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World File Search System望而生畏
第二部分：数据和数字基础设施
o 与电信公司合作建设固定无线网络或低地球轨道 (LEO) 卫星，作为最后一英里连接的替代方案。短期内，提供补贴以扩大固定无线或低地球轨道 (LEO) 的接入，特别是在农村社区。虽然通过光纤建设提供的固定宽带服务有望降低延迟并提高吞吐量，但政府和私营部门的短期资本支出可能令人望而生畏，尤其是在试图覆盖地理分散、收入低于城市地区的客户时。固定无线网络和低地球轨道 (LEO) 是增加连接的两种方式，以更低的成本实现更高的数据吞吐量——让更多人能够访问人工智能等技术并生成数据。30 此外，倡导人工智能的国际合作伙伴可以推动将国家频谱分配给愿意为专注于人工智能的技术中心提供服务的电信公司，这些技术中心的吞吐量和延迟要求比其他商业站点更高。
人工智能促进非洲包容性发展（第二部分）
o 与电信公司合作建设固定无线网络或低地球轨道 (LEO) 卫星，作为最后一英里连接的替代方案。短期内，提供补贴以扩大固定无线或低地球轨道 (LEO) 的接入，特别是在农村社区。虽然通过光纤建设提供的固定宽带服务有望降低延迟并提高吞吐量，但政府和私营部门的短期资本支出可能令人望而生畏，尤其是在试图覆盖地理分散、收入低于城市地区的客户时。固定无线网络和低地球轨道 (LEO) 是增加连接的两种方式，以更低的成本实现更高的数据吞吐量——让更多人能够访问人工智能等技术并生成数据。30 此外，倡导人工智能的国际合作伙伴可以推动将国家频谱分配给愿意为专注于人工智能的技术中心提供服务的电信公司，这些技术中心的吞吐量和延迟要求比其他商业站点更高。
集成智能数字银行系统的人工智能 (AI) 架构
摘要：利用人工智能，物理学家们将一个令人望而生畏的量子问题浓缩为仅需四个方程的任务，而直到最近，这个问题还需要 100,000 个方程式，而这一切都不会牺牲准确性。人工智能正在成为计算领域的最新成就。人类大脑在某种程度上代表并融合了解决问题的能力。本研究的目的是详细描述人工智能及其复杂系统的力量如何帮助满足银行业对数字技术的需求。所采用的研究方法是阐述有关人工智能的伟大思想和事实。以尽可能精确的分析能力解释科学数据，从而产生符合结构化思维逻辑的描述。数据取自相关且最新的文献，这些文献是科学家在世界范围内的各种重要科学出版物中发表的工作。研究结果发现了人工智能如何将问题的复杂性转化为简单的解决方案。银行业中的人工智能成为一种整合消费者、智能手机、数据库、安全系统、金融服务机构、机构、执法人员和各种衍生数字系统的工具。关键词：人工智能；银行业；集成；智能；智能系统介绍
通过半正定程序实现的量子信息科学
摘要 正如标题所示，本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题，这些问题特别适合用半定程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生，他们熟悉 SDP，但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也令人望而生畏。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师)，他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模，但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众，我们都力求快速获得不熟悉的材料。对于第一类受众，我们提供足够的必需背景材料（来自量子力学，通过矩阵处理，并将它们映射到狄拉克符号中），同时对于第二类受众，我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍，并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终，我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。
![arXiv:2112.08276v3 [quant-ph] 2022 年 10 月 19 日](/simg/8\813293887f611b02ad20de5dd12d028e9a8485fe.webp)
arXiv:2112.08276v3 [quant-ph] 2022 年 10 月 19 日
正如标题所示，本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题，这些问题特别适合用半定性程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生，他们熟悉 SDP，但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也是令人望而生畏的。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师)，他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模，但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众，我们都力求快速访问不熟悉的材料。对于第一类受众，我们提供足够的必需背景材料 (来自量子力学，通过矩阵处理，并以狄拉克符号映射它们)，同时对于第二类受众，我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍，并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终，我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。
太阳能 DIY 手册。- 所以，您想连接……
为了使信息尽可能与书名相关，而不是以批发的方式攻击太阳能信息，我们将重点介绍您最需要了解的内容，如果您正准备在屋顶上安装太阳能电池板。本章的标题可能已经表明，“如果您准备安装太阳能电池板，这就是您需要了解的有关太阳能技术的信息。”这里的风险很高。然而：这很可能是整本书中最关键的一章。这样看：假设您想买车。如果您是首次购车，这个过程自然会让人望而生畏。然而，事实是，有很多人买过车，如果你愿意，你可以让他们在你购物时用汽车信息“发现”你。在屋顶上安装太阳能电池板的成本可能与走进汽车店购买新车的成本一样高。然而，相比之下，可以说自己拥有“太阳能系统”的人要少得多。还有一件事；风险要高得多。毕竟，这东西要安装在你家的屋顶上。这可不是说“好吧，如果我犯了什么错误，下次我会更清楚的。”那么简单。因此，在你开始安装面板之前；在你跳过本章去阅读更技术性的内容之前，请阅读本章的内容。
3D 战场可视化与防御应用...
