ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
ဥာဏ်ရည်တု၏နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အခြေခံကိရိယာများဖြစ်သည်။ classification neural network ၏ output ကို ဆွေးနွေးသောအခါ၊ အတန်းများကြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးခြင်းသဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဆိုပါ ထုတ်ပြန်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
မည်သည့်အခြေအနေများအောက်တွင် ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော အင်ထရိုပီသည် ကွယ်ပျောက်သွားသနည်း၊ ၎င်းသည် ကိန်းရှင်နှင့်ပတ်သက်၍ အဘယ်အရာကိုဆိုလိုသနည်း။
ကျပန်းကိန်းရှင်တစ်ခု၏ အင်ထရိုပီသည် ကိန်းရှင်နှင့်ဆက်စပ်နေသော မသေချာမရေရာမှု သို့မဟုတ် ကျပန်းပမာဏကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ကွမ်တမ် လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်တွင်၊ ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော entropy ၏ entropy ပျောက်ကွယ်သွားသည့် အခြေအနေများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအသိပညာသည် ကုဒ်ဝှက်စနစ်များ၏ လုံခြုံရေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ အင်ထရိုပီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/QCF Quantum Cryptography အခြေခံအချက်များ, Entropy, ဂန္ထဝင် entropy, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရလဒ်တစ်ခုသို့ ဘက်လိုက်သောအခါနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ရလဒ်များကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အညီအမျှ ခွဲဝေသည့်အခါ ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော အင်ထရိုပီသည် မည်သို့ပြောင်းလဲသွားသနည်း။
Cybersecurity၊ Quantum Cryptography Fundamentals တွင်၊ entropy အယူအဆသည် cryptographic စနစ်များ၏ လုံခြုံရေးကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Entropy သည် ကျပန်းကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသော မသေချာမရေရာမှု သို့မဟုတ် ကျပန်းကျပန်းကို တိုင်းတာသည်၊ ၎င်းသည် ဤအခြေအနေတွင် cryptographic algorithm ၏ရလဒ်များ သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်သော့၏တန်ဖိုးများဖြစ်နိုင်သည်။ ဂန္တဝင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/QCF Quantum Cryptography အခြေခံအချက်များ, Entropy, ဂန္ထဝင် entropy, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရှေးရိုးအင်ထရိုပီသည် ပေးထားသည့်စနစ်တစ်ခုရှိ မသေချာမရေရာမှု သို့မဟုတ် ကျပန်းဖြစ်မှုကို မည်သို့တိုင်းတာသနည်း။
Classical entropy သည် ပေးထားသော စနစ်တစ်ခုရှိ မသေချာမရေရာမှု သို့မဟုတ် ကျပန်းဖြစ်မှုကို တိုင်းတာသည့် သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စနစ်တစ်ခု၏ အခြေအနေ သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ရလဒ်နှင့် ဆက်စပ်နေသော မသေချာမရေရာမှုပမာဏကို ဖော်ပြရန်အတွက် လိုအပ်သော အချက်အလက်ပမာဏ၏ ပမာဏကို တိုင်းတာပေးပါသည်။ ဘယ်လိုဖြစ်တာလဲ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/QCF Quantum Cryptography အခြေခံအချက်များ, Entropy, ဂန္ထဝင် entropy, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
AI Pong ဂိမ်းတွင် neural network model ၏ output ကို မည်သို့ကိုယ်စားပြုသနည်း။
TensorFlow.js ကိုအသုံးပြုထားသည့် AI Pong ဂိမ်းတွင်၊ neural network model ၏ output ကို ဂိမ်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး ကစားသမား၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို တုံ့ပြန်နိုင်စေသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ၎င်းကို မည်သို့အောင်မြင်ကြောင်း နားလည်ရန်၊ ဂိမ်းစက်၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အခန်းကဏ္ဍတို့ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow.js ဖြင့်ဘရောက်ဇာတွင်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, TensorFlow.js အတွက် AI က Pong, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတိုင်းအတာတစ်ခုရှိ အခမဲ့အမှုန်အတွက် Schrodinger ညီမျှခြင်းက ဘာကိုဖော်ပြသနည်း။
