XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAlgorith
后量子密码算法的实现
随着量子计算机的日新月异，对隐私构成威胁，大整数分解和离散对数等数学难题将通过 Shor 算法被破解。这将使广泛使用的密码系统过时。由于量子计算的进步，后量子密码学最近大受欢迎。因此，2016 年，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 启动了一项标准化流程，以标准化和选择能够抵御量子计算机攻击的加密算法和方案，称为后量子密码学。标准化过程始于 69 份密钥封装机制 (KEM) 和数字签名 (DS) 的提交。4 年后，该流程已进入第三轮（也是最后一轮），有 7 个最终候选方案，其中 4 个是 KEM（CRYSTALS-Kyber、SABER、NTRU、Classic McEliece），其余 3 个提交是 DS（CRYSTALS-Dilithium、FALCON、Rainbow）。标准化过程大部分向公众开放，NIST 要求研究人员从理论和实施的角度研究提交的内容，以确定所提议候选方案的优点和缺点。
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
![文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive](/simg/a/a18931ee1afd48d7d579d30bde6e7c6026fd7595.webp)
文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/，只要适当地引用了原始工作，就可以在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件，使用条款和发布政策。预印度语句：本文是预印本，未经同行评审，正在考虑，并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi：10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布：2024年2月19日
并行优化：理论，算法和应用
6 Iterative Algorithms for Linearly Constrained Optimization Problems 127 6.1 The Problem, Solution Concepts, and the Special Environment 128 6.1.1 ~ The problem 128 6.1.2 Approaches and solution concepts 128 6.1.3 The special computational environment 131 6.2 Row-Action Methods , 131 6.3 Bregman's Algorithm for Inequality Constrained Problems 133 6.4 Algorithm for Interval-Constrained Problems 142 6.5标准最小化的行算法147 6.5.1 kaczmarz的算法147 6.5.2 Hildreth的算法148 6.5.3 ART4 -NORM Minimigation
探索提高集群效率的量子算法
摘要 集群计算在数据分析、科学模拟和人工智能等各个领域发挥着关键作用。通过利用多台互连计算机的功能，集群能够高效地处理大规模计算任务。然而，传统的集群计算方法具有固有的局限性，可能会阻碍其性能和可扩展性。近年来，量子计算已成为一种有前途的范式，有可能彻底改变计算能力。量子计算机利用量子力学原理比传统计算机更快地执行复杂计算。专为量子计算机设计的量子算法在解决传统系统计算挑战性问题方面表现出了卓越的能力。本研究重点关注量子算法在提高集群效率方面的应用。通过利用量子计算的独特属性（例如叠加和纠缠），量子算法提供了提高集群计算系统性能和可扩展性的可能性。本研究的目的是深入探讨在集群计算环境中使用量子算法的潜在优势、挑战和未来前景。通过研究现有的为提高集群效率而设计的量子算法并分析现实世界的案例研究，我们旨在深入了解这一新兴领域的实际意义。通过这一探索，我们力求阐明将量子算法集成到集群计算中的机会和局限性，并确定进一步研究和开发的潜在途径。通过利用
人工智能算法：它们对你的了解程度如何？
在这个充斥着大量内容的世界里，推荐算法早已成为互联网必不可少的一部分。这种类型的人工智能有助于确定我们在网上看到什么（和看不到什么）。但尽管这可能很有帮助，但这些算法可能会带来意想不到的后果，例如产生过滤泡沫、延续偏见以及破坏我们的创造力、选择和机会。利用这项活动帮助您的学习者批判性地思考人工智能如何以有益和有害的方式塑造他们的在线体验。
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
纯粹的内在和算法时代
Deleuze和Guattari所建议的形象异常异常，毫无疑问地响起了强大的回响，并在其书籍中乘以其含义。作为一种代表，它立即表现为著名的黄蜂 - 有机系统的运动。作为一个修辞的例子，这听起来像是德勒兹（Deleuze）用来描述他如何对其他作者的个人解释的奇怪表达的新公式：“我认为自己是从后面带一个作者并给他一个孩子的作者”（在德勒兹（Deleuze）1995年，第6期引用）。作为一个工作方向，它表明放弃了将不同领域划分的区别，以便整体面对思想。哲学文献已经讨论了如何将不同的系统投入沟通中，而艺术家也探索了这些可能性，表现出了不可能的变化。但是，我想在德勒兹语境中讨论的观点从德勒兹的写作中移开，重点关注婚礼概念的创造力和创造的潜力，转向异常的晦涩面。在其最大的恶魔方面，这种畸变涉及德勒兹的整个哲学，这只是婚礼的两个部分之一。换句话说，我想暗示，德勒兹的内在哲学有可能成为Antoinette Rouvroy和Thomas Berns（2013）的新形式的社会控制形式的概念基础。完全误解虚拟和内在的危险越来越近，以及质疑这种特殊异常的婚礼呼吁我们注意的责任。因此，绝对内在的时代一方面，一个异常的婚礼仍然是一个婚礼，因此它涉及我们可以将Deleuze定义为“两个之间”的区域，这是一个不确定性的区域，也许是一个创造力的区域，也许我们可能会发现我们可能会发现Spspinozan Speeds Speeds或Nietzsschesschschschschschschschschschschschschschscheanements。另一方面，它是一个异常的，因此不能将其定义为两个不同和非熟悉系统之间不可分割性的条约；但是，一旦建立了这种非天然纽带，现实中的转变就开始了，抢夺了我们以单一意图认识到两个表演者的可能性。在这里，实际情况与虚拟相结合，将其等同于虚拟现实，可以访问耳机和键盘，社交网络和大数据。
用于识别河流为...
拥有精确有效的监测系统来评估河流状态的重要性在于其预测和应对可能导致洪水和溢出的极端天气事件的能力。与水有关的灾难，例如山洪洪水，可能会对基础设施，经济以及最重要的是对人口安全的影响。因此，高级河流识别系统的实施成为SIT（首字母或首字母缩写）的战略优先事项。本报告旨在概述通过图像在河流识别领域使用的最新技术，方法和方法。通过对专业文献的审查，将探索使用计算机视觉，遥感，人工智能以及其他相关学科的河流检测和跟踪学科的最新进展。此外，将解决在其他地区和组织中实施类似系统的成功案例和最佳实践。最终，本文将成为为其河流识别项目寻找最合适和最有效的解决方案的起点。此处收集的信息将为理解基于图像的河流监测系统的计划和执行中必须考虑的可能性，挑战和关键注意事项提供稳固的基础，以确保人口和自然环境的安全和福祉。这些要素来自各种信息和经验的来源。基于图像的河流识别系统的实施项目测量河床并确定溢流的风险是在必须全面考虑几个要素的情况下设定的。
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。