光场可视化技术已开始通过商用设备出现，虽然它在消费市场上的出现已经指日可待，但光场显示器融入我们日常活动的那一天仍未到来。然而，仅仅因为光场显示器尚未成为我们日常生活的一部分，并不意味着它们尚未为专业使用环境做出贡献。国防应用就是这样一种用例类别，这些设备令人望而生畏的开发和制造费用并没有真正吓倒可用的预算。事实上，现代战争正在大力投资于新颖的可视化技术和尖端创新，无论是为战场上服役的人，还是为制定战略机动和战术决策的人。后者本质上是基于大量数据做出决策的过程。这种过程的成功从根本上受到可用信息和投影信息的传递效率的影响。在本文中，我们介绍了我们在光场战场可视化方面的工作以及光场在国防和战争目的的其他相关应用。除了传统方法外，我们还提出了多种最适合所研究用例的替代解决方案。我们的工作优先考虑可视化质量和用户交互。关于系统属性，特别关注视野和角度分辨率
将机器学习与现实世界联系起来：通过类比来增强学习理解
摘要。机器学习对许多人来说是一个令人兴奋的领域，但它的严谨性、数学和快速发展往往令人望而生畏，使他们无法学习和从事这一领域的职业。机器学习算法（如 K-最近邻、核方法、支持向量机）的相似性已被广泛探索，但在人类学习中却没有那么多探索，特别是在教授机器学习方面。在向本科生、研究生和普通学生教授这门课程的过程中，作者发现将概念与现实世界的例子联系起来大大提高了学生的理解能力，并使主题更容易理解，尽管涉及数学和方法。本文使用说明性示例将机器学习中的一些概念、工件和算法（如过度拟合、正则化和生成对抗网络）与现实世界联系起来。论文中的大部分类比在作者的教学过程中都得到了学生的一致好评，并被认为有助于提高理解力。希望本文介绍的材料能够让更多的读者受益，吸引更多的学习者进入该领域，从而为该领域做出更大的贡献。本文最后建议，深度学习可以自动生成相似性和类比性，这是未来的发展方向。
![arXiv:2403.13486v1 [quant-ph] 2024 年 3 月 20 日](/simg/3\3940a4247e5377aa61bf6dc0e9cb7ef9dc600a78.webp)
arXiv:2403.13486v1 [quant-ph] 2024 年 3 月 20 日
运行量子算法通常需要实现具有大量多量子比特门的复杂量子电路，因此解决实际应用的挑战似乎令人望而生畏。迄今为止，没有实验能够成功证明量子优势，因为通过使用张量网络算法，结果可以很容易地在经典计算机上充分复制。此外，即使在理论上，这些优势在量子系统中究竟根植于何处仍不清楚，因为通常与量子算法相关的对数复杂性也存在于基于张量网络的算法中。在本文中，我们提出了一种名为张量量子编程的新方法，该方法利用张量网络进行混合量子计算。我们的主要见解是基于张量网络的算法的主要挑战在于它们的高秩（键维数）。量子计算为这一挑战提供了一个潜在的解决方案，因为理想的量子计算机可以表示具有任意高秩的张量，而经典计算机则相反，这指明了实现量子优势的道路。虽然基于张量的向量编码和状态读出是已知的程序，但直接在量子设备上执行矩阵向量乘法所需的矩阵编码仍未解决。在这里，我们开发了一种算法，将矩阵乘积算子编码到量子电路中，其深度与量子比特的数量成线性关系。它证明了在微分方程、优化问题和量子化学中经常遇到的几个矩阵上，最多 50 个量子比特的有效性。我们认为这项工作是朝着创建真正实用的量子算法迈出的第一步。
这是 - 材料 - Vaclav Smil
本世纪最大的挑战之一是减少或消除全球温室气体排放，主要方法是将全球能源系统从碳基燃料转向低碳或零碳系统。这将是一项艰巨的任务，然而，全球能源供应脱碳的范围、难度和复杂性却被广泛且反复地低估。例如，尽管脱碳过程已经进行了二十多年，但世界对化石碳的依赖每年都在增加，而不是减少。目前，无法确定无碳能源供应的最终构成：多少发电份额将来自风能、太阳能和核裂变？有多少汽车将使用燃料电池或绿色氨而不是电池？这项全球行动的最终成本无法准确估计，但总计将达到数百万亿美元，这意味着在未来几十年里，每年都需要花费全球经济产值的很大一部分（现在约为 100 万亿美元）来实现这一目标。虽然成本本身就令人望而生畏，但近年来人们迟迟才开始关注另一项根本挑战：数十年的能源转型需要巨大的物质需求。这些需求包括用风力涡轮机、光伏电池或核反应堆等非碳转换技术取代超过 4 TW 的化石燃料发电能力（目前集中在大型中央发电站）；用电池或非化石燃料取代道路上的 14 亿台内燃机（汽油和柴油）；找到无需 10 亿吨煤焦炭的铁矿石冶炼新方法；用热泵或其他热源取代超过 5 亿台天然气炉（在家庭、工业和商业场所）；并引入新的