XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System例程
扩展量子算法的数据编码模式
摘要 - 作为量子计算机，基于量子力学定律，它们能够比其经典对应物更快地解决某些问题。但是，理论上的速度通常假定可以有效地加载数据的算法。通常，加载例程的运行时复杂性取决于（i）定义如何表示数据和（ii）数据本身的数据。在某些情况下，加载数据至少需要指数时间，这会破坏潜在的速度。，尤其是对于当前可用的第一代设备，编码数据所需的资源（量子和操作）受到限制。因此，了解特定数据编码的后果至关重要。为了捕获有关不同编码的知识，我们提出了两个数据编码模式，这些模式扩展了我们先前的编码模式集合[1]。索引术语 - Quantum计算，数据编码，模式，模式原语
HEC-RAS 2D 用户手册 - 水文工程中心
沉积物输送接口模块由 Stanford A. Gibson 先生编写。准非稳定流计算沉积物输送功能由 Stanford A. Gibson 和 Steven S. Piper 开发。非稳定流沉积物输送模块由 Stanford A. Gibson、Steven S. Piper 和 Ben Chacon (RMA) 开发。特别感谢 Tony Thomas 先生（HEC-6 和 HEC-6T 的作者）协助开发 HEC-RAS 中使用的准非稳定流沉积物输送例程。二维沉积物输送模块由 Alex Sanchez 和 Stanford Gibson 开发。HEC-RAS（1D 和 2D）中的泥石流功能由 Stanford Gibson 和 Alex Sanchez 开发。大部分沉积物输出由 Stanford Gibson 和 Alex Sanchez 设计，并由 Anton Rotter-Sieren 编写。
HHL算法的方程式系统 - PhysLab
2009年由Aram Harrow，Avinatan Hassidim和Seth Lloyd提出的HHL算法用于求解方程的线性系统。我们将经典算法的操作计数与HHL算法进行比较，该算法是一种量子算法，可提高计算速度。要解决这样的线性系统，我们以A |形式抛弃了我们的问题x⟩= | b⟩，哪里| x⟩和| B⟩是归一化的向量，A是遗传学矩阵。该过程涉及通过使用量子相估计（QPE）子例程来找到Ma-Trix的特征值。这反过来利用了反量子傅立叶变换（QFT）。然后，确定的特征值用于实现受控的机构，以有效地找到矩阵a的倒数。这使我们能够计算| X = A - 1 | B⟩。最后一步是取消计算相位估计。我们接下来讨论该算法在物理硬件上的实现，并在IBM的量子计算机上模拟结果。
供应链管理的未来：整合人工智能以提高效率和可持续性
供应链管理（SCM）是现代业务运营的关键组成部分，涵盖了从供应商到消费者的商品，信息和财务状况的计划，执行和监督。这个复杂的过程始于提供原材料的供应商，通过将这些材料转换为成品产品的制造商进行的，并与购买和利用这些产品的消费者达到顶点。随着全球供应链变得越来越复杂和相互联系，组织面临着增强的压力，以提高其效率和可持续性。在这种情况下，人工智能（AI）是SCM中的变革力量。通过自动执行例程任务，分析大量数据并生成预测性见解，AI为企业提供了优化其供应链操作所需的工具。供应链的复杂性日益增长，这是由全球化，消费者需求波动和环境问题等因素驱动的，它促使采用了诸如AI之类的先进技术。这项技术不仅是一种趋势；对于努力改善其
人工智能赋能的未来无线网络：挑战、机遇和未决问题
摘要 — 大量苛刻的服务和用例要求未来无线网络资源管理发生革命性转变。事实上，当应用程序对服务质量的严格要求与网络复杂性的增加相结合时，传统的网络管理例程在 6G 中将变得不可行。人工智能 (AI) 正在成为从下到上协调网络资源的基本推动因素。支持 AI 的无线接入和支持 AI 的核心将为 6G 的自动配置开辟新的机遇。另一方面，支持 AI 的网络中存在许多挑战需要解决。较长的收敛时间、内存复杂性和不确定性下机器学习算法的复杂行为以及网络高度动态的信道、流量和移动性条件加剧了这些挑战。在本文中，我们调查了利用机器学习技术提高无线网络性能的最新研究。此外，我们确定了挑战和未解决的问题，为研究人员提供了路线图。