XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通用模型
与认知的共同模型桥接生成网络
引言智能系统通过拥有良好的老式人工智能（即Gofai或“象征性”）推理和连接主义统计学学习（例如Hitzler等。2022）;但是，如何整合两者尚无共识。较少的方法之一是将生成的AI模型和认知体系结构整合到单个混合系统中。对人类认知结构进行建模的主要候选者是认知的常见模型，以前是心灵的标准模型（Laird，Lebiere和Rosen-Bloom 2017），但是目前它缺乏使低级连接因素在认知水平上可以解释的方法。认知的通用模型（CMC）概述了人类认知如何在计算机上运作的说明，并通过大规模的神经科学数据进行了验证（Stocco等人。2021）。相比之下，大多数生成神经网络不受与生物学的对应关系的约束，而是采用务实的方法来产生不知知的输出。认知建模和人工智能具有不明显的目标，即一方面解释和预测人类和动物的行为，并解决问题并执行任务而没有人类指导。然而，认知模型可以从当前深度学习方法的整体中受益，因为生成网络解决的许多任务都是认知建模缺乏详细过程模型的任务，例如受到启示，想象力和自然语言处理。为
初创企业或现有企业的商业计划
商业计划书由叙述性描述和财务预测组成。叙述性描述是商业计划书的主体。商业计划书的各个部分可以按您希望的任何顺序完成，但执行摘要除外，它应最后完成，但放在文档的最前面。跳过任何不适用于您的业务类型的类别。当您完成初稿撰写时，您将获得关于商业计划书各个主题的段落集合，必须将其编辑成流畅的叙述。创建商业计划书的真正价值不在于拥有成品；相反，价值在于以批判性的方式研究和思考您的业务的过程。规划行为使您能够彻底思考问题，如果您不确定事实，请进行研究和调查，并客观地看待您的想法。这需要时间，但有助于避免将来犯下代价高昂的错误。此商业计划书是适用于所有类型的现有企业和初创企业的通用模型。但是，您应该根据具体情况对其进行修改，强调特定的业务类型（制造、零售、服务等）。许多商业计划书都是为了向投资者或贷款人进行有效的展示而制定的，因此内容和外观非常重要。在展示您的计划书之前，请联系杰克逊维尔州立大学小型企业发展中心的顾问进行最终审查。
灵活的空中运输和操控模拟器
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境互动的复杂任务来帮助人类，例如建筑、包裹递送和搜索救援。这些系统由单个或多个飞行器组成，可以配备被动连接机制，例如刚性连杆或电缆，以执行运输和操作任务。然而，它们本质上很复杂，因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外，电缆悬挂负载系统的复杂性因取决于电缆变化的张力条件的混合动力学而进一步增加。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器，它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外，它还包括一个新颖的通用模型，该模型考虑了带有电缆悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学，以紧密模拟现实世界的系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。通过对模拟结果和采用不同车辆配置的真实实验进行比较，可以证明模拟器结果相对于真实世界设置的保真度，以及其对快速原型设计和空中运输及操作系统向真实世界部署的过渡的益处。
用于空中运输和操纵的灵活模拟器
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境交互的复杂任务来帮助人类，例如建筑、包裹递送和搜索和救援。这些系统由单个或多个飞行器组成，可以配备被动连接机制，例如刚性连杆或电缆，以执行运输和操作任务。然而，它们本质上很复杂，因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外，根据电缆变化的张力条件，混合动力学进一步增加了具有电缆悬挂负载的系统的复杂性。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器，它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外，它还包括一个新颖的通用模型，用于考虑具有缆绳悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学，以紧密模拟真实世界系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。模拟与不同车辆配置的真实世界实验之间的比较显示了模拟器结果相对于真实世界设置的保真度，以及它对快速原型设计和空中运输和操纵系统向真实世界部署的过渡的好处。
