量子

MySQL-DKL语言 #进阶1：基础查询 /* 语法： select 查询列表 from 表名; 类似于：System.out.println(打印东西); 特点： 1、查询列表可以是：表中的字段、常量值、表达式、函数 2、查询的结果是一个虚拟的表格 */ USE myemployees; #1.查询表中的单个字段 SELECT last_name FROM employees; #2.查询表中的多个字段 SELECT last_name,salary,email FROM employees; #3.查询表中的所有字段 #方式一： SELECT `employee_id`, `first_name`, `last_name`, `phone_number`, `last_name`, `job_id`, `phone_number`, `job_id`, `salary`, `commission_pct`, `manager_id`, `department_id`, `hiredate` FROM employees ; #方式二： SELECT * FROM employees; #4.查询常量值 SELECT 100; SELECT 'john'; #5.查询表达式 SELECT 100%98; #6.查询函数 SELECT VERSION(); #7.起别名 /*

1.基础查询 语法：SELECT 查询列表 FROM 表名； 特点：查询列表可以是：表中的字段，常量值，表达式，函数（ 使用注重号包裹字段，可以区分是否是关键字） 案例： # 查询常量值 SELECT 100; SELECT ‘john’; # 查询表达式 SELECT 100*99; # 查询函数 SELECT VERSION( ); **起别名：**便于理解，查询字段有重名可以区分。 # 起别名 # 方式一：使用AS SELECT last_name AS 姓, first_name AS 名 FROM 表名; # 方式二：使用空格 SELECT last_name 姓, first_name 名 FROM 表名; **去重：**DISTINCT SELECT DISTINCT 字段名 FROM 表名; +号的作用： mysql中只有运算符的功能，如果是数值型，直接运算； 如果是字符型转换成数值型运算，不能转换的字符，转换成0； 如果是null，结果为null； 如果要拼接字符使用CONCAT( )函数； 2.条件查询 语法：SELECT 查询列表 FROM 表名 WHERE 筛选条件 分类： 按条件表达式筛选：> < = != <> >= <= 按逻辑表达式筛选：and or not 模糊查询：like 案例： # like # 包含字符a …… WHERE last

晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 只要解出薛定谔方程，你就能预测分子的化学性质。但现实很骨感，迄今为止，科学家只能精确求解一个电子的氢原子，即使是只有两个电子的氦原子都无能为力。 原因是有两个以上电子组成的薛定谔方程实在太复杂，根本无法精确求解。 既然找不到精确解，科学家们希望能找到一种实用的近似解求法，只要结果足够近似，也能预测原子或分子的行为。 近日，DeepMind开源了一个“ 费米网络 ”（FermiNet），用来求解分子的电子行为，在30个电子的有机分子上也达到了很高的精度。文章结果发表在期刊 Physical Review Research 上。 为什么叫费米网络 在量子力学中，电子没有精确的位置，我们只能从 波函数 预测电子在空间中出现的概率，也就是电子云。 比如氢原子的电子云就有以下几种形态。 曲面内表示电子出现的高概率区域。蓝色区域波函数为正，紫色区域波函数为负。（注：波函数平方表示电子出现的概率） 误差小于0.5%即可预测分子的能量，但这对于化学家来说远远不够，要准确预测分子的形状和化学性质，需要0.001%的精度，相当于以毫米精度测量足球场宽度。 电子在分子中不仅受到原子核的吸引力、其他电子的斥力，还遵循着量子力学中的 费米-狄拉克统计 ：如果两个电子交换状态，波函数要反号。 这也意味着两个电子的状态不可能完全相同，否则波函数为0

　　 目前我们还无法精细到神经元级别的观测，只能从功能层面理解大脑，但这些成果也启发了很多经典的人工智能算法，例如卷积神经网络启发自猫脑视觉感受野研究，胶囊网络启发自脑皮层微柱结构研究。在未来，我们能不能深入到神经元的层面研究大脑，是非常重要的一步。 　　8月29日至30日，主题为“智周万物”的2020年中国人工智能大会（CCAI 2020）在位于江苏南京的新加坡·南京生态科技岛举办。 　　在大会上，中国工程院院士戴琼海做了主题为《人工智能：算法·算力·交互》的特邀报告，从算力、算法与人机交互三方面展开了分享，指出光电智能计算是未来算力发展的一大候选，深度学习遭遇算力和算法瓶颈，全脑观测对于启发下一代AI算法至关重要，在人机交互的发展中，我们要谨记图灵的教诲，完善AI伦理，并且机器视觉、触觉的协同是一大技术重点。 　　 　　以下是演讲全文，AI科技评论进行了不改变原意的整理： 光电计算推动AI算力飙升 　　在人工智能发展的时代，特定学科的定义越来越含糊，交叉学科成为机器学习的特点。同时，人类在脑力层面进一步依赖机器，并逐渐把更多大脑思考和不可解析的问题交给机器来执行。这其中也涉及到“力量”的问题。 　　但是，我们发现，在许多由机器辅助或代替人类处理问题的领域里，如无人系统、量子计算、纳米科技、物联网等，机器的“力量”还不够，原因在于：现有的许多模型和算法还达不到机器学习的需求。 　

