时，可以通过其矩阵形式的运算来描述量子态演化的过程：
A free energy principle for generic quantum systems
Category theory has been finding increasing applications in machine learning. This repository aims to list all of the relevant papers, grouped by fields.
奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用，SVD都是提取信息的强度工具。
看经济学教材的时候，在想这些复杂又清晰的图是怎么绘制的。于是上网搜了一下，根据网上的信息，在 LaTeX 中使用 TikZ 包进行绘制是一个不错的选择，所以这两天花点时间学习了一下。
同样的策略，我们也可以应用到lncRNA的学习。以前我在：miRNA、LncRNA、CircRNA靠谱小结 也提到过一些基础知识，但还不够丰满！其实读一篇综述是最好的学习方式，不过英文的毕竟难啃。假如你还是需要深入学习，建议看2009的CELL杂志的超级经典综述：Evolution and Functions of Long Noncoding RNAs
【新智元导读】 5月3日，科技界迎来了一则重磅消息：世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机诞生。这个“世界首台”是货真价实的“中国造”，属中国科学技术大学潘建伟教授及其同事陆朝阳、朱晓波等，联合浙江大学王浩华教授研究组攻关突破的成果，在基于光子和超导体系的量子计算机研究方面取得了两项重大突破性进展。相关成果发表在《自然光子学》（Nature Phonics）上。新智元第一时间查阅了论文并带来详细介绍。 5月3日，科技界迎来了一则重磅消息：世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机诞生。中国科学院5月
对于一个非物理专业的人而言，量子力学概念晦涩难懂。鉴于此，本文仅介绍量子力学的一些基础概念加之部分数学的相关知识，甚至不涉及薛定谔方程，就足够开始量子计算机的应用。这如同不需去了解CPU的工作原理以及经典计算机的组成原理，但仍能在日常生活中使用经典计算机或者编写经典程序一样。
ViT的兴起挑战了CNN的地位，随之而来的是MLP系列方法。三种架构各有特点，为了公平地比较几种架构，本文提出了统一化的框架SPACH来对比，得到了具有一定insight的结论。论文来自微软的A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP
之前一篇:跟着开源项目学因果推断——CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十一）
近些年来，随着金融领域数字化转型工作的推进，对金融系统的算力的要求也越来越高，经典计算机处理器已经接近制程极限。因此可以预见，算力将可能成为阻碍金融数字化转型的关键因素。量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，有着极强的并行能力和随着量子比特数量的增加呈指数型增长的强大算力，具有远超经典计算机的算力优势，可高效快速分析海量数据，能够极大提升金融服务的数字化水平和响应速度。因此可以预见未来量子计算将改变金融行业的整体生态和竞争格局，加速推进数字经济的发展，对于国家金融安全和金融机构发展都具有一定战略意义。
【新智元导读】中国科技大学的潘建伟团队和加拿大卡尔加里大学的 Tittel 团队，本周在 Nature Photonics 刊文，使用独立开发的反馈和同步机制，分别进行了量子隐形传态实验。其中，中国的张强、潘建伟团队在合肥，使用的是电信网络波长的光，目的是为了减少在信号光在光纤中失去强度的速度。加拿大卡尔加里团队使用了 795 纳米波长的光，这使他们的量子隐形传态实验速度比中国团队快，但保真度较低。新智元编译了巴黎量子计算中心的量子物理学研究者Frédéric Grosshans 发表在 Nature 上的
The thing that is really hard, and really amazing, is giving up on
本文主要是seaborn从入门到精通系列第2篇，本文介绍了seaborn的绘图功能，包括Figure-level和axes-level级别的使用方法，以及组合数据绘图函数，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
机器之心报道 作者：邱陆陆 「我们非常重视技术能力建设，在技术上的持续探索，利用技术手段来解决用户的痛点。」腾讯集团高级执行副总裁、社交网络事业群（SNG）总裁汤道生说。 SNG 这个事业部覆盖了腾讯不少产品线，包括 QQ、QQ 空间等经典产品，也孵化了腾讯云、全民 K 歌、天天 P 图等 to C 和 to B 产品。在这些产品背后，优图实验室、音视频实验室就是汤道生口中重要的技术支撑。 在腾讯社交网络事业群（SNG）主办 TSAIC 学术&工业交流会上，SNG 公布了筹建第三支技术力量
选自arXiv 作者：Hojjat Salehinejad等 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪、蒋思源 近日，来自多伦多大学和滑铁卢大学的研究者撰文介绍循环神经网络的基础知识、近期发展和面临的挑战。机
零和 1；零零碎碎；阴与阳。最重要的开关，有的开，有的关。我们都已经习惯了使用现代计算机。每年，像英特尔、AMD、ARM 以及英伟达这样的行业巨头都会发布各自的下一代顶级硅芯片，彼此之间竞争角逐，不断挑战传统计算机的极限。
本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn，是seaborn从入门到精通系列第1-2篇。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。
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【新智元导读】深度学习重要会议 ICML2016 接收谷歌 DeepMind ９篇论文，新智元系统整理，继上篇之后，本次邀请国家千人计划专家、平安科技数据平台部总经理肖京进行点评：《用记忆增强的神经网络进行单点学习》提出了新的存储读写更新策略；《深度生成模型中的单点泛化》延续了去年 Science 那篇小数据学习文章（Lake et. al.）的工作，不过，小数据学习（one-short learning）尚处于初步阶段，本文提出的方法还有待提高。其他３篇，《蒙特卡洛目标变分推断》提出了首个为重要性采样设计
1900 年，德国物理学家普朗克（Max Planck）提出量子概念，「量子论」就此宣告诞生。1981 年，著名物理学家费曼 Richard Feynman 提出了量子计算 / 量子计算机的概念，自此，量子力学进入了快速转化为真正的社会技术的进程，人类在量子计算应用发展的道路上行进的速度也越来越快。
1.公认端口（Well Known Ports）：从0到1023，它们紧密绑定于一些服务。通常这些端口的通讯明确表明了某种服务的协议。例如：80端口实际上总是HTTP通讯。 2. 注册端口（Registered Ports）：从1024到49151。它们松散地绑定于一些服务。也就是说有许多服务绑定于这些端口，这些端口同样用于许多其它目的。例如：许多系统处理动态端口从1024左右开始。 3. 动态和/或私有端口（Dynamic and/or Private Ports）：从49152到65535。理论上，不应为服务分配这些端口。实际上，机器通常从1024起分配动态端口。但也有例外：SUN的RPC端口从32768开始。
一 摘要 端口是个网络应用中很重要的东西，相当于“门”了。 二 什么是端口 在 Internet上，各主机间通过TCP/TP协议发送和接收数据报，各个数据报根据其目的主机的ip地址来进行互联网络中
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