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World File Search System规范化
量子自然语言处理
量子自然语言处理 (QNLP) 是指在量子硬件上对自然语言进行规范化实现，规范化是指组合语言结构（包括语法）与量子系统组合方式相匹配。自然语言分类分布组合 (DisCoCat) 模型 [8] 实现了这种规范嵌入。其中一个例子是预群 [15] 方面的语法结构与二分纠缠的组合量子结构 [1] 的完美匹配。事实上，DisCoCat 直接受到类似远距传物行为的启发 [5]。除了现代自然语言处理 (NLP) 中常见的向量空间和内积之外，DisCoCat 还采用了其他一些量子理论特征，例如用于表示形容词、动词和关系代词含义的投影仪谱 [17, 12, 13, 7]、用于表示语言歧义和词汇蕴涵的密度矩阵 [16, 2]，以及用于表示相关概念的纠缠 [4]，所有这些特征都“存在于”量子硬件上。因此，DisCoCat-QNLP 值得被称为“量子原生”。第一个实现 QNLP 的提案是在 [19] 中提出的。与传统硬件上的实现相比，DisCoCat 量子实现的第一个主要结果是空间资源呈指数级减少。最初提到的其他成果包括密度矩阵的原生性，以及量子算法的可用性，这些算法为典型的 NLP 任务（例如分类）提供了算法量子优势。然而，该提案的第一个缺点是依赖量子 RAM [11]，而量子 RAM 目前还不存在，而且可能永远不会存在。此外，还需要提供硬件相关的 DisCoCat 图转换为量子电路等。这些缺点在以下方面得到解决：
COUPA AI 分类
Coupa AI 分类采用不同的方法来完成标准化、规范化和丰富支出数据的艰巨任务。Coupa AI 分类利用全球超过一万亿美元的庞大支出数据以及领先的人工智能 (AI) 和机器学习技术，通过深入了解支出情况，帮助客户控制成本并更有效地管理供应链：购买了什么、从谁那里购买、在哪里购买、何时购买以及购买原因。这使我们的客户能够信任数据并根据真实的财务事实和支出行为做出关键的业务决策。
领导力简报：图书馆系统的生成式人工智能探索
圣何塞公共图书馆利用人工智能工具来改进性能和设计程序。SJPL 目前使用机器学习工具来提高其所有 25 个地点的人流量计数器记录数据的准确性。这包括一个用于精确定位和规范化异常值的过程，从而可以可靠地预测访问量以用于预算和运营规划。SJPL 还为社区儿童提供人工智能计划。该计划旨在教儿童人工智能的基础知识和机器学习的实践，其中包括帮助机器学习如何识别海洋中的鱼类。
金融服务领导者构建现代治理数据平台的指南
过去，组织直接将数据建模到规范化的数据仓库中，导致效率低下和性能问题。借助 Databricks，整个数据架构以 Delta Lake 为基础，这是一种符合 ACID 的格式，可以大幅降低数据工程工作负载和分析工作负载的总体拥有成本。团队可以在流程的每一层（从摄取和管理到消费）应用量身定制的数据建模方法，例如针对摄取和管理层使用写入优化的数据模型（例如 3NF、Data Vault），针对消费层使用读取优化的数据模型（例如 Star-Schema、Dimensional）。此外，数据管理的每个阶段都会自动捕获到 Unity Catalog 中，这是 Databricks 针对数据和 AI 的统一治理解决方案。
运动图像标准配置文件 MISP-2022.1
图 1：支持 MISP 的标准生态系统 ...................................................................................................................... 11 图 2：组成运动图像的图像说明 ...................................................................................................................... 14 图 3：运动图像功能模型和构建块功能 ...................................................................................................... 16 图 4：图像序列 ...................................................................................................................................... 18 图 5：以颜色为例的图像解剖 ...................................................................................................................... 19 图 6：逐行全局、逐行滚动和隔行扫描的示例 ............................................................................................. 21 图 7：运动图像的类别 ............................................................................................................................. 23 图 8：0 类运动图像转换 ............................................................................................................................. 27 图 9：MPEG-2 传输流容器 ............................................................................................................. 38 图 10：2x2 图像几何说明 ............................................................................................................................. 40 图 11：运动图像数据规范化 ............................................................................................................................. 45 图 12：收藏示例（MISB ST 0601）................................................................................ 49
一种快速低功耗多传感器 3D 场景框架...
