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计算开关电路所有诊断的量子算法
故障本质上是随机的，而大多数人造系统（尤其是计算机）的工作方式是确定性的。这就需要将概率论与数学逻辑、自动机和开关电路理论联系起来。本文通过量子信息理论提供了这种联系，这是一种直观的方法，因为量子物理学遵循概率定律。在本文中，我们提供了一种使用基于门的量子计算机计算开关电路诊断的新方法。该方法基于将代表故障的量子位叠加并同时计算所有（通常是指数级）诊断的想法。我们通过经验将诊断的量子算法与基于 SAT 和模型计数的方法进行了比较。对于组合电路的基准，我们在估计故障的真实概率时建立了小于百分之一的误差。
认知表示格式：计算帐户
1。引言表示是主流认知科学和人工智能（AI）中的基础概念（Burge 2010; Cummins 1989; Neander 2017; Shea 2018）。吸引对生物和人造系统内部的表示形式，为我们提供了帮助解释认知和智力的关系性质的工具：具有认知和智能的方式是，以保护和进一步的利益，满足其需求，并保留其存在（以及偶尔在其群体中）与复杂的环境相互作用，并保留其生存（偶尔是该组合的环境）。表示形式的定义特征是它们的性质，也就是说，表示代表与其本身以外的事物有关。地图可能是区域的空间布局；一个句子可以是当前的天气。同样，内部表示是与自身之外的状态，过程和事件有关的生物和人工系统中的状态和过程，通常在体内，
布雷斯特（ENIB）ensta bretagne imt atlantique Universitis de Bretagne Western（UBO）
的目标是SIIA专业化是Brest领先的高等教育机构（UBO，ENIB，ENIB，ENSTA BRETAGNE和IMT ATLANTICE）之间的联合程度，它们基于其智能和自主互动系统的尖端知识来建立共享计划。这项研究的硕士将重点放在研究技能上，这使学生有机会在5个学术模块中遵循3个学术模块，并执行由当地研究人员监督的研究项目。它可以对博士学位的学习需要一个有用的见解，同时允许获得宝贵的硕士学位资格。该程序的主题侧重于与人类用途有关的计算机系统。更具体地说，将研究人造系统与人之间的相互作用的概念，无论是将人类浸入复杂的系统和人类设计和创建这样的系统的情况下。在8个课程单元中介绍了人工智能，学习，认知科学，建模和验证，虚拟现实，机器人技术，传感器网络，建模和仿真的知识。这些课程是由UBO，ENIB，ENSTA BRETAGNE和IMT ATLANTICE的计算机科学部门的研究人员教授的。
印第安纳州学术标准科学环境...
然后可以在给定的情境中测试这些机制，并用它们来预测和解释新情境中的事件。3. 规模、比例和数量。在考虑现象时，关键是要认识到不同规模、时间和能量尺度下的相关内容，以及认识到规模、比例或数量的变化如何影响系统的结构或性能。4. 系统和系统模型。定义所研究的系统（指定其边界并明确该系统的模型）为理解和测试适用于整个科学和工程领域的想法提供了工具。5. 能量和物质：流动、循环和守恒。跟踪能量和物质流入、流出和在系统内的流动有助于人们了解系统的可能性和局限性。6. 结构和功能。物体或生物的形成方式及其子结构决定了它的许多属性和功能。7. 稳定性和变化。对于自然系统和人造系统而言，稳定性条件和系统变化率或演化的决定因素都是研究的关键要素。
使用半球纳米线阵列用于机器人视觉
从生物复合眼中获得灵感，人造视觉系统具有生动的各种视觉功能性状，最近才脱颖而出。然而，大多数这些人造系统都依赖于可转换的电子设备，这些电子设备遭受了全局变形的复杂性和约束几何形状，以及光学和检测器单元之间的潜在不匹配。在这里，我们提出了独特的针孔复合眼，将三维印刷的蜂窝光学结构与半球形，全稳态，高密度的钙钛矿纳米纳米型光电探测器阵列结合在一起。无镜头的针孔结构可以使用任意布局设计和制造，以匹配基础图像传感器。光学模拟和成像结果彼此良好，并证实了我们系统的关键特性和功能，其中包括超级视野，准确的目标定位和运动跟踪功能。我们通过成功完成移动的目标跟踪任务，进一步证明了我们独特的复合眼对先进的机器人视觉的潜力。
Microsoft Word - BajgarHorenovsky23_NegativeHumanRightsAsABasisForLongtermAISafetyAndRegulation_ArXiV_final.docx
随着人造系统变得越来越自主——能够在越来越广泛的情况下无需人类指导即可采取行动——我们需要为它们配备一般原则，以决定哪些行为或结果是人类所希望的，哪些应该避免。更狭窄的指令集可能会引导系统走向满足这些指令但违背更广泛人类价值观的解决方案。例如，我们已经看到有人声称推荐系统可能会将用户推向更极端的观点，这有助于算法实现其狭隘的目标，即通过使用户更可预测来最大化在网站上花费的时间，但违反了人类对算法应该做什么的更广泛偏好（Russell，2019）。2 随着人工智能系统的能力不断增强，这种规范失败的成本可能会增加。因此，有人呼吁向高级人工智能系统传授人类的价值观或偏好（Yudkowsky，2011），以解决所谓的人工智能对齐问题。
通过图积表征复合复杂网络的能量相关可控性
摘要——本文描述了复合复杂网络的能量相关可控性。我们考虑一类通过笛卡尔积由简单因子网络构建的复合网络。所考虑的因子网络是具有基于邻居的拉普拉斯动力学的领导者-追随者符号网络，采用正边和负边来捕捉网络单元之间的合作和竞争相互作用。与大多数现有的关注经典可控性的研究不同，本文从能量相关的角度研究了复合网络的可控性。具体而言，基于笛卡尔图积来表征可控性格拉姆度量，包括平均可控性和体积控制能量，这揭示了如何从局部因子系统的谱特性推断出复合网络的能量相关可控性。然后，这些结果扩展到分层控制网络，这是一种特殊但广泛使用的网络结构，在许多人造系统中使用。由于结构平衡是符号网络的关键拓扑性质，因此，提出了验证复合符号网络结构平衡的必要充分条件，适用于广义图积。
注意提示：凝视比箭头更难覆盖
凝视是一种将他人关注转向特定位置的重要且有力的社会提示。但是，在许多情况下，方向符号（如箭头）实现了类似的目的。是由总体问题进行的，人造系统如何有效地传达方向信息，我们进行了两个提示实验。在两个实验中，都要求参与式插图识别屏幕上出现的外围目标，并通过按下按钮尽快响应它们。在出现目标之前，屏幕中心显示了一个提示。在实验1中，提示是凝视或指向一个方向的箭头或箭头，但对目标位置无可预测。对早期研究的意见，我们发现箭头或凝视的侧面有一个反应时间益处。延伸了早期的研究，我们发现这种效应在垂直轴和水平轴之间以及面部和箭头之间是不可或缺的。在实验2中，我们使用了100％的“反预测性”提示；也就是说，目标总是发生在与凝视或箭头方向相反的一侧。具有没有固有定向含义（颜色）的线索，我们控制了一般学习效果。尽管在实验1中观察到的非预测性目光与非预测性箭头提示之间的定量匹配，但反预测箭头比中性提示的反应时间益处比对反预测性目光的相应益处更强大。这种差异可能具有实际相关性，例如，在人机相互作用的背景下设计提示时。这表明 - 如果符合其固有方向的功效，则与箭头更难覆盖或重新解释。