XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标状态
一般量子马尔可夫过程的打击时间
随机步行（或马尔可夫链）是随机模型，在理论计算机科学中广泛使用。从经典上讲，通过图定义随机步行，其中节点是过程的可能状态，边缘代表可能的过渡。在每个步骤中，根据某些概率分布选择了当前状态的外向边缘，并达到相应的状态。马尔可夫链的理论是对许多算法的分析的基础：一个显着的例子是Schönin的算法，这是最知名的令人满意的经典算法之一（SAT）问题[1]。马尔可夫连锁店的一个重要属性是所谓的打击时间，它量化了我们需要执行的步行数量（预期），以达到或达到一些固定的目标状态，但给定一些初始条件。对打击时间的分析是搜索问题的强大工具[2,3,4,5]，因为这些数量通常与复杂性指标密切相关。作为一个例子，请考虑令人满意的问题：给定F（x），我们从某个分配x 0开始（例如，x 0 =（0，。。。，0）），在每个步骤中，我们选择一个变量以随机均匀地翻转。这可以正式化为在超立方体上的随机步行，并且给定F的分配x ∗，从x 0到x ∗的击中时间平均告诉我们要达到该分配所需的步骤数。一种运行Markov链的算法并在每个步骤检查当前状态是否满足F的时间复杂性与打击时间成正比。在过去的几十年中，几项研究工作致力于将随机步行的概念扩展到量子设置，目的是实现某些速度
人工智能单元-I 题库...
最佳优先搜索是一般树搜索或图搜索算法的一个实例，其中根据评估函数 f(n) 选择要扩展的节点。选择具有最低评估的节点进行扩展，因为评估衡量了到目标的距离。这可以使用优先级队列来实现，优先级队列是一种数据结构，它将边缘保持在 f 值的升序顺序中。2.1.2. 启发式函数启发式函数或简称启发式函数是一种函数，它根据可用信息在每个分支步骤中对各种搜索算法中的替代方案进行排序，以便决定在搜索期间要遵循哪个分支。最佳优先搜索算法的关键组成部分是启发式函数，用 h(n) 表示：h(n) = 从节点 n 到目标节点的最便宜路径的估计成本。例如，在罗马尼亚，人们可以通过从阿拉德到布加勒斯特的直线距离来估计从阿拉德到布加勒斯特的最便宜路径的成本（图 2.1）。启发式函数是向搜索算法传递附加知识的最常见形式。贪婪最佳优先搜索贪婪最佳优先搜索尝试扩展最接近目标的节点，理由是这可能快速得到解决方案。它使用启发式函数 f(n) = h(n) 来评估节点。以罗马尼亚的路线寻找问题为例，目标是从阿拉德市出发到达布加勒斯特。我们需要知道从各个城市到布加勒斯特的直线距离，如图 2.1 所示。例如，初始状态是 In(Arad) ，直线距离启发式 h SLD (In(Arad)) 为 366。使用直线距离启发式 h SLD ，可以更快地到达目标状态。
多模式扩散变压器：从多模式目标学习多功能行为
摘要 - 这项工作介绍了多模式扩散变压器（MDT），这是一种新颖的扩散策略框架，它擅长从多模式目标规范中学习多功能行为，而语言注释很少。MDT利用基于扩散的多模式变压器主链和两个自我监督的辅助目标来掌握基于多模式目标的长马操纵任务。绝大多数模仿学习方法仅从个人目标方式中学习，例如语言或目标图像。但是，现有的大规模模仿学习数据集仅以语言注释为部分标记，这禁止当前的方法从这些数据集中学习语言条件行为。MDT通过引入潜在的目标状态表示来解决这一挑战，该状态表示同时接受多模式目标指令进行培训。此状态表示将基于图像和语言的目标嵌入对齐，并编码足够的信息以预测未来状态。该表示是通过两个自制的辅助目标来训练的，从而增强了提出的变压器主链的性能。MDT在具有挑战性的Calvin和Libero基准提供的164项任务上显示出出色的表现，其中包括包含不到2％语言注释的Libero版本。此外，MDT还建立了关于加尔文操纵挑战的新记录，证明了对先前最新的最新方法的绝对性能提高了15％，该方法需要大规模预处理并包含10倍更多可学习的参数。MDT显示了其在模拟和现实世界环境中稀疏注释的数据中求解长马的能力。演示和代码可在https://intuitive-robots.github.io/mdt policy/。
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
国防部全球信息网格架构愿景 网络中心、面向服务的国防部企业愿景
序言 美国国防部正在转型成为一支网络中心部队。这一转型基于这样的认识：信息是关键的战略组成部分，它使各级决策者能够更快地做出更好的决策并采取行动。确保在需要的地方、需要的时间和需要的人能够获得及时和可靠的信息，这是网络中心的核心。转型国防部并非易事，需要从根本上改变流程、政策和文化。这些变化将确保决策的速度、准确性和质量，这对未来的成功至关重要。从信息角度来看，这一转型体现在一个动态而敏捷的未来全球信息网格 (GIG) 中，它使国防部能够充分利用整个企业的信息和协作力量，直至战场前沿。未来 GIG 的发展将消除通信烟囱，满足不断增长的信息需求，并支持意料之外的需求和用户。GIG 架构愿景的初始版本描述了目标 GIG。我们建立 GIG 架构愿景的目标是促进那些负责将当今 GIG 发展到目标状态的人员（包括组件 CIO、投资组合经理和架构师）的努力统一。为了支持这一目标，GIG 架构愿景旨在成为国防部目标企业架构的简短、高级、易懂的描述（法律和政策要求）。它将定期更新以反映目标 GIG 的操作、系统和技术变化。通过开发一系列分阶段的 GIG 能力增量，当今的 GIG 将朝着本愿景中描述的目标 GIG 发展。诚挚的，John G. Grimes 国防部首席信息官
花旗集团（Citigroup Inc.
