XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索算法
实时战略游戏的程序化策略
基于搜索的系统已被证明可用于零和博弈中的规划。然而，基于搜索的方法具有重要的缺点。首先，搜索算法的决策大多是不可解释的，这在需要可预测性和信任的领域（例如商业游戏）中是个问题。其次，基于搜索的算法的计算复杂性可能会限制其适用性，特别是在资源与其他任务（例如图形渲染）共享的环境中。在这项工作中，我们介绍了一种用于合成实时战略 (RTS) 游戏的程序化策略的系统。与搜索算法相比，程序化策略更容易解释，并且一旦程序被合成，往往会很高效。我们的系统使用一种简化领域特定语言 (DSL) 的新算法和一种通过自对弈合成程序的本地搜索算法。我们进行了一项用户研究，招募了四名专业程序员来开发 µ RTS（一款极简 RTS 游戏）的编程策略。结果表明，通过我们的方法合成的程序可以超越搜索算法，并且可以与程序员编写的程序相媲美。
由数学与计算机系组织...
实现无信息搜索算法（BFS、DFS） 实现信息搜索算法（A*、内存受限 A*） 实现朴素贝叶斯模型 实现贝叶斯网络 构建回归模型 构建决策树和随机森林 构建 SVM 模型 实现集成技术 实现聚类算法 实现贝叶斯网络的 EM
1955年《基本商品法》：优点和挑战
A.高级搜索算法dinzo部署了尖端的搜索算法，利用机器学习和自然语言处理，以提升产品发现，从而为用户提供精确且与上下文相关的搜索结果。这种智能算法随着时间的推移适应用户偏好，提供了越来越个性化和高效的购物体验。dinzo的高级搜索算法结合了续您的查询扩展技术，从而使其能够以高度准确性地对用户查询进行解密和扩展。通过考虑搜索词的上下文，该算法完善了其对用户意图的理解，从而产生了更细微和量身定制的搜索结果。这种上下文意识增强了算法预测用户需求和偏好的能力。-（e Matex Adda Adda Adda Advance Advance搜索算法KI）自定义API开发量身定制的API的开发增强了数据的效率，从而确保了通过优化的和后端的系统和后端系统之间的优化和具有优化的交流。dinzo的API设计具有宁静的体系结构，为未来增强功能提供了灵活且可扩展的基础。
PHY265 讲义：量子算法简介
6 量子搜索算法 53 6.1 Grover 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...
INFS 3003 人工智能
1. 阐明人工智能和知识系统的主要概念及其历史背景。 2. 有效地开发用于解决经典和复杂人工智能问题的基本和高级搜索算法。 3. 解释和开发用于特定游戏任务的经典和非经典游戏程序。 4. 构建合理有效的一阶推理程序，并使其适应解决各个领域的复杂推理问题。 5. 分析和评估关键人工智能技术，包括智能代理规划系统和决策树学习算法。 6. 集成人工智能搜索算法和逻辑推理机制来解决智能代理领域的复杂问题。
![arXiv:2002.02242v1 [quant-ph] 2020 年 2 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6402defd7676ce92d03679d2c22f8ec453819ca7.webp)
arXiv:2002.02242v1 [quant-ph] 2020 年 2 月 6 日
量子计算中的一个相关问题涉及，根据由合适的驱动汉密尔顿量指定的薛定谔量子力学演化，源状态可以多快被驱动到目标状态。在本文中，我们详细研究了在由多参数广义时间无关汉密尔顿量定义的连续时间量子搜索问题中计算从源状态到目标状态的转换概率所需的计算方面。具体来说，为了量化量子搜索在速度（最短搜索时间）和保真度（最大成功概率）方面的性能，我们考虑了从广义汉密尔顿量中出现的各种特殊情况。在最佳量子搜索的背景下，我们发现在最短搜索时间方面，它可以胜过著名的 Farhi-Gutmann 模拟量子搜索算法。相反，在近乎最佳的量子搜索的背景下，我们表明，只要寻求足够高的成功概率，就可以识别出能够胜过最佳搜索算法的次优搜索算法。最后，我们简要讨论了速度和保真度之间的权衡的相关性，重点强调了对量子信息处理具有理论和实际重要性的问题。
人工智能单元-I 题库...
最佳优先搜索是一般树搜索或图搜索算法的一个实例，其中根据评估函数 f(n) 选择要扩展的节点。选择具有最低评估的节点进行扩展，因为评估衡量了到目标的距离。这可以使用优先级队列来实现，优先级队列是一种数据结构，它将边缘保持在 f 值的升序顺序中。2.1.2. 启发式函数启发式函数或简称启发式函数是一种函数，它根据可用信息在每个分支步骤中对各种搜索算法中的替代方案进行排序，以便决定在搜索期间要遵循哪个分支。最佳优先搜索算法的关键组成部分是启发式函数，用 h(n) 表示：h(n) = 从节点 n 到目标节点的最便宜路径的估计成本。例如，在罗马尼亚，人们可以通过从阿拉德到布加勒斯特的直线距离来估计从阿拉德到布加勒斯特的最便宜路径的成本（图 2.1）。启发式函数是向搜索算法传递附加知识的最常见形式。贪婪最佳优先搜索贪婪最佳优先搜索尝试扩展最接近目标的节点，理由是这可能快速得到解决方案。它使用启发式函数 f(n) = h(n) 来评估节点。以罗马尼亚的路线寻找问题为例，目标是从阿拉德市出发到达布加勒斯特。我们需要知道从各个城市到布加勒斯特的直线距离，如图 2.1 所示。例如，初始状态是 In(Arad) ，直线距离启发式 h SLD (In(Arad)) 为 366。使用直线距离启发式 h SLD ，可以更快地到达目标状态。
最大功率点跟踪的比较研究...
可再生能源在替代化石燃料资源方面发挥着至关重要的作用，而太阳能是这些资源之一，它被认为是环境友好的，并且在过去几年中得到了越来越多的使用。使用太阳能电池板时的主要问题是工作点会随着太阳辐照强度和太阳能电池板表面温度的变化而波动。当负载直接与太阳能电池板耦合时，在大多数情况下，输送的功率不会达到最大功率，因此需要最大功率点跟踪控制器来使系统高效运行，从而使电压转换电路的负载和输入阻抗之间匹配运行，通过这种运行，工作点处于最大功率。在本研究中，使用 MATLAB-2016a 程序对最大功率点跟踪系统进行了仿真，并使用了多种算法：扰动观察算法、增量电导算法、滑模控制器和电压转换电路（降压转换器）的负载与输入阻抗匹配的随机搜索算法。设计并搭建了同步降压转换器电路，然后实际实施系统。微控制器 arduino UNO 用于实现跟踪算法。实际系统实施中使用扰动和观察算法。。结果表明，滑模控制器在获得最大功率方面比传统算法快两倍以上，比随机搜索算法快约 6 毫秒，随机搜索算法比传统算法快约 1.5 倍，并且当辐照强度发生变化时，响应速度更快，可以访问新的最大功率点。SMC 的性能优于传统算法，随机搜索算法优于传统算法，其性能非常接近滑模控制器的性能。实际实施的响应非常快且强大。