这些光学驱动的系统具有巨大的增长潜力,因为我们了解如何控制控制这些系统的激发态量子动力学过程。尽管已经提出了几种方法和算法,以优化量子控制场(每种都有其自己的目的和优势14-17),但所有这些先前的方法本质上都是迭代性的,需要复杂的数值方法来求解这些最佳控制场。由于这些动态优化问题的非线性性质,这些算法所需的迭代和浮点操作的数量可能非常大,从而导致非常缓慢的收敛性(即使对于相对简单的一维问题16,18)。此外,当需要新的量子机械系统的最佳控制场时,必须重新启动整个迭代过程,因为该算法没有先前收敛的病例的先前的“内存”。由于这些计算瓶颈,我们想知道机器学习,尤其是深层神经网络(DNNS)是否可以提供一种有前途的方法来获得解决量子动力学中这种复杂的,逆问题的解决方案。近年来,机器学习已成为物理科学中的强大工具,用于在高维数据中找到模式(尤其是那些逃避人类直觉的模式)。虽然大多数机器学习
非人类人道主义:当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年,有超过 1.68 亿人需要人道主义援助,同时有超过 6900 万人成为难民,人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分,也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分,“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术,都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架,将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象:不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”(Calhoun,2008),而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象(Fassin,2012;Lester & Dussart,2014)。人工智能同样是一个多面现象:不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新,而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的,因为人工智能依赖于机器学习算法,而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的,且具有本体论和认识论的局限性(Crawford & Finn,2014),人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见(Benjamin,2019;Eubanks,2018;Noble,2018 等)。
新罕布什尔州预算的资金依赖于经济活动产生的收入,而经济活动因 COVID-19 危机而严重受阻。这些州收入用于支付花岗岩州居民的关键服务,包括旨在帮助那些面临经济困难的人的支持和援助。自 3 月中旬以来,新罕布什尔州近一半的家庭报告就业收入减少,因此,对旨在帮助低收入家庭的州服务以及教育和医疗服务支持的需求在疫情期间有所增加,并且很可能会在下一个州预算两年期继续保持高位。1 COVID-19 危机带来的经济冲击导致州收入大幅下降,包括截至 6 月的 12 个月(即该州两年预算的上半年)内两个关键基金的预算缺口达到 5.5%。预计这些资金在州预算第二年的缺口为 9.1%。危机迅速影响了税收收入,包括来自企业利润、企业报酬、汽油销售、餐厅餐饮以及酒店和汽车租赁的收入。虽然在前两年征收的某些一次性收入消失后,税收收入已经在下降,但这种下降对州预算资助的服务构成了重大风险,其中许多服务对于应对疫情造成的收入损失和医疗服务需求增加至关重要。2 尽管它们在一些关键方面有所不同,且仍存在很大的不确定性,但对州收入的影响可能与 2007 年至 2009 年大衰退期间的影响程度相似,当时的政策决定大幅削减了对主要州机构的资金。3 在大衰退和 2001 年的经济衰退中,联邦政府都向州政府提供了援助,以帮助抵消收入损失并保留或支持州资助的服务。尽管联邦政府在新冠疫情爆发之初就部署了大量资源,包括可由各州灵活支配的援助,但相对于收入下降的幅度,可用于弥补预算缺口的援助非常有限。联邦政府提供的额外援助(视其形式而定)将有助于确保花岗岩州居民的关键服务在这场危机中得以维持。本期简报研究了州收入的初始缺口,分析了官方收入缺口预测,并总结了未来联邦政府向该州提供的潜在援助形式,这些援助将有助于保留和支持新罕布什尔州居民的关键服务。
7 病理学和实验室医学系,北岸大学医院和长岛犹太医学中心,诺斯韦尔健康中心,莱克萨克塞克斯,霍夫斯特拉/诺斯韦尔唐纳德和芭芭拉扎克医学院,纽约州 11042,美国
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之,我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征,如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题,一般原则对这些问题没有多大帮助,尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是,AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是,AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征:智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序,就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统,对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
使用Verso®CLIQ锁定系统,Deutsche Theatre的设施管理依赖于机电系统系统,该系统将最优质的微电子与智能数据加密整合到高质量的机械锁定缸系统中。verso®Cliq易于操作,并且出于许多原因。例如,系统管理员无需单独激活每个锁定缸即可更换电池。电源和通信 -
基于三波混合的参数放大器是电磁信号处理的基本过程[1],无论是在光学和微波频域中。最近,随着量子信息科学的出现,三波混合为单个光子水平[2,3]的测量提供了一个基本的构建块,在此至关重要的是,非线性混合过程纯粹是消除的。一类重要的参数放大器利用三波混合来通过向下转换较高的频率泵场的转换来扩大传入的信号场。放大过程涉及在角频率下传入的泵photon!p以频率分为传出的信号和怠速光子!s和!i,在哪里进行。p¼!sÞ!i。自非线性光学元件早期以来,就已经知道了经典级别的三波混合过程原则上是可逆的和相位敏感的。在三波混合的情况下,这是最容易看到的,这是通过制作不耗尽的泵近似,从而导致信号和惰轮的线性两端口散射矩阵。通常仅在信号端口的输入中运行非排定副标,从而导致相位呈现相位的放大器,并带有功率增益,G 0。However the S matrix has two eigenvectors corresponding to inputs on both signal and idler port, with reciprocal eigenvalues given approximately by 2 ffiffiffiffiffiffi G 0 p , 1 = 2 ffiffiffiffiffiffi G 0 p , the former corresponding to coherent amplifica- tion of signal and idler with power gain 4 G 0 , and the latter to coherent attenuation (CA).在CA中,信号和惰轮都用正确的相对相施加,并且它们连贯地组合到泵频率,从而导致功率衰减1 = 4 g 0;这是相干扩增的时间转换过程。直到最近,还没有几乎无损的微波放大器,可以通过此简单的矩阵来很好地建模。但是,我们在这里使用的约瑟夫森参数转换器(JPC)几乎是无损的,并且性能限制了量子[5,6]。连贯的衰减和扩增