XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器学习
Qudit机器学习
摘要我们对一个简单的 d 级系统 (qudit) 的学习能力进行了全面的研究。我们的研究专门针对使用真实数据库（特别是 Iris、乳腺癌和 MNIST 数据集）的分类任务。我们探索了度量学习框架中的各种学习模型以及不同的编码策略。具体来说，我们采用数据重新上传技术和最大正交状态来容纳低维系统中的输入数据。我们的研究结果揭示了最佳策略，表明当输入特征数据的维度和类别数量不明显大于 qudit 的维度时，我们的结果与最佳经典模型相比显示出良好的可比性。即使对于维度 d < 5 并使用具有几层（L = 1、2）的算法的小型量子系统，这种趋势也是如此。但是，对于 MNIST 等高维数据，我们采用一种混合方法，即通过卷积神经网络进行降维。在这种情况下，我们观察到小型量子系统经常充当瓶颈，导致与经典系统相比准确性较低。
人工智能和机器学习
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术有可能彻底改变公共部门的运营，提高效率、公民参与度和服务交付。尽管有改善医疗保健和公共安全等好处，但挑战仍然存在，包括劳动力准备和监管问题。同样，高等教育 (HE) 面临着有效整合 AI 和 ML 的压力，以满足不断变化的社会需求并在全球不确定性中保持竞争力。AI 和 ML 技术正在迅速改变高等教育，为改善教学、学习、研究和行政流程提供了机会。这些技术越来越多地用于招生、个性化学习、预测分析和行政任务。多样性、公平和包容性 (DEI) 对高等教育机构 (HEI) 至关重要，可促进所有人的公平、准入和包容性。克服偏见检测、个性化学习、语言可访问性、多元化教师招聘和包容性课程开发等挑战需要利用 AI 和 ML 驱动的工具。我们的研究，即对先前研究结果和当代文献关于 AI&ML 的影响和后果的全面回顾，并不打算明确回答它是否会取代或增强和丰富教师在教学过程中的作用的问题。这是因为我们才刚刚开始在高等教育的各个领域认真使用 AI&ML。关键词：人工智能、机器学习、公共部门、高等教育、多样性、公平和包容性结论强调了对高等教育中人工智能和机器学习挑战和风险缺乏批判性反思、与理论教学观点联系薄弱，以及需要进一步探索高等教育中人工智能和机器学习应用中的伦理和教育方法。
人工智能和机器学习
缩写 ADA – 自动数据分析 ASME 规范 – 美国机械工程师学会锅炉和压力容器规范 CASS – 铸造奥氏体不锈钢 CNN – 卷积神经网络 CS- 碳钢 DMW – 异种金属焊缝 DNN – 深度神经网络 DR – 检测率 EPRI- 电力研究所 FPR – 假阳性率 ISI – 在役检查 ML – 机器学习 NDE – 无损检测 ORNL – 橡树岭国家实验室 POD – 检测概率 PNNL – 太平洋西北国家实验室 ROC – 接收者操作曲线 RVUH – 反应堆容器上封头 TFC – 热疲劳裂纹 TPR – 真阳性率 UT – 超声波检测（超声波、超声波检查等）UV – UltraVision VP – VeriPhase WSS – 锻造不锈钢
人工智能和机器学习
Leidos AI 团队利用我们在各种数据和任务方面的广泛领域知识和经验，指导客户逐步创建和执行引入可信 AI 的定制策略。首先，我们帮助客户识别和组织数据，帮助缩短引入 AI 的总体时间。我们与客户合作，分析通过 AI 创造价值的潜在机会，并优先考虑 AI 提供最大价值的机会。在引入 AI 时，我们最初专注于 AI 帮助人类更高效地完成工作的解决方案，例如，通过筛选数据来帮助改进决策过程。随着用户信任度的提高和人类反馈被纳入 AI，人类作为合作伙伴来检查、分析和确认系统提供的潜在选项。随着越来越多的人类反馈被纳入，AI 已准备好自主处理人类任务，但人类始终控制着关键流程。