近日，中科院《互联网周刊》、eNet研究院联合发布了“2020中国创新软件企业100强”，神州信息凭借过硬的软件产品自主研发能力，以及对行业数字化转型的强大赋能再次入围榜单。 软件产业是信息社会的基础性、先导性和战略性产业，对于国家社会经济发展具有重要的支撑作用。随着近几年云计算、大数据、区块链等新一代信息技术的发展，软件产业渗透到了社会的各个领域，正加速与实体经济深度融合，为转变经济发展方式、全面建设小康社会做出重要贡献。 作为金融科技全产业链综合服务商，神州信息拥有三十余年行业信息化建设经验，以人工智能、区块链、云计算与分布式、大数据、物联网、以及量子通信等新兴技术的应用，驱动软件及服务产品智能化迭代，助力金融机构安全合规地推进基础架构转型及业务创新；融合金融、政企、运营商、农业等行业数据及场景资源，创新金融场景，打造新的服务平台并提供运营服务，赋能金融行业数字化转型，打造产业融合新生态。 截止2020年上半年，神州信息拥有的软件著作权及专利已累计达 1132 项，已在西安、北京、广州等地设立多个研发中心，其中西安研发中心是国内金融业成立最早、规模最大的软件开发基地之一。同时，针对各类新技术及业务前瞻性研究设立金融研究院，形成了产、学、研一体 化研究与转化体系。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4432530/blog

请做好准备，即将进入烧脑模式！ 宏观世界的生活经验很多都是表象。比如，你可能认为世界的运行是确定的、可预测的；一个物体不可能同时处于两个相互矛盾的状态。 在微观世界中，这种表象被一种叫做量子力学的规律打破了。 量子力学指出，世界的运行并不确定，我们最多只能预测各种结果出现的概率；一个物体可以同时处于两个相互矛盾的状态中。 量子计算，就是直接利用量子力学的现象（例如量子叠加态）操纵数据的过程。 在本文中，我们简单地介绍量子叠加态、量子比特、量子测量和一种实现随机数据库搜索的量子算法。 夏天到了，烈日炎炎。当你带上偏振墨镜时，从某种程度上讲，你就已开始接触量子计算了。 为什么这么说呢？因为光的偏振正好“同时处于两个相互矛盾的状态”中，也就是量子叠加态。在量子计算中，光子的偏振就可以用来实现量子比特。 首先，光是一种电磁波，组成它的粒子叫做光子。电磁波的振动就像绳子抖动一样，可以朝这儿偏也可以朝那儿偏，形成各种各样的偏振。 其次，偏振墨镜就像一个筛子，只有跟筛子的缝隙方向一致，光子才能“钻过去”。如果跟筛子的缝隙方向垂直，光子就被完全“拦住”了。 用绳子的抖动比喻光子的偏振，你就很容易理解了。 如果光子偏振方向跟缝隙方向既不垂直也不平行，而是呈一定角度，又会怎样呢？ 如果你在钻过去的朝↗方向偏振的光子后面，再放一个只过滤↑光子的偏振镜，就会发现一个非常诡异的量子力学现象：大约有一半儿

来源：AI科技评论 编译 | 青暮 DeepMind发表了一项新研究，展示了深度学习如何帮助解决现实系统中的量子力学基本方程问题，相关论文发表在物理学期刊《Physical Review Research》，代码也已经开源。 这种新的神经网络架构叫做Fermionic神经网络或FermiNet，该架构适合对大量电子集合体（化学键的基本组成部分）的量子态进行建模。 DeepMind表示，FermiNet是第一个利用深度学习来从第一性原理计算原子和分子能量的尝试，并拥有足够的精确度。 他们还计划将FermiNet用于蛋白质折叠、玻璃态动力学、晶格量子色动力学等研究项目，以将这一愿景变为现实。 论文地址：https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.2.033429 代码地址：https://github.com/deepmind/ferminet 1 FermiNet 量子力学拥有大量的计算工具，但是构建有效的表示仍然是个难题。 即使是最近似的方法，量子化学计算最多只能求解包含数万个电子的模型，而经典的（即非量子的）化学计算技术（例如分子动力学）可以处理数百万个原子。 经典系统的状态可以用很简单的方式描述，只需要知道每个粒子的位置和动量。而表示量子系统的状态则更具挑战性，因为电子的位置是不确定的

