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EE515：量子传感：机器学习、推理……
EE515：量子传感：机器学习，推理和信息单位：4时间：星期一，星期一2：00-3：50pm，位置：KAP 165讲师：Quntao Zhuang Office：PHE 606办公室：TBA办公时间：QZHUANG@USC.EDU CATALOG量子，量子信息，量子的基础，量级机械，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子的基础，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子，量子量，量子量，量子和机器的基础，量子和机器的量度，量子和机器的量度为基础。课程描述是介绍量子传感的基础知识的4个单元课程---推理，信息和机器学习的量子理论。量子信息科学和工程在在计算，沟通和传感方面取得优于古典性能方面表现出了巨大的希望。传感是一个竞技场，量子技术可以在短期内实现用于实际应用的经典感应技术的优势。量子传感和计量学研究非经典资源来增强各种传感应用的测量表现。作为一个突出的例子，激光干涉仪重力波观测站（LIGO）将非经典挤压光注射到其米歇尔森干涉仪中，以超过由于激光射击噪声而超过标准量子限制（SQL）。除了LIGO外，量子计量学还在目标检测，显微镜，生物传感和相跟踪中得到了利用。最近，量子传感已在机器学习任务中发现了应用，例如使用智能量子传感器网络。本课程将介绍量子传感的理论基础，并在不同的实践感应场景中提供量子优势的规范示例。课程始于基本的量子力学，包括量子系统和以谐波振荡器建模的量子光学系统。然后，我们将涵盖经典推理和古典机器学习的基础知识，这是对此之后的量子版本的初步。最后，我们将讨论一些用于量子传感的物理系统。本课程将介绍基本的工具和方法，以建模和分析量子传感协议，并将其应用于现实示例。针对具有复杂线性代数知识的学生，本课程为学生提供了最新的量子传感概述，并为他们做好准备以进一步研究该主题。学习目标结束时，学生将能够
灯笼定量推理答案2.
这是原始文本的重写版本：“通过应用用于求解这两个方程的方法 - （25）和（30） - 您可以轻松解决其余问题。如果您遇到任何定量推理问题，请随时在Twitter上与我联系以寻求帮助。此外，如果您需要更多的练习问题，只需向09059059123发送WhatsApp消息。这些定量推理问题和答案是从我们的书“针对主要5的定量推理问题”中汇编而成的，作为教师快速创建测试和考试问题的参考材料。它还可以帮助学生评估考试准备水平。每个样本问题都有正确的答案。例如，如果微软由675324281表示，则：（26）“ 83241”表示什么？（27）如何用代码（52148）写“房间”？（28）用代码（8741）写拳头？（29）'524624'代表什么？Costom/cosoms/cosmos/cosmis/comsom（30）在代码（6521）中写薄雾？”让我知道您是否需要进一步的帮助！
能量感知分布式推理的视角
摘要 — 对快速响应的高质量人工智能生成内容 (AIGC) 的追求推动了自然语言处理 (NLP) 服务的发展，尤其是在边缘启用的服务 (即边缘 NLP)。具体来说，我们研究了下一个单词预测的分布式推理，这是用户设备上移动键盘的流行边缘 NLP 服务。因此，我们优化了耦合指标，即最大化预测点击率 (CTR) 以提高服务质量 (QoS)，最小化用户不耐烦以增强体验质量 (QoE)，并将能耗控制在可持续发展的预算范围内。此外，我们考虑了现实世界的环境，其中没有关于异构 NLP 模型预测准确性的先验知识。通过集成在线学习和在线控制，我们提出了一种新颖的分布式推理算法，用于考虑用户不耐烦的在线下一个单词预测 (DONUT)，以估计模型的预测准确性并平衡耦合指标之间的权衡。我们的理论分析表明，DONUT 实现了亚线性遗憾（CTR 损失），确保了有限的用户不耐烦，并保持了预算内的能耗。通过数值模拟，我们不仅证明了 DONUT 优于其他基线方法的性能，还证明了其对各种设置的适应性。
通过人工智能（AI）提高推理能力
