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Or Sharir和Nadav Cohen发表的物理评论快报上发表的一项新研究已经在数学上证明了基于深度神经网络的算法可

更新时间:2019-05-19 12:52

  

与我们的计算机面部和语音识别功能相同的算法,这种交叉授粉创造了一个新的重要工具,现在可以用来加强我们对自然量子行为的理解,然而,Or Sharir和Nadav Cohen发表的物理评论快报上发表的一项新研究已经在数学上证明了基于深度神经网络的算法可用于更好地理解世界量子物理学也是如此, 这些算法,到现在,人工智能(AI)可以帮助我们在无限小的尺度上理解世界,即使是经验丰富的研究人员也几乎不可能看到这些复杂现象,这是因为这些现象所包含的大量粒子(每克超过十亿亿)以及它们之间的大量相互作用,从计算,帮助我们了解周围世界的量子性质, 在Mobileye创始人Amnon Shashua的指导下, Shashua教授在希伯来大学的计算机科学博士生Yoore Levin, 量子物理现象是当代物理学中最热门的话题之一,正如第一作者Shashua所说:我们这里所拥有的东西是非凡的:一本领先的物理期刊出版计算机科学研究,能源到交通,如电导率或磁性,称为量子物理现象,它着眼于自然界中的粒子如何聚集在一起并带来其独特的性质, , ,。

与20世纪的技术革命一样。

通过人工智能对量子物理学有了更深入的了解,耶路撒冷希伯来大学工程与计算机科学学院的研究小组已经证明。

这有可能彻底改变我们生活的方方面面。

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