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选项 B:完成以下所有操作。 (a) 研究什么是二进制代码,以及计算机如何使用它来存储信息。了解什么是 ASCII 表。 (b) 用二进制代码向另一个童子军、你的父母或你的辅导员写一条消息。看看他们能否解码。 (c) 创建一组二进制卡片。取 5 张卡片,在每张卡片的一面写一个零。然后在另一面写上以下数字之一以及该数字的点:1、2、4、8、16。 (d) 将卡片按数字顺序排列,16 在最左边,1 在最右边。将它们翻转,使零朝上。因此 0 = 00000(5 位二进制)。 (e) 现在通过翻转产生正确点数的卡片组合来展示如何表示数字 1-31。通过按顺序将每张 0 卡用零表示,将每张带点的卡片用 1 表示,将每个数字转换为 5 位二进制代码。提示:20 = 10100 3. 计算机科学 Unplugged!选择 A 或 B 并完成所有要求:
上面只是微标志和作业的暗示性列表;教职员工必须以类似的方式准备自己的微项目,作业和活动。考虑到学生获得所需技能的弱点和 /优势,教师必须分配任务的司法组合。如果分配了一个微标志,则有望作为组活动完成。SLA标记应按照连续的评估记录授予。对于没有SLA组成部分的课程,暗示性的微项目 /作业 /活动是可选的,教师可能会鼓励学生执行这些任务以增强学习经验。如果该课程没有关联的SLA组件,则以上暗示性列表适用于教程,也许可以考虑用于FA-PR评估。
“对于大多数人来说,英语比使用符号要容易得多因此,我认为数据处理器应该能够用英语编写程序,并且计算机将它们转换为机器代码。那是Cobol的开始。”后海军上将恩典料斗
摘要。从演示中学习(LFD)的程序化学习的目的是学习一种编程语言的策略,该策略可用于从一组用户演示中控制机器人的行为。本文提出了一种新的程序化LFD算法,该算法针对长马机器人任务,该任务需要具有复杂控制流结构的合成程序,包括具有多个条件性的嵌套循环。我们提出的方法首先学习了一个程序草图,该程序草图捕获了目标程序的控制流,然后使用LLM引导的搜索步骤完成了此草图,该过程结合了一种新技术,以证明编程划分问题的不实现性。我们已经在一种名为Prolex的新工具中实施了我们的方法,并在涉及复杂任务和环境的120个基准上进行了全面的实验评估结果。我们表明,鉴于120秒的限制,Prolex可以在80%的情况下找到与示范一致的程序。此外,对于返回解决方案的81%的任务,Prolex只能通过一个演示找到地面真相计划。相比,CVC5是一种语法引导的合成工具,即使在给出了地面真相计划草图时,CVC5也只能解决25%的案例,而基于LLM的方法GPT-Synth无法解决由于环境复杂性而无法解决任何任务。
量子计算机的概念可以追溯到 80 年代,当时 Richard Feynman 提出了量子计算机作为通用量子模拟器的想法。他的动机是模拟传统计算机中的量子系统的难度,这个问题的时间复杂度会随着变量的数量呈指数增长。90 年代末,Peter Shor 的工作证明了量子计算机可以显著提高处理能力。他的整数分解算法(称为 Shor 算法)揭示了如何在量子计算机的帮助下在多项式时间内解决传统计算机中指数时间的问题。Shor 算法推动了量子计算机的发展,并推动了后量子密码学的创建。由于 Shor 算法可以破解当今所有标准公钥密码算法,因此该研究领域旨在寻找抗量子替代方案。虽然这听起来令人担忧,但业界仍然缺乏强大的量子计算机来破解标准密码方案。此外,NIST 正在努力标准化新的抗量子非对称加密算法。量子计算机可以加速多个过程,包括但不限于优化、物流、机器学习和量子化学模拟。然而,我们正处于嘈杂的中型量子 (NISQ) 时代,量子计算机的量子比特很少,很容易受到噪声的影响,从而限制了量子执行的复杂性。尽管如此,我们比 20 年前的预期走得更远,甚至达到了量子优势的里程碑,量子计算机在某些任务上的表现优于传统计算机。在这种情况下,任务不是解决任何现实世界的问题。这只是专门为量子优势演示而设计的试验。然而,我们距离大规模容错量子计算机并不遥远,许多公司都在规划在本世纪末(直到 2030 年)之前交付它们。尽管我们尚未充分发挥量子计算的潜力,但量子工程师如今是一支需求量很大的劳动力队伍。我们预计这种需求在可预见的未来会增长。随着量子技术的发展,一个新的领域是量子开发人员,即利用量子计算机和编程量子应用程序来调整解决方案的专业人员。调整和开发量子算法并不是一个简单的过程。尽管如此,量子编程并不像人们想象的那么难。它很像经典编程。本教程将讨论量子计算的主要特征,演示如何在