XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索算法
使用TMTPRO 32-PLEX试剂增强蛋白质定量和样品吞吐量，并从热科学轨道上的延伸支持特征延伸
使用Proteome Discoverer 3.2软件和Sequest®HT搜索算法进行数据分析。肽的修饰包括用于HELA的氨基甲基甲基化（C）的动态修饰，用于蛋白质混合物的羧甲基化（C），TMTPRO标签（N-末端，K）和MET氧化。FDR阈值在渗透剂节点中设置为1％，以识别肽和蛋白质鉴定的高置信度。在报告基因离子量化器节点中指定了11 ppm的记者离子峰积分耐受性，并使用新的集成的报告频道控制通道范围的范围范围范围进行了剥离和非剥离的控制通道，对剥离和非置换通道组的归一化进行了归一化。
使用深度学习和快速最大内在产品搜索
我们如何构建和优化必须快速填充板岩的推荐系统（即横幅）？深度学习堆栈与快速最大最大产品搜索（MIPS）算法的组合已经表明，可以在生产中部署灵活的模型，从而可以迅速向用户提供人体建议。尽管很有希望，但不幸的是，这种方法不足以构建最大化奖励的推荐系统，例如单击的概率。通常优化了代理损失，并使用A/B测试来测试系统是否实际提高了性能。本教程通过必要的步骤进行参与，以建模奖励，并直接优化基于快速搜索算法构建的建议引擎的奖励，以生成高性能奖励优雅的推荐系统。
关于...
随着全球能源的需求激增，化石燃料依赖的环境影响变得更加明显，因此迫切需要向更可持续和环保的能源替代品过渡。这强调了对可持续，安全和环保能源解决方案的迫切需求。为此，有效的能源管理策略与混合可再生能源系统的最佳设计相结合，对于尤其是利用可再生资源而言至关重要。在这样的系统中，必须精心尺寸，以确保成本效益，环境敏感性以及针对不可预测的负载变化的弹性。应对这些设计挑战，我们的研究强调了战略效率，审慎选择和系统可靠性的重要性。我们设计了一个离网的混合可再生能源系统，其中包含光伏面板，风力涡轮机，电池存储和柴油发电机，以满足大学校园的年度能源需求。记录了整整一年的数据后，其中包括有关太阳辐射，风速，环境温度和校园负载的指标，我们开发了建立在综合能源管理策略的模型。该模型旨在确定最佳的设计参数，降低年成本，实现可持续的基准测试，并确保系统组件之间的和谐交换。通过此次搜索，我们为混合可再生能源系统的动态提供了深刻的见解，作为实用设计和切实实施的指南。进行优化，我们使用了一系列算法，尤其是遗传算法，粒子群优化，重力搜索算法和杂交算法，例如混合遗传植物 - 晶状体 - 粒子堆管优化的混合遗传学折线优化和混合型搜索算法的软件。我们的发现表明，带有电池存储的光伏面板的整体导致每年的系统成本为671,474.98美元，级别的能源级别的成本为0.1800美元，总净值总成本为10,898,221.74美元，可再生能源分数为100％。很明显，与敏锐的能源管理策略保持一致时，混合遗传算法与粒子群优化相比，比其他方法比其他方法更有效地确定最佳设计参数。
带错误反向传播算法和实验实现的量子电路学习
摘要：量子计算具有胜过经典计算机的潜力，并有望在各种领域中发挥积极作用。在量子机学习中，发现量子计算机可用于增强特征表示和高维状态或功能近似。量子 - 古典杂交算法近年来在嘈杂的中间尺度量子计算机（NISQ）环境下为此目的提出了量子 - 级别的混合算法。 在此方案下，经典计算机所起的作用是量子电路的参数调整，参数优化和参数更新。 在本文中，我们提出了一种基于梯度下降的反向传播算法，该算法可以充分地计算参数优化中的梯度并更新量子电路学习的参数，该参数以当前参数搜索算法的范围优于计算速度，同时呈现相同的测试精度，甚至更高。 同时，所提出的理论方案成功地在IBM Q的20量量子计算机上实施。 实验结果表明，栅极误差，尤其是CNOT门误差，强烈影响派生的梯度精度。 随着由于累积的门噪声误差，在IBM Q上执行的回归精度变得较低。量子 - 级别的混合算法。在此方案下，经典计算机所起的作用是量子电路的参数调整，参数优化和参数更新。在本文中，我们提出了一种基于梯度下降的反向传播算法，该算法可以充分地计算参数优化中的梯度并更新量子电路学习的参数，该参数以当前参数搜索算法的范围优于计算速度，同时呈现相同的测试精度，甚至更高。同时，所提出的理论方案成功地在IBM Q的20量量子计算机上实施。实验结果表明，栅极误差，尤其是CNOT门误差，强烈影响派生的梯度精度。随着由于累积的门噪声误差，在IBM Q上执行的回归精度变得较低。