截至2025年2月13日，任务技术委员会（“委员会”）是花旗集团（“花旗集团”，“花旗”或“公司”）的董事会常设委员会（“董事会”）。委员会的目的是协助董事会履行其对公司及其子公司和分支机构的监督的责任： （2）花旗的目标状态操作模型和体系结构的发展； （3）基于技术的风险管理，包括风险管理框架，风险胃口和公司的风险暴露，包括网络安全； （4）技术功能的资源和人才计划； （5）与技术有关的公司的第三方管理政策，实践和标准。委员会的角色是监督之一，他认识到管理层负责制定和执行花旗的技术策略，以支持花旗的业务以及设计，实施，实施和维护有效的技术功能。会员委员会将至少由董事会成员组成，并将包括至少一名具有技术事务经验的成员。委员会的大多数成员应构成法定人数。委员会成员和委员会主席应由提名，治理和公共事务委员会的建议任命，并可以由董事会删除。公司的公司秘书或指定人员应担任委员会秘书。每个小组委员会应具有委员会的全部权力和权威。委员会应直接访问和定期收到技术，运营，数据，风险管理和人力资源的代表，并应由花旗集团提供任何要求与其责任有关的任何信息，从而直接访问并获得定期报告。委员会有权在其职责范围内进行或授权调查任何事项，并在认为适当的情况下参与独立的专业顾问。委员会可以在必要或适当的情况下构成并委派小组委员会，损害委员会的一个或多个成员。委员会有权批准
Microsoft Word - GIG Arch Vision v1 0 _Final 28June07_.doc
序言 美国国防部正在转型成为一支网络中心部队。这一转型基于这样的认识：信息是关键的战略组成部分，它使各级决策者能够更快地做出更好的决策并采取行动。确保在需要的地方、需要的时间和需要的人能够获得及时和可靠的信息，这是网络中心的核心。转型国防部并非易事，需要从根本上改变流程、政策和文化。这些变化将确保决策的速度、准确性和质量，这对未来的成功至关重要。从信息角度来看，这一转型体现在一个动态而敏捷的未来全球信息网格 (GIG) 中，它使国防部能够充分利用整个企业的信息和协作力量，直至战场前沿。未来 GIG 的发展将消除通信烟囱，满足不断增长的信息需求，并支持意料之外的需求和用户。GIG 架构愿景的初始版本描述了目标 GIG。我们建立 GIG 架构愿景的目标是促进那些负责将当今 GIG 发展到目标状态的人员（包括组件 CIO、投资组合经理和架构师）的努力统一。为了支持这一目标，GIG 架构愿景旨在成为国防部目标企业架构的简短、高级、易懂的描述（法律和政策要求）。它将定期更新以反映目标 GIG 的操作、系统和技术变化。通过开发一系列分阶段的 GIG 能力增量，当今的 GIG 将朝着本愿景中描述的目标 GIG 发展。诚挚的，John G. Grimes 国防部首席信息官
JHEP04(2023)076
近年来，人们发现了量子信息论与量子引力之间的一些深层次联系。AdS/CFT 对偶为研究这些联系提供了一个富有成效的框架。这种关系的主要例子是 Ryu-Takayanagi 公式，它为对偶 CFT 中的纠缠熵提供了几何解释 [1]。Van Raamsdonk 也强化了这种关系 [2]。他认为两个区域之间的纠缠量与它们的距离有关，我们可以通过纠缠自由度来连接几何，通过解开纠缠来分离它们。后来，这一观察导致了 ER=EPR 猜想 [3]。下一个例子来自将块算子重构为一组非局部模糊的 CFT 算子 [4-6]，这导致了一些悖论。为了解决这些悖论，[7] 的作者使用了量子纠错码的概念。量子引力与量子信息论之间的第三个联系是量子计算复杂性 [8]。这些想法源于一个关于热平衡下 AdS 黑洞爱因斯坦-罗森桥增长的难题。全息复杂性使我们能够理解视界背后丰富的几何结构。量子复杂性的一个特性是，即使在边界理论达到热平衡之后很长时间，它仍会继续增长。事实上，据推测复杂性会持续增长，直到系统自由度数量呈指数增长的时间尺度 [9-11]。量子计算复杂性是量子信息论中的一个概念，它估计从简单的基本门构建所需目标状态的难度。在这个概念中，门是可以从全集中获取的幺正算子 [12,13]。在 AdS/CFT 对应关系的背景下，提出了两种评估边界态复杂性的建议。第一个是，复杂度应该是极值余维数为 1 的块超曲面 Σ 的体积的对偶，该曲面在定义边界状态的时间片上与渐近边界相交。该陈述总结为：CV = max V Σ
