XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System甲骨文
oracle骨铭文的粗到1个生成模型
由于古老的起源，在出土的甲骨文骨铭文（OBI）中有许多不可或缺的字符，这使伟大的challenges带来了认可和研究。近年来，图像介绍技术取得了显着的进步。但是，这些模型无法适应OBI的唯一字体形状和复杂的文本背景。为了应对这些上述挑战，我们提出了一种使用生成的对抗网络（GAN）恢复受损的OBI的两阶段方法，该方法结合了双重歧视者结构，以捕获全球和局部图像。为了准确恢复图像结构和细节，提出了空间注意机制和新型损失函数。通过将现有OBI和各种蒙版的清晰副本喂入网络中，它可以学会为缺失区域生成内容。实验结果揭示了我们提出的方法完成OBI的有效性。
通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们用一系列分类令牌（“提示令牌”）编码标签，该标签的前缀为DNA序列的开始（图1b）。我们训练或微调鬣狗模型以采用处理的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图。1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。
在嘈杂的中间量子量子硬件
摘要 - Grover搜索是一种著名的量子搜索算法，它利用量子叠加来找到具有二次加速的标记项目。但是，当在嘈杂的中间量子量子（NISQ）硬件上实现时，甲骨文和扩散操作员的重复迭代随量子数的数量而增加，从而导致噪声显着。为了解决这个问题，我们提出了一个混合量子式架构，该体系结构用经典优化器的更新代替了量子迭代。此优化器将Oracle Hamiltonian的期望值最小化，相对于代表目标位字符串的参数化量子状态。我们的参数化量子电路比Grover搜索电路要浅得多，我们发现它在嘈杂的模拟器和NISQ硬件上的表现优于Grover搜索。当量子位的数量大于5时，我们的方法仍然保持可用的成功概率，而Grover搜索的成功概率与随机猜测的水平相同。索引术语 - Quantum搜索，嘈杂的中间尺度Quantum，变异量子eigensolver
![arxiv：2402.13895v1 [Quant-ph] 2024年2月21日](/simg/4\4c903a15cfd60b11ccf62c889d157188dd1f8f31.webp)
arxiv：2402.13895v1 [Quant-ph] 2024年2月21日
摘要。在晶格中找到最短的向量是一个问题，据信对于经典计算机而言很难。许多Ma-Jor后Quantum Secure Cryptosystems的安全性基于最短矢量问题（SVP）的硬性[MOO23]。为SVP找到最佳的经典，量子或混合经典量子算法对于选择具有较高安全级别的加密系统参数是必不可少的。Grover的搜索量子算法提供了一种通用的二次加速，允许访问Oracle实现某些函数，该功能描述了何时找到解决方案。在本文中，我们为SVP提供了这种甲骨文的具体实现。我们定义了电路，并根据量子数，门数，深度和T量子成本来评估成本。然后，我们分析了如何将Grover的Quantu搜索与最先进的经典求解器相结合，这些求解器使用了众所周知的算法，例如BKZ [SE94]，该算法被用作子例子。这可以使比经典的最新记录更高的概率解决更大的SVP实例，但仍然不远，对被认为是标准化的密码系统构成任何威胁。根据可用的技术，创建此组合有一系列交易。
2023-24 年度报告
主题：2023-24 年度报告第 35 届年度股东大会 (AGM) 计划于 2024 年 7 月 25 日星期四下午 3:00 IST 通过视频会议 (VC)/其他视听手段 (OAVM) 举行。根据 2015 年印度证券交易委员会（上市义务和披露要求）条例第 34(1) 条的规定，我们随函附上公司 2023-24 财年的年度报告以及第 35 届年度股东大会的通知，该通知仅通过电子方式发送给在公司/存管参与人处注册电子邮件地址的成员。该信息也上传到公司网站 - https://www.oracle.com/a/ocom/docs/industries/financial-services/oracle-financial-services- ar-2023-24.pdf 。这是供您参考和记录的。感谢您， 此致， 甲骨文金融服务软件有限公司 Onkarnath Banerjee 公司秘书兼合规官 会员编号 ACS8547 附件：2023-24 年度报告
第四季度评论
•NVIDIA的H100 GPU芯片，专为数据中心及其新兴的云构成需求，于2022年9月发行。•Openai于2022年11月在AI自然语言属的Chatgpt公开亮相。•到2023年2月，Chatgpt每月拥有1亿个用户，这是新应用程序的创纪录率。•甲骨文的拉里·埃里森（Larry Ellison）在《财富》中引用了他与埃隆·马斯克（Elon Musk）一起描述他所承诺的效果（其AI Venture XAI成立于2023年3月），从NVIDIA的Jensen Huang上通过Nobu Palo Alto中获得了Nvidia的Jensen Huang的更多H100。“我将晚餐描述为……我和埃隆乞求詹森，”埃里森回忆道。“请拿走我们的钱。顺便说一句，我吃了晚餐。不，不，请更多。我们需要您拿更多的钱。” 2
盲人三分之一的格罗弗搜索氮 - >
在这里，我们付诸实践了盲端服务器量子计算的概念，其中有限的量子功率的客户端控制功能强大的服务器上的量子计算执行，而无需揭示计算的任何细节。特别是它是一个三节点设置，可以盲目执行口腔量子计算。在此盲目的口腔量子计算（BOQC）中，Oracle（Oscar）是另一个节点，功率有限，与客户（Alice）合作以向服务器提供量子信息，以便盲目执行量子计算的甲骨文部分。我们使用确切的Grover算法的两量和三个Qubit版本（即具有数据库大小为4 n⩽88）的测试，在GATE阵列方案和盲人群集状态方案中获得这些算法的最佳实现。我们讨论了使用氮胶丝钻石电子和核Qut在最先进的三节点实验中执行这些方案的可行性。
使用
我们研究统计亚组公平性审核分类的问题。Kearns等。 [20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。 基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。 如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。 不幸的是，Kearns等人的减少。 是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。 在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。 在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。Kearns等。[20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。不幸的是，Kearns等人的减少。是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。
安置报告
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