利用 NMR 进行量子信息处理
本实验将让您在双自旋系统上执行一系列简单的量子计算，演示一和两个量子位量子逻辑门，以及实现 Deutsch-Jozsa 量子算法的电路。您将使用 NMR 技术来操纵氯仿分子中质子和碳核的状态，测量整体核磁化。您应该熟悉 Matlab 才能成功完成此实验！此外，您应该已经完成初级实验室实验 12：脉冲 NMR，并了解 NMR 的基本物理原理。您将测量描述氯仿质子和碳核自旋之间电子介导相互作用的耦合常数；受控非门的经典输入输出真值表；Deutsch-Jozsa 量子算法的数值输出；以及可选的 Grover 量子搜索算法的输出和振荡行为。
找到白人男性：算法性别和种族偏见在政治Google搜索中的流行和后果
摘要：诸如Google之类的搜索引擎已成为使用人工智能（AI）来确定搜索政治信息时发现谁和哪些选民的主要信息网守。本文在一系列四项研究中提出并测试了少数化组算法表示的框架。首先，两种政治形象搜索算法审核描述了搜索引擎如何通过不足和虚假陈述的妇女和非白人政客来反映和维护结构性不平等。第二，两个在线实验表明，算法表示的这些偏见反过来扭曲了对政治现实的看法，并积极加强了对政治的白人和男性化的观点。在一起，结果对AI技术如何扩大政治看法和决策的偏见的科学理解具有实质性的影响。本文有助于正在进行的公开辩论和跨学科研究，算法公平和不公正。
Grover和Shor算法的步骤 - 步骤研究
抽象的Grover和Shor算法是该领域研究开始时量子计算的两个主要封面。第一个是一种搜索算法，与经典算法有关，并且在解决其他几个问题方面具有很大的应用。第二个能够解决多项式时间中数字C的问题，这是负责计算和加密量子研究的主要动力。在这项科学的启动工作中，我们介绍了Grover和Shor的量子算法，该算法广泛用于量子计算，其原始建议集中在电路演变后每一步之后获得的量子状态。因此，行使了Quantic端口的应用以及量子特性的感知以及这两种算法的功能。在电路中，我们重点介绍了允许我们执行处理任务的基本量子纠缠属性。关键字：量子算法。Grover算法。shor算法。
学科名称：人工智能原理
建模和搜索。问题表示方法（状态空间表示、问题分解、约束满足问题、逻辑表示），使问题可以被视为路径查找问题。路径查找问题的图形表示。AND/OR 图。搜索系统的总体方案。搜索系统的控制策略和启发式方法。启发式搜索。著名的不可撤销策略：爬山搜索、禁忌搜索、模拟退火算法。尝试性策略：回溯算法和图搜索算法（A*、B、EMA* 等）。进化算法。双人游戏。游戏的表示。获胜策略。子树评估：极小最大算法和 alpha-beta 剪枝。机器学习简介。监督学习和一些示例（k-最近邻方法、决策树、随机森林、深度学习）。无监督学习和一些示例（k-均值算法、主成分分析）。
AIM 的量子实现：瞄准低深度
摘要。密码的对称密钥原语中的安全漏洞可能会破坏密码的整体安全声明。近年来，随着量子计算的快速发展，人们越来越努力地评估对称密钥密码术对潜在量子攻击的安全性。本文重点分析了 AIMer 数字签名方案中使用的对称密钥原语 AIM 的量子攻击抵抗力。我们介绍了 AIM 的第一个量子电路实现，并根据 Grover 搜索算法估计了其复杂性（例如量子比特数、门数和电路深度）。对于 Grover 密钥搜索，最重要的优化指标是深度，尤其是在考虑并行搜索时。我们的实现汇集了 AIM 低深度量子电路的多种方法，以减少 Toffoli 深度和全深度。
利用人工智能来增强图书馆...
I.简介将AI集成到图书馆运营中确实为革命传统系统提供了重要的机会，使它们更适应当今迅速发展的信息环境中用户的需求和期望。AI可以产生重大影响的关键领域之一是增强搜索和检索过程。传统库目录通常依赖于基于关键字的搜索，这可能是限制的，并且可能并不总是产生最相关的结果。AI驱动的搜索算法可以利用自然语言处理（NLP）技术来更好地了解用户查询并提供更准确和个性化的建议。通过分析用户的行为和反馈，这些算法可以随着时间的流逝而不断地学习和改进，从而为图书馆顾客提供了更有效和令人满意的搜索体验。