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维特比算法 - 巴黎矿业
P I HE 维特比算法 (VA) 于 1967 年被提出作为卷积码解码的方法。从那时起，它就被认为是解决各种数字估计问题的有效方法，就像卡尔曼滤波器被应用于各种模拟估计问题一样。与卡尔曼滤波器一样，VA 使用递归方法跟踪随机过程的状态，该方法在某种意义上是最优的，并且易于实现和分析。然而，底层过程被假定为有限状态马尔可夫而不是高斯，这导致了结构上的显著差异。本文主要旨在对 VA、其结构和分析进行教程介绍。它还旨在或多或少详尽地回顾截至本文撰写时（1972 年夏季）所有受该算法启发或与该算法相关的工作。我们相信该算法将在越来越多的领域得到应用。我们希望能够为本文的读者加速这一进程。
商业广告运动算法的识别...
摘要：在现代航空领域，使用飞行模拟器进行飞行员训练和评估非常普遍。无论是飞机还是直升机，军方和航空公司都利用这一特性来保证机组人员的运作、安全导向和节省资源。本文提出了一种调整冲刷滤波器参数的建议，允许在直升机模拟器中使用 Stewart 平台。滤波器参数的识别是基于在可用的商业平台上进行的测试进行的，该平台由 Moog 公司认证，型号为 MB-E-6DOF/24/1800KG，目前用于巴西陆军的 SHEFE 直升机模拟器。这项工作涉及人类前庭系统的生理方面及其动力学。随后，介绍了选择滤波器模型和配置参数的方法。在商用平台和配备特殊飞行测试仪器的真实直升机上进行了三组测试。测试完成后，对运动平台滤波器进行了调整，以尽量减少飞行员在飞机上感知到的运动线索与飞行模拟器之间的误差。获得的误差低于人类前庭系统感知的极限。这项工作的结果将作为开发阶段另一个飞行模拟器的国家运动平台开发的基础。
量子行走算法 - PhysLab
量子游走算法原则上是一种主要用于在图中搜索标记顶点的搜索算法。量子游走的灵感来自经典马尔可夫链（经典随机游走），但量子游走中没有任何随机性。与经典算法相比，量子游走算法利用叠加能力在计算上实现了二次加速。在这个项目中，我们将简要介绍经典马尔可夫链，以类比量子游走，然后介绍硬币空间和硬币运算符的概念，它们决定了游走者的每一步。之后，我们将研究该算法的数学公式，并在 4 维超立方体上实现它。算法的电路因情况而异，在这个项目中，我们将实现它来搜索超立方体上的标记索引。
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。
电池测量算法比较
库仑计数的主要问题是知道电池中的起始量是多少。因此，需要全额费用来初始化SOC，否则SOC是未知的。库仑计数的缺点是需要全充电容量来报告准确的SOC并找到满充电的全部充电能力，需要全部排放到空，这对于大多数应用程序是不可行的，因为这会导致关闭的数据损失。库仑计数的另一个问题是，如果电池经历了温度的极端变化，那么SOC可能会错误地报告。例如，如果在室温下充电，库仑计数可能会计算2250 mAh的全部充电容量。然后，如果在非常寒冷的条件下使用电池，则总可用容量可能会降低至1100 mAh，只是基于寒冷温度会导致开路电压较大的IR下降的影响。这在室温和冷温下的全充电容量之间约为51％，这将导致库仑计数报告的费用比电池中实际剩下的费用更多。
d.2西蒙的算法