အတိုင်းအတာတစ်ခုရှိ အခမဲ့အမှုန်အတွက် Schrödinger ညီမျှခြင်းသည် ၎င်းအပေါ်သက်ရောက်သည့် ပြင်ပအင်အားစုများမရှိဘဲ အမှုန်တစ်ခု၏အပြုအမူကို ဖော်ပြသည့် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်တွင် အခြေခံညီမျှခြင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမှုန်များ၏ လှိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်၏ သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် မတူညီသော ရာထူးများတွင် အမှုန်ကို ရှာဖွေခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ကုဒ်လုပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, qubits အကောင်အထည်ဖော်မှုမှမိတ်ဆက်, 1D အခမဲ့အမှုန်အတွက် Schrodinger ၏ညီမျှခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရိုးရှင်းသော တစ်ဖက်မြင်ပုံစံတွင်၊ အီလက်ထရွန်၏အခြေအနေအား မည်သို့ဖော်ပြပြီး coefficient αsubJ ၏အဓိပ္ပာယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ရိုးရှင်းသော တစ်ဖက်မြင်ပုံစံတွင်၊ အီလက်ထရွန်၏အခြေအနေကို စဉ်ဆက်မပြတ် ကွမ်တမ်အခြေအနေဖြင့် ဖော်ပြသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အီလက်ထရွန်၏ အနေအထားနှင့် အရှိန်အဟုန်သည် သတ်မှတ်ထားသော အကွာအဝေးတစ်ခုအတွင်း မည်သည့်တန်ဖိုးကိုမဆို သက်ရောက်နိုင်သည်။ အီလက်ထရွန်၏ အခြေအနေအား လှိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်၊ ၎င်းသည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပမာဏကို ဖော်ပြသည့် သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, qubits အကောင်အထည်ဖော်မှုမှမိတ်ဆက်, စဉ်ဆက်မပြတ်ကွမ်တမ်ပြည်နယ်များ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အကွက်နှစ်ခုစမ်းသပ်မှုတွင် ထောက်လှမ်းနိုင်ခြေသည် အဘယ်ကြောင့် အလျားလိုက်တစ်ခုစီအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေ၏ပေါင်းလဒ်နှင့် မညီမျှသနည်း။
double slit စမ်းသပ်မှုသည် ဒြပ်ထု၏ လှိုင်းအမှုန်နှစ်ဆနှင့် ကွမ်တမ်စနစ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေသဘောသဘာဝကို ပြသသည့် ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်တွင် အခြေခံစမ်းသပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုတွင်၊ အီလက်ထရွန် သို့မဟုတ် ဖိုတွန်ကဲ့သို့သော အမှုန်အမွှားများ၏ အလင်းတန်းသည် ကျဉ်းမြောင်းသော အပေါက်နှစ်ခုပါသော အတားအဆီးတစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်နေသည်။ အမှုန်များသည် အကွက်များမှတဆင့် ဖြတ်သန်းပြီး တစ်ခုဖန်တီးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း Quantum အချက်အလက်, EITC/QI/QIF ကွမ်တမ် အချက်အလက်အခြေခံများ, ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်, လှိုင်းတံပိုးများနှင့်ကျည်ဆံနှစ်ချောင်းစမ်းသပ်မှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
neural network model ၏ output layer တွင် softmax activation function ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
neural network model တစ်ခု၏ output layer တွင် softmax activation function ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ယခင် layer ၏ outputs များကို class များစွာတွင် probability distribution အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဖြစ်သည်။ ဤအသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အဝတ်အစားပုံရိပ်များခွဲခြားရန် TensorFlow အသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်