XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标状态
目标状态数量不确定的稳健量子搜索
M / N 和 j op = [( π / 2 − β ) / ( 2 β )] 是最优 Grover 迭代次数。如果 ( 2 j op + 1 ) β ≈ π / 2，则最大概率趋近于 1，这意味着如果量子数据库的维数很大，Grover 算法通常具有很高的成功率。Grover 算法经历了几个重要的发展。在某些情况下，比如结构化搜索 [ 7 ]，其成功率是各个搜索成功率的乘积，因此每个单独搜索的高成功率至关重要；特别是当维度不是那么大时，标准 Grover 算法的效果会不佳。为了解决这个问题，一些改进的搜索算法被提出 [ 8 – 12 ]。Grover-Long 算法 [ 11 ] 是这些改进算法之一，已被证明是最简单、最优的 [ 13 ， 14 ]。该算法的成功率达到 100%，而 Grover 算法在找到 4 个中的 1 个时才能达到 100% 的成功率。在 Grover 原始算法和 Grover 改进算法中，都需要提前知道标记状态的确切数量。因此，如果不知道确切数量，这些算法就无法确定何时停止 [15]。空间搜索 [16-18] 是解决此问题的方法之一。定点搜索算法是另一种方法
人工智能本地搜索
让我们简要回顾一下到目前为止所涵盖的内容。许多计算问题可以映射到 AI 搜索问题。搜索是解决新问题的基本方法。在 AI 搜索技术中，我们到目前为止看到的是，存在大量的状态和动作。有一个起始状态和一个或多个目标状态。我们的目标是找到从起始状态到目标状态的路径。我们已经看到了系统的搜索技术。DFS、BFS 和 IDS 算法等无信息搜索技术会盲目地向各个方向搜索。A ∗、IDA ∗、深度优先 B&B 等有信息搜索技术是引导搜索。在这里，根据估计达到目标状态的成本的评估函数选择下一个节点进行扩展。根据我们目前的知识，为了解决新问题，我们将给定的问题建模为搜索问题。然后，我们应用来自无信息搜索技术或来自有信息搜索技术的搜索算法来系统地探索搜索空间，以从起始状态到达目标状态，并获得从起始状态到目标状态的路径作为解决方案
基于语言引导的杂种高斯扩散
摘要 - 在机器人操纵任务中，实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说，在悬挂杯子等任务中，必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生；但是，这些目标状态通常是随机生成的，缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下，例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外，由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用，因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战，我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散（LHGD）网络，用于生成操纵目标状态，并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法，我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态，用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外，我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明，我们的方法在单模，多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外，它大大降低了点云的重叠，直接产生无碰撞的目标状态，并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
![arxiv：2012.01998v1 [Quant-ph] 2020年12月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5645af61820431fab4deca1b2dc2eb6b56700c11.webp)
arxiv：2012.01998v1 [Quant-ph] 2020年12月3日
量子系统可以由其他量子系统以可逆的方式控制，而无需泄漏到系统 - 控制器化合物外部的任何信息。这种相干的量子控制是确定性的，不如基于测量的反馈控制嘈杂，并且在各种量子技术中具有潜在的应用，包括量子计算，量子通信和量子计量学。在这里，我们引入了一个连贯的反馈协议，该协议由与控制量子系统相同的相互作用组成，该量子系统将量子系统从任意初始状态转移到目标状态。我们确定了将收敛到目标状态的广泛类别的相干反馈通道，然后稳定并保护其免受噪声的保护。我们的结果表明，如果较高的频率出现，系统 - 控制器的相互作用也可以抵抗噪声。我们提供了一个控制方案的示例，该方案不需要对控制器中编码的目标状态的了解，这可能是量子计算的结果。因此，它提供了一种自主，纯量子闭环控制的机制。
条件量子温度计——通过测量更少的
摘要 精确测量量子系统的温度是一项艰巨的任务。量子信息的数学特性使得几乎不可能以无限的精度进行测量。在本文中，我们引入了一种广义热状态，该状态取决于可用测量设备的指针状态。我们表明，这种条件热状态在量子测温中优于吉布斯状态。精度提高的根源在于其由 Wigner-Yanase-Dyson 倾斜信息量化的不对称性。在完全资源理论分析中进一步阐明了这一额外资源，我们表明存在一个吉布斯保留映射可以将目标状态转换为条件热状态。我们将条件热状态和相同目标状态之间的量子 J 发散与量子热联系起来。