本研究旨在探索人工智能 (AI) 在学习环境中作为解决思维技能发展挑战的潜力。通过使用人工智能技术，本研究着重于找出人工智能与学生辩论能力之间的关系。本研究采用的方法是定量和相关方法。研究结果表明，学习中的人工智能可以成为批判性和分析性思维能力发展的重要催化剂。在使用人工智能的学习环境中，学生在解决问题、信息分析和批判性思维方面表现出了进步，从而提高了他们的辩论能力。此外，学习效率也提高了，并激励学习者发挥出最大潜力。本研究有助于了解教育中的人工智能如何对辩论技能的发展产生积极影响。这些发现的实际意义可以为未来开发更有效、更个性化的学习策略打开大门，创造一个反应灵敏、适应性强的教育环境。
人工智能的心智理论和元推理
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
人工智能的新型内涵可废止推理
可废止（或非单调）推理的重要性早已在人工智能中得到认可，通过逻辑和自动推理对这种非演绎推理进行形式化建模和计算模拟的提议可以追溯到该领域早期的开创性工作。但从那时起到现在，基于逻辑的人工智能还没有产生一种逻辑和相关的自动化来处理充斥着任意迭代的内涵运算符（如相信、知道等）的可废止推理。我们提出了一种基于逻辑的新方法来解决需要内涵运算符和推理的可废止推理问题。我们利用了两个核心问题。第一个是“尼克松钻石”（ND）[1]，它是人工智能可废止推理研究中一个简单但具有启发性的样本。我们展示了如何通过构建两个论点（对应于钻石的两个分支）来解决 ND 中固有的矛盾，其中一个论点“击败”另一个论点。解决方案是通过对代理关于钻石断言上下文的信念进行推理来找到的。这种关于信念的推理本质上需要内涵逻辑。我们的第二个问题是认知科学中一个经过大量研究且更深入的问题的变体：Byrne 的“抑制任务”（ST）[ 2 ]。我们提出了一个具有挑战性的 ST 新版本，它明确且不可避免地具有内涵性——然后表明我们的新 AI 方法可以应对这一挑战。因此，我们声称我们的方法是“适用于人工智能的”——但我们认为，只有在认知科学中对相关类别的受试者进行的经验实验与我们的人工智能方法的结果相一致时，它才具有认知上的充分性。本扩展摘要的其余部分将对我们用来解决这两个问题的机制（即认知可能性计算）以及解决方案本身进行高级概述。
语言代理的记忆，推理和计划
●含义：以前的AI代理（例如，感知，推理，世界模型，计划）面临的所有相同挑战仍然存在，但我们需要通过LLMS的新镜头进行重新检查，并处理新的镜头（例如，合成数据，自我反射，内部搜索，内部搜索）
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-
定量推理问题和回答主要6
文本提出了各种数学问题及其相应的答案。问题范围从基本算术操作（加法，减法）到更复杂的计算（乘法，除法，分数）。一些问题还涉及单词问题，例如计算变化或确定形状的侧面数。此外，还有一些问题需要理解数学概念，例如素数，最大的常见分隔线和几何形状。提供的答案范围从简单的算术操作（例如15 + 27 = 42）到更复杂的计算（例如3/5 = 0.6）。文本还包括简单挑战的问题，以帮助学生评估他们的数学准备水平。创建脚本并编译学生的成绩使教学工作更加要求。为了减轻这一负担，我们已经汇编了第一学期至第三学期的所有小学定量推理考试问题。此集合是教师设置考试和考试的宝贵参考。对于学生和导师来说，此资源对于修订和考试准备特别有用。它遵守NERDC课程，确保与教育标准保持一致。此资源的关键功能包括： - **可访问性**：可以在任何智能手机上查看。- **可打印性**：可以以硬拷贝格式打印内容。- **编辑性**：该材料以Microsoft Word可编辑格式获得，这对教师特别有益。
来自微电子领域的推理挑战本体
Acatech 1 在 2020 年进行的一项研究表明，制造业在系统转型计划的设计方面仍落后于预期。工业 4.0 成熟度中心的一项调查得出了以下结论：接受调查的公司中有 80% 已经进入了工业 4.0 的六个发展阶段中的第二个阶段。该研究表明，标准化的缺乏和技术概念的实施不足。在这种情况下，一个概念就是本体。由于现实世界的本体具有高度的复杂性，推理器在实时应用中经常会失败，从而无法轻松地在本体上工作。推理性能和任务是语义技术和应用大规模突破的重要瓶颈。对于应用和当前开发的本体，例如物联网，推理很少或不存在。在这些情况下，域描述包含公理，主要是作为域的概念化，然后该概念化通过打开数据孤岛并充当通用语义 API 来实现互操作性。从这个意义上说，本体论在不需要使用推理能力的情况下也是有用的。例如，应用程序只是定义语义以在三元组存储中使用它们。然而，它们并没有实现其潜力和完整的目的。