量子系统的二进制控制脉冲优化
量子控制旨在操纵量子系统针对特定的量子状态或所需的操作。设计高度准确和效率的控制步骤对各种量子应用至关重要，包括能量最小化和电路汇编。在本文中，我们关注离散的二进制量子控制问题，并应用不同的优化算法和技术来提高计算效率和解决方案质量。特别是我们开发一个通用模型并以多种方式扩展它。我们引入了一个平方L 2-二烯函数来处理其他侧面范围，以模型要求，例如最多允许一个控件活跃。我们引入了一个总变化（TV）正常器，以减少控件中的开关数量。我们修改了流行的梯度上升脉冲工程（葡萄）算法，开发了一种新的乘数交替方向方法（ADMM）算法，以求解惩罚模型的持续放松，然后应用舍入技术来获得二元控制解决方案。我们提出了一种修改的信任区域方法，以进一步改善解决方案。我们的算法可以获得高质量的控制结果，这是由关于各种量子控制示例的数值研究所阐述的。
在升高温度下
图S2显示了一个简化的MIC阶段的通用模型，用于n = 1.75的FSI插入。如主文本中指定的，可以看到在石墨烯层之间有或没有intercalant的画廊的交替。多个插入阶段的共存将导致使用公式1.如果占用石墨烯层之间的每个空间，则N等于1，并且X射线衍射图上的反射00n+1应该消失。这是对PF 6-阴离子的观察到的，但是，该过程的性质仍然可以讨论，并计划对此进行详细研究。我们介绍了两种情况的MIC期限。观察到的现象的另一个原因可能是主要文本中指定的两种机制的混合物：层间空间的顺序和随机统计填充。随着温度升高，可能会预期客人物种的随机分布，因为熵因子对系统的吉布斯自由能的贡献应相应增加。此外，还必须注意以下事实：根据其初始层间间距，由温度引起的互化机制的变化可能有所不同，这将代表一个有趣且广泛的方向探索。阴离子扩散
量子理论、丘奇-图灵原理和通用量子计算机
有人认为，丘奇-图灵假设背后有一个隐含的物理断言。这里，这个断言被明确地呈现为一个物理原理：“每个有限可实现的物理系统都可以被一个以有限方式运行的通用模型计算机完美地模拟”。经典物理学和通用图灵机，因为前者是连续的，而后者是离散的，所以不遵循这个原理，至少不遵循上述强形式。描述了一类模型计算机，它是图灵机类的量子泛化，并表明量子理论和“通用量子计算机”与该原理兼容。原则上可以建造类似于通用量子计算机的计算机，并且它将具有任何图灵机都无法复制的许多显著特性。这些不包括非递归函数的计算，但它们确实包括“量子并行性”，通过这种方法，通用量子计算机可以比任何经典限制更快地执行某些概率任务。这些特性的直观解释给除埃弗雷特之外的所有量子理论解释都带来了难以忍受的压力。本文探讨了计算量子理论与其他物理学之间的众多联系。与经典复杂性理论相比，量子复杂性理论允许对物理系统中的“复杂性”或“知识”进行更合理的物理定义。
二氧化碳捕获，利用和固存
a）库存现有的或潜在的联邦和州方法，以促进与碳捕获，利用率和隔离项目和固存项目以及二氧化碳管道的部署相关的评论，包括避免在法律允许的范围内避免重复审查的最佳实践，并在允许的过程中吸引利益相关者，并使允许的流程有效，并有效，有效，有效，有效，有效，有效，并有效； b）开发可以与委员会涵盖的州涵盖的州共享的州级二氧化碳管道调节和监督指南的通用模型； c）为委员会在实施监管要求和上述（b）所开发的任何模型的地理区域的州提供技术援助； d）将捕获的二氧化碳转变为商业价值的产物，或作为商业价值产品的输入的库存当前或新兴活动； e）确定以提高规模的碳捕获，利用和固存项目的有效，有序和负责任的开发所需的任何优先二氧化碳管道； f）确定当前联邦和州监管框架以及现有数据的差距，用于部署碳捕获，利用和固存项目以及二氧化碳管道； g）确定项目开发商可用的联邦和州融资机制； h）为如何开发和研究可以捕获二氧化碳并能够在
量子复杂性生长的模型
摘要：量子复杂性的概念具有跨越理论计算机科学，量子多体物理学和高能量物理学的深远影响。单位转换或量子状态的量子复杂性定义为执行单一或准备状态的最短量子计算的大小。可以合理地期望由混乱的多个体内汉密尔顿人控制的量子状态的复杂性随着时间的推移而生长，这是在系统大小中指数的时间。但是，由于很难排除提高计算效率的捷径，因此众所周知，很难在没有做出其他假设的情况下对特定校级或州的量子复杂性下降范围。走得更远，可能会研究更多复杂性增长的通用模型。我们提供了复杂性生长与统一k设计之间的严格联系，捕获单一群体的随机性的集合。这种联系使我们能够利用有关设计增长的现有结果来得出有关复杂性增长的结论。我们证明，局部随机量子电路会产生统一的转换，其复杂性长期存在线性增长，反映了人们在混乱的量子系统中期望的行为，并验证了布朗和苏斯金德的猜想。此外，基于最佳区分测量值，我们的结果适用于量子复杂性的强烈定义。
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。