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World File Search System卡洛
卡洛斯·德·拉·托雷·奥尔蒂斯
我从事机器学习、神经科学和人机交互交叉领域的多学科研究。我的主要研究领域是脑机接口，我也从事认知建模。我的愿景是让计算系统增强我们的认知能力并支持我们的福祉，自然地与我们的认知相结合。我特别感兴趣的是 (i) 使用机器学习对人类临床或生理数据进行隐性系统适应，(ii) 这些数据如何帮助我们增强机器学习算法，以及 (iii) 人类认知和机器学习模型之间的相似之处是什么。
蒙特卡洛树搜索的量子加速
Monte Carlo Tree Search（MCTS）是一种随机计划算法，可以为两人游戏中的动作提供建议，而无需启发式启发式。在这项工作中，我们描述了一种量子算法，以加快在执行多个此类推出的MCT变体中执行的随机“随机推出”步骤。引入了另一种量子算法，该算法加快了MCTS实例集合的计算。作为开发的技术的推论，提出了一种量子算法，用于估算任意（随机）长度的保单引导在任意（随机）环境中的期望值或最大化的第一步。此步行是由初始状态，策略函数和过渡功能定义的，其值通过在所采用的完整路径上定义的任意评估功能分配给了这样的walk。相对于最著名的经典算法，发现的所有加速度都是二次的。
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
文章类型：研究文章引用：阿迪尔森·卡洛斯·吉库尼（Adilson Carlos Yoshikuni）和阿尔贝托·路易斯·艾尔伯丁（Alberto Luiz Albertin）。 （2020）。通过
对研究人员和从业人员来说，一个核心问题是知识管理策略（KMS）和信息技术（IT）策略一致性是否可以帮助获得竞争优势。为了解决这个问题，这项研究借鉴了信息战略一致性（ITSA），并经验研究了公司KMS与IT之间的关系。调查使用了部分最小二乘路径建模来检查225家巴西公司的经验数据，以测试此处提出的假设。调查结果表明，KMS对ITSA，IT使用的好处（BUTI），业务流程绩效（BPP）和公司绩效（FP）产生了重大的积极影响。结果表明，研究人员和从业人员应该超越对FP的直接影响，并确定如何利用KMS和ITSA来启用和支持BPP，从而有助于知识管理策略和IT业务价值文献。
蒙特卡洛对古典和量子的调查...
Ising模型首先是由Wilhelm Lenz（1920）提出的，他将其作为一个问题向他的学生恩斯特·伊辛（Ernst ising）提出了问题。ising（1925）求解了1-D ISING模型，并发现没有发生任何相变。2-D ISING模型的分析解决方案更为复杂，是Lars Onsager（1944）获得的。对于3-D模型，没有分析解决方案。蒙特卡洛方法以在众多合奏中获得统计平均值，通过该平均值可以轻松地解决任何维度的模型。本研究在模拟2-D ISING模型的相变时执行了大都市和集群算法。另外，由于可以将N量子系统映射到（n+1）-D经典系统，因此也研究了2-D量子ISING模型的相变。基于有限的尺寸缩放定理，与文献值相比，相比精确度以令人满意的精度计算。
卡洛郡议会 2020-2024 年企业规划
1.0 简介/前言 本企业计划是理事会在理事会任期内采取的战略行动框架。它概述了卡洛郡议会 2020 年至 2024 年期间的战略目标和支持战略，这些战略与理事会的使命和核心价值观有关。该计划是在企业政策小组的协商过程和审查之后制定的。它将成为制定年度预算和服务交付计划的主要影响因素，理事会将通过这些计划实现其目标。企业计划也是年度工作计划和个人发展计划的基础。该计划包括实施、监测和审查这些目标的框架，这将确保该计划在不断变化的环境中保持专注、灵活和响应。根据经修订的《2001 年地方政府法》，本企业计划是在涵盖理事会各项活动的组织范围战略方法的基础上制定的。该计划包括理事会每项主要活动的主要目标和优先事项，旨在满足地方当局的情况，同时保持灵活性以满足不断变化的环境的需求。在制定该计划时，理事会已意识到社会包容、平等、气候变化缓解和适应目标、可持续发展以及优质服务和社区领导等跨领域问题。理事会还意识到 2014 年爱尔兰人权和平等委员会法案第 42 条规定的公共部门平等和人权义务。这项义务要求理事会考虑以下需要：(a) 消除歧视 (b) 促进机会平等和对其员工及其服务对象的待遇平等
游戏中的人工智能：使用离线蒙特卡洛树搜索训练简单且计算高效的游戏模型
对于给定的角色（玩家）：a – 动作s – 当前状态Q（s，a） – 在状态s下采取行动a时的平均游戏结果N（s） – 迄今为止访问状态s的次数N（s，a） – 迄今为止在状态s下选择动作a的次数
Microsoft Word-两个阶段的蒙特卡洛模拟，以预测Wave Energy_submission_images_svg.docx
图1。（a）10兆瓦安装能力的LCOE估算的高斯分布。（b）蒙特卡洛模拟中使用的LCOE分布，基于报告的平均波资源的LCOE估计[15]，[18] - [20]。
不可观察的蒙特卡洛计划非骚扰重排任务
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一位用于创建开环轨迹的计划者，该轨迹可以使用非恐怖分子的方法来解决不确定性下的重排计划问题。我们首先将蒙特卡洛树搜索算法扩展到了不可观察的域。然后，我们提出了两项默认政策，使我们能够快速确定实现目标的潜力，同时考虑到重新安排计划至关重要的联系。第一个策略使用从一组用户演示中生成的学习模型。可以快速查询此模型的一系列动作，这些操作试图创建与对象并实现目标。第二策略在全州空间的子空间中使用了启发式指导计划者。使用这些目标知情政策，我们能够快速找到该问题的初始解决方案，然后在时间允许的情况下不断地重新填充解决方案。我们在桌子上的7个自由度操纵器移动对象上演示了我们的算法。