　　透过雾霾看清 45 公里外的一栋楼，这不是“神话”，而是一位 85 后科学家已经实现的成果。 　　中国科学技术大学教授徐飞虎告诉 DeepTech，其所在研究团队近日发表一篇题为《45 公里单光子计算三维成像》（Single-photon computational 3D imaging at 45 km）的论文。 　　在该论文研究中，中科大团队实现了 45 公里的远距离成像，并已具备百公里成像的能力。未来该团队会就 100 公里的成像技术，进行深入的实验。 　　这位于 2017 年从麻省理工学院（MIT）归国开展工作的 85 后科学家，回国后加入中科大潘建伟院士团队，一直致力于发展实用化量子信息技术。 　　他曾首次提出单像素单光子成像方法，实现了全球最远距离的单光子成像雷达，并保持着国际领先地位。2019 年，徐飞虎上榜《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人” 中国榜单（TR35）。 　　 　　图 | 徐飞虎（来源：受访者） 　　长距离主动成像面临着巨大挑战 　　在本次 45 公里成像研究之前，业内一直面临着长距离主动成像难的困局。随着距离的变远，远距离激光雷达的回波信号会出现严重衰减，只能返回微弱的回波光子，而返回的光子又混入很强的背景噪声，因此长距离主动成像一直面临着巨大挑战。 　　具体来说，激光雷达是向远处目标发一束光，然后通过目标返回的光子

作者 | 八宝粥 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) OpenAI 大招频出，染指数学江湖 日前，OpenAI 研究者Stanislas Polu和Ilya Sutskever在社交媒体发布消息，宣布在预印本发布文章，展示了一个基于Transformer 的自动定理证明模型。文章表示，团队在 Metamath 库上取得了新的进展，通过将深度学习和形式系统相结合能带来更好的效果。 论文两位作者在社交网络分享发布新模型的喜悦 团队表示，GPT-f 可以自动证明 Metamath 当中23个定理。横向对比上，GPT-f 最佳模型实现 Metamath 56.22% 的保留测试集，而目前最先进的 MetaGen-IL 只有 21.16% 的证明能力。 文章还给出了数据集 set.mm 和证明助手的一个 demo： “自动定理证明”对于饱受数学困扰的同学来说简直就是大杀器，比拟“步步高点读机”，笔者不禁想到自己中学数学做题时自信地刷刷写下“证明”二字和面对高等数学挠头时候的“这也能证？”，“要是机器能帮我证明就好了”。 实际上，在数学界，确实有很多问题需要机器来帮忙。但是 GPT-f 真的是数学界的 AlphaGo 吗？数学家也要望机器兴叹了吗？似乎也并不是这样。 数学天才也需要机器 前段时间获得诺贝尔物理学奖的科学家罗杰·彭罗斯，他在数学方面有一个很有趣的贡献，就是彭罗斯密铺

　　 　　编译 | 青暮 　　DeepMind发表了一项新研究，展示了深度学习如何帮助解决现实系统中的量子力学基本方程问题，相关论文发表在物理学期刊《Physical Review Research》，代码也已经开源。 　　这种新的神经网络架构叫做Fermionic神经网络或FermiNet，该架构适合对大量电子集合体（化学键的基本组成部分）的量子态进行建模。 　　DeepMind表示，FermiNet是第一个利用深度学习来从第一性原理计算原子和分子能量的尝试，并拥有足够的精确度。 　　他们还计划将FermiNet用于蛋白质折叠、玻璃态动力学、晶格量子色动力学等研究项目，以将这一愿景变为现实。 　　论文地址：https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.2.033429 　　代码地址：https://github.com/deepmind/ferminet 　　 1 　　 FermiNet 　　量子力学拥有大量的计算工具，但是构建有效的表示仍然是个难题。 　　即使是最近似的方法，量子化学计算最多只能求解包含数万个电子的模型，而经典的（即非量子的）化学计算技术（例如分子动力学）可以处理数百万个原子。 　　经典系统的状态可以用很简单的方式描述，只需要知道每个粒子的位置和动量。