摘要。我们提出了一个计算框架，它结合了深度和颜色（纹理）模态来进行 3D 场景重建。场景深度由采用飞行时间原理的低功率光子混合装置 (PMD) 捕获，而颜色（2D）数据则由高分辨率 RGB 传感器捕获。这种 3D 捕获设置有助于 3D 人脸识别任务，更具体地说，有助于深度引导图像分割、3D 人脸重建、姿势修改和规范化，这些都是特征提取和识别之前的重要预处理步骤。两种捕获的模态具有不同的空间分辨率，需要对齐和融合，以形成所谓的视图加深度或 RGB-Z 3D 场景表示。我们特别讨论了系统的低功耗操作模式，其中深度数据看起来非常嘈杂，需要在与颜色数据融合之前进行有效去噪。我们建议使用非局部均值 (NLM) 去噪方法的修改，该方法在我们的框架中对复值数据进行操作，从而提供针对低光捕获条件的一定稳健性和对场景内容的自适应性。在我们的方法中，我们对范围点云数据实施双边滤波器，确保数据融合步骤的非常好的起点。后者基于迭代理查森方法，该方法用于使用来自颜色数据的结构信息对深度数据进行有效的非均匀到均匀重采样。我们展示了基于 GPU 的框架的实时实现，可产生适合面部规范化和识别的高质量 3D 场景重建。关键词：ToF、2D/3D、深度、融合、去噪、NLM、面部、ICP
主题：人工智能 ( ARTI )
• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。
7.4 容错计算 7.4.1 窃密代码或7量子比特……
到目前为止，我们已经介绍了规范化器 { ˆ XL , ˆ ZL , ˆ HL , ˆ SL , CNOT L } 的情况，即所谓的 Cli↵ord 群。值得注意的是，Gottesman-Knill 定理表明，仅使用该群元素执行的操作可以用经典方式模拟。因此，人们无法在量子上超越经典计算机。此外，Cli↵ord 群不是通用的，这意味着该群元素的组合不足以实现任意门。这本质上是 Solovay-Kitaev 定理的论证。需要扩展 Cli↵ord 群，添加至少一个不属于该群的额外门。这可以是 T 门或 To↵oli 门。
如何引用本文/规范化参考 Gómez-Diago, G. (2022)。新闻教学中人工智能的视角。研究和教学经验的回顾。拉丁社会传播杂志，80，29-46。https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2022-1542
摘要简介：在媒体越来越多地使用人工智能（Neuman，2021 年）的背景下，而西班牙的传播学位和硕士课程中却没有这项技术（Sanchez García；Calvo Barbero；Diez Gracia，2021 年；Ufarte；Calvo；Murcia，2020 年；Ufarte；Fieiras；Túñez，2020 年）。方法论：已经找到了国际研究项目和教学经验，以解决人工智能问题并将其引入新闻学教学。此外，2021年，我们参加了六次国内和国际学术活动，从中我们获得了如何在通信领域的三个方面处理人工智能的想法：研究领域、专业背景和大学教学。结果：收集到的想法、研究和教学举措从两个基本角度解决了人工智能问题：一个批判性角度，它解决了使用这项技术的社会后果；一个应用性角度，主要寻求培养学生三项技能：获取和处理数据、创建自动化内容和验证内容。结论：尽管可用的研究和教学举措很少，但它们提供了将人工智能引入新闻和传播学本科和硕士学位课程的方法，从批判的角度考虑媒体的作用，承担因使用和扩展这项技术而产生的培训挑战。