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World File Search System估计
量子振幅估计案例研究
摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标，用于描述量子计算机的计算能力。近年来，它呈指数级增长。在本研究中，我们将假设这种情况仍然如此，并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的，该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计，可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来，这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测，并表明，如果没有重大突破，作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。
2024 财年预算估计 - 国防部
I. 资助行动描述：地方国防社区合作办公室 (OLDCC) 向各州和社区提供赠款和技术援助，以促进与国防部的伙伴关系，包括军事设施和当地工业基地，以加强任务，实现设施和基础设施节约并降低运营成本，解决侵占和兼容土地使用问题，支持军人家庭，提高军事、民用和工业准备度和弹性。它还使州和地方政府能够计划和执行民事经济调整响应，以应对国防行动对劳动力、企业和社区的影响。这些努力经常利用其他联邦和州/地方技术和财政资源，进一步造福国防部和我们的民事合作伙伴。所有 OLDCC 活动都是在州和地方民事努力的同时进行的，要么是为了应对当地的影响或需要，要么是为了支持我们的国家安全任务，体现了国防部长的三大优先事项：保卫国家、照顾我们的人民和通过团队合作取得成功。这些活动还支持国防部临时国家安全战略指导的以下要素：
SR 稳定性和控制估计飞行测试结果...
技术出版物。已完成研究或重要研究阶段的报告，介绍 NASA 项目的结果，并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 的同行评审正式专业论文的对应文件，但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。
估计承担责任模块 - 自治机构
由Sridhar K从Eoffice生成，SO（SK）-HR-II-CSIR HQ，SO SO（HR-II），CSIR HQ，28/08/2024 02:41 PM
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
财政年度 (FY) 2025 预算估计 2024 年 3 月 ...
资助行动描述：为主要设备和最终项目的恢复、维修、大修和返回单位的仓库级维护提供资金，以及测试、管理和诊断设备 (TMDE) 的仓库级校准。主要设备包括旋翼飞机、通信和电子设备、战斗车辆（由战斗车辆评估小组确定）和战术车辆。此外，该子活动组还为一般支持和建设、标记为“其他最终项目”的设备提供仓库级维护/大修资金。仓库维护是陆军预备役的战略维护保障基地，是完全翻新/大修的最终项目的唯一供应和维护资金来源。这些最终项目填补了设备短缺，使部队现代化，并确保陆军预备役内的设备准备就绪，以支持联合部队和作战指挥官的作战任务。
基于无人机的甲烷排放测量值的几种不确定性来源的定量估计
摘要。甲烷排放的现场水平测量值由操作员与自下而上的散布清单进行对帐，以提高所报告排放的准确性，彻底和确定。在这种情况下，至关重要的是避免测量错误并了解测量不确定性。遥远的飞机系统（通常称为“无人机”）可以在现场级甲烷排放的量化中起关键作用。典型的实现使用“质量平衡方法”来量化排放，高精度甲烷传感器以垂直窗帘模式安装在四极管无人机上。然后可以根据测量的甲烷浓度数据和同时的风数据在事后计算总质量排放率。受控释放测试表明，使用质量平衡方法的错误可能是相当大的。例如，Liu等。（2024）报告了测试的两个无人机解决方案的绝对错误超过100％；另一方面，如果在数据上放置了其他约束，则误差可能会小得多，在Corbett和Smith（2022）中的根平方错误的顺序，将分析限制在风场稳定的情况下。在本文中，我们提出了对物理现象的系统误差分析，该分析影响了与甲烷浓度数据获取和后处理有关的参数质量平衡方法中的误差。这些来源的示例包括单独分析了词的来源，并且必须意识到，实践中可以积累单个错误，并且也可以由未包含在本工作中的其他来源增加它们。
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
将AI基准数据映射到通过专家启发的定量风险估计
文献和多位专家指出了大型语言模型（LLM）的许多潜在风险，但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上，但是模型的功能只是风险的指标，而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接，并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建，从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果，其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明，对于此目的，该方法似乎很有希望，同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。