国防部全球信息网格架构愿景以网络为中心、面向服务的国防部企业愿景
前言 国防部正在转型成为一支网络中心部队。这一转型基于这样的认识：信息是关键的战略组成部分，它使各级决策者能够更快地做出更好的决策并采取行动。确保及时可靠的信息在需要的地方、需要的时间和需要的人手中可用，这是网络中心的核心。转型国防部并非易事，需要从根本上改变流程、政策和文化。这些变化将确保决策的速度、准确性和质量，这对未来的成功至关重要。从信息角度来看，这种转型体现在一个动态而敏捷的未来全球信息网格 (GIG) 中，它使国防部能够充分利用整个企业的信息和协作的力量，直至战场前沿。未来 GIG 的发展将消除通信烟囱，满足不断增长的信息需求，并支持意料之外的需求和用户。GIG 架构愿景的初始版本描述了目标 GIG。我们制定全球信息栅格架构愿景的目的是促进那些负责将当今全球信息栅格发展到其目标状态的人员（包括组件首席信息官、投资组合经理和架构师）共同努力。为了实现这一目标，全球信息栅格架构愿景被设计为对国防部目标企业架构的简短、高水平、易懂的描述（法律和政策要求）。它将定期更新以反映目标全球信息栅格的操作、系统和技术变化。通过开发一系列分阶段的全球信息栅格能力增量，当今的全球信息栅格将朝着本愿景中描述的目标全球信息栅格发展。诚挚的，约翰·G·格里姆斯国防部首席信息官
![arXiv:2408.07115v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a416435f399d05cab4741eea867dac5b50011fbc.webp)
arXiv:2408.07115v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 13 日
量子态断层扫描 (QST) 仍然是量子计算机和量子模拟器的基准测试和验证的黄金标准。由于通用量子多体状态中的参数数量呈指数级增长，实验量子设备的当前规模已经使直接量子态断层扫描变得难以实现。然而，大多数物理量子态都是结构化的，通常可以用少得多的参数来表示，这使得高效的 QST 成为可能。一个突出的例子是矩阵乘积状态 (MPS) 或矩阵乘积密度算子 (MPDO)，矩阵维度较小，据信它代表了一维 (1D) 量子设备生成的大多数物理状态。我们研究是否可以仅使用量子比特数多项式的状态副本数来恢复一般的 MPS/MPDO 状态，并且误差有界，这对于高效的 QST 是必要的。为了使这个问题在实践中变得有趣，我们假设只对目标状态上的量子比特进行局部测量。通过使用只需要单一测量设置的局部对称信息完备正算子值测量（SIC-POVM），我们对各种常见的多体量子态，包括典型的短程纠缠态、随机 MPS/MPDO 态和一维哈密顿量的热态，给出了上述问题的肯定答案。此外，我们还对某些长程纠缠态（如一族广义 GHZ 态）给出了肯定的否定答案，但已知具有实值波函数的目标态除外。我们的答案得到了 Cramer-Rao 界限的有效计算与使用机器学习辅助最大似然估计（MLE）算法的数值优化结果之间近乎完美的一致性的支持。该一致性还导致了使用局部 SIC-POVM 的最佳 QST 协议，该协议可以在当前的量子硬件上实际实现，并且对大多数一维物理状态都非常高效。我们的结果还表明，即使长距离纠缠量子态能够被有效表示，通常也无法有效恢复。