首先考虑经典解决方案。由于我们对F一无所知，因此我们能做的最好的就是按随机输入进行评估。如果我们很幸运地找到x和x 0，以便f（x）= f（x 0），那么我们有答案，r = x⊕x 0。测试M值后，您将消除大约M（M -1） / 2可能的R向量（即，对于每对M向量的每对X X 0）。当m2⇡2n时，您将完成。因此，平均而言，您需要进行2 n/ 2个功能评估，这在输入的大小上是指数的。对于n = 100，它需要大约2 50⇡1015评估。“以每秒1000万个电话为单位，大约需要三年的时间”（Mermin，2007年，第55页）。我们将看到，量子计算机可以在大约120个评估中以高概率（> 1-10-6）确定R。以每秒1000万个电话，这将需要大约12微秒！
混合量子图像匹配算法
摘要：图像匹配是计算机视觉与图像处理中的重要研究课题，但现有的量子算法主要关注模板像素间的精确匹配，对图像位置和尺度的变化不具有鲁棒性，另外匹配过程的相似度计算是一个基础性重要问题。因此，该文提出一种混合量子算法，利用SIFT（尺度不变特征变换）的鲁棒性提取图像特征，并结合量子指数存储和并行计算的优势来表示数据和计算特征相似度，最后利用量子振幅估计提取测量结果，实现计算的二次加速。实验结果表明，该算法的匹配效果优于现有的经典架构，拓宽了量子计算在图像处理中的应用范围和领域。
算法设计挑战2024
关于事件：算法设计挑战2024是一项令人兴奋的竞争，其中参与者的任务是设计有效的算法来解决复杂的现实世界中的问题。此事件挑战竞争对手，通过在有限的时间范围内开发优化的解决方案来展示他们解决问题的技能，创造力和编码专业知识。这是创新者和程序员推动算法设计界限并展示其在该领域的精通范围的理想平台。
莎莎：群算法模拟器
摘要 - 越来越多地将Swarm算法作为解决各个领域的分布式，复杂问题的潜在解决方案。但是，由于缺乏健壮和灵活的测试床，开发和测试这些算法仍然具有挑战性。此外，有效地调整群体算法的参数以适合特定情况是一个重要的挑战。本文纸提出了萨尔萨纸，这是一个综合且可扩展的框架，旨在简化群体算法的开发和评估 - 旨在易于使用。我们的测试床使用户能够定义自定义的群算法，无人机类型，检测目标和代理交互过程。它还允许动态参数更新，提供即时反馈以优化算法performence。此外，测试台支持用户限制的数据和自动数据收集，以确保用户可以充分地收集相关的数据。总的来说，莎莎莎莎通过减少设置和测试群算法所需的时间和精力来提高研究效率。索引术语 - 空军，空中群，多机构系统，自组织系统，仿真，测试床
人造视觉 - Yolov8算法...
Coimbatore，泰米尔纳德邦，印度摘要：失明是一种残疾或无法看见的形式。缺乏视力仅是一个需要视线的人进行的活动，这只是一个劣势。盲人可能仅由于无法进入的基础设施和社会挑战而面临麻烦。在地方周围浏览并使用行人访问标志是盲人的最大挑战之一，尤其是视力为零的人。对于一个受到身体挑战的人来说，获得独立性可能最有价值的资产和视觉障碍的人可以在设计有必要适应的环境中过着独立的生活。本文使用Yolo（您只看一次）的实时对象检测系统，基于深度学习算法，以帮助视觉受损的人在日常生活中。cobotic眼镜是专为视障个体设计的剪边产品。使用Yolo算法无缝集成面部运动识别，对象识别和文本检测功能。Yolo使用卷积神经网络（CNN）和单个正向传播通过神经网络进行实时的对象检测。在此提议的系统中，Yolov8是一种在上下文（可可）数据集中对公共对象训练的实时对象检测算法，用于识别在对象识别中产生高准确性的人面前存在的对象。系统通过合成的语音传递输出，从而增强视觉感知。索引术语 - 视觉障碍，对象检测，Yolov8，文本，语音，CNN面部运动识别模块促进了改善的社会互动，而对象识别会提高环境意识。此集成解决方案结合了边缘处理和基于云的分析，以实时处理和计算效率。cobotic奇观使视觉障碍的个体能够提供最先进的智能眼镜系统，从而增强视觉感知，促进独立性并改善其整体生活质量。