XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算的
计算的下一步是什么——比特、人工智能和量子比特？
尽管取得了这些进展，但仍有许多重大且相关的问题对于传统计算机和 AI 加速器来说是难以解决的，但量子计算机可以解决这些问题。过去几年，量子计算技术取得了长足的发展，自下而上地开发了整个堆栈。这些量子系统在规模、质量和速度上不断扩大，量子处理器单元已超过 1000 个量子比特。最近的错误缓解方法的实施开始实现有趣的计算机制，其中量子计算机运行的电路超出了蛮力传统模拟的范围。此外，技术路线图正在为未来十年内未来的纠错系统铺平道路。
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
非局部量子计算的秩下界
非局部量子计算 (NLQC) 用一轮同时进行的通信和共享纠缠取代了两个量子系统之间的相互作用。我们研究了两类 NLQC，f -routing 和 f -BB84，它们与经典信息论密码学和量子位置验证相关。我们给出了两种设置中纠缠的第一个非平凡下界，但仅限于具有完美正确性的下界协议。在这种情况下，我们给出了完成给定函数 f ( x, y ) 的这些任务的任何纠缠态的 Schmidt 秩的下界，其矩阵 g ( x, y ) 的秩为当 f ( x, y ) = 0 时其元素为零，否则严格为正。这也导致了 Schmidt 秩的下界，以 f ( x, y ) 的非确定性量子通信复杂度为依据。由于 f 路由与信息论密码学中研究的条件秘密披露 (CDS) 原语之间的关系，我们获得了一种降低 CDS 随机性复杂度的新技术。
使用云计算的基于AI的灾难分类
摘要：云计算和人工智能（AI）的组合（AI）在这个快速发展技术时代，对灾难管理和响应系统的有效补救措施。使用从社交媒体网站收集的文本和图像数据，该项目利用了数据中存在的集体智能。我们仔细训练了用于文本分析的双向LSTM模型和使用Kaggle数据集进行图像分类的卷积神经网络（CNN）模型。我们系统的基本组件是安装在Amazon Web服务（AWS）EC2实例上的API。为了提高性能和稳定性，通过负载平衡，自动缩放功能和多AZ冗余，可以加强API。API可以轻松地与受过训练的模型集成，以确定内容在接收输入数据时是否与灾难方案相关。当通过处理后的文本或图像进行正面分类时，警报机制会发出一封电子邮件通知，其中包含有关发现的灾难的重要信息。在Facebook，Instagram和Twitter等社交媒体网站上提供的大量用户生成的内容为提高E FFI CACY和EFFI的特殊机会提供了特殊的机会。该项目的主要目的是使用尖端技术来详细介绍大量社交媒体数据并在紧急情况下获得有用的见解。
Wheeler S. 探索量子计算的演变
本文献综述的重点是研究量子计算领域的基本原理和当前进展，展示其解决传统系统所面临挑战的潜力。本研究集中于叠加和纠缠等关键概念，从而探索各种量子算法，例如 Grover 算法和 Shor 算法。通过将 Grover 搜索算法与二分搜索进行比较，本研究旨在展示量子计算在效率和速度方面的优势，尤其是对于大型数据集和无序数据库。比较揭示了量子硬件的现状及其局限性。尽管存在与硬件要求相关的挑战，但 IBM 已经开发出一台具有 456 量子比特量子处理器的量子机，标志着一个里程碑并展示了该领域的快速发展。从这次比较中获得的见解包括算法处理缩放数据集的潜力、数据科学中的各种应用以及解决复杂问题的能力。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
生物计算的太平洋研讨会2025
2025标志着生物计算的第30届太平洋研讨会（PSB）！一如既往，我们聚集在大岛上，分享生物计算的最新进展和挑战。为了纪念第30 psb，我们很高兴能在会议上介绍会议的历史和科学影响以及该领域。我们希望您同意PSB的影响远远超出了相对较小的年度会议的期望。有人建议，在过去几年中，人工智能（AI）的兴起可能是“炒作”，而人工智能的承诺和影响被夸大了。我们同意，在某些领域，对AI的承诺和影响的讨论可能是双曲线的。但是，似乎毫无疑问，AI对科学和工程的影响是深远的，并且已经以明确的方式加速了发现。一个人只需要看2024年的诺贝尔奖奖品，在该奖项中，他们因其在AI的开创性工作而获得了奖励。在物理学中，杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）被认可为“基本发现和发明，可以通过人工神经网络进行机器学习。”在化学方面，大卫·贝克（David Baker）被认可为“计算蛋白设计”，而Demis Hassibis和John Jumper则被认可为“用于蛋白质结构预测”。当然，奖项正确地授予了科学家，但该奖项也说明了AI对科学的力量和影响。，功能的转变不仅限于化学和物理，而是扩展到科学和工程的所有领域。PSB社区庆祝了这个令人兴奋的加速能力时期。每个字段都在利用可以在人类身上找到模式的工具，并且可以根据大型数据集中潜在关系的深度统计模型生成新颖的输出。对今年会议上的会议的快速审查表明，在精确医学，医学通信，基因组学，成像和健康公平中，AI和机器学习的重要用途是在这些关键领域的进步。我们的社区没有从事炒作，而是负责使用惊人的电动工具，这使我们能够继续解决生物学和医学面临的最紧迫问题。接下来的三十年有望像前三十年一样令人惊奇！