XiaoMi-AI文件搜索系统
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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
人工智能、算法设计和定价
注意：面板 (a)、(b) 和 (c)：显示了 100 次模拟中按时期 (横轴) 划分的价格 (垂直轴)。从下到上的线条分别表示每个时期价格分布的最小值 (细、黑色、实线)、25% 百分位数 (细、灰色、虚线)、中位数 (粗、黑色、实线)、75% 百分位数 (细、灰色、虚线) 和最大值 (细、黑色、实线)。结果针对静态伯特兰市场，其中有两家公司销售同质商品。结果针对公司 1。模型参数化如下。需求，如果 P ≤ 10，则 Q = 1，否则为零。边际成本 = 2。可行价格存在于一个网格中，该网格包含 100 个元素，间隔均匀，介于 0.1 和 10 之间（含 0.1 和 10）。A 对未来利润赋予零权重（未来折现为零）。更新中当前回报的权重由 α = 0 给出。1.初始条件为 i.i.d。对于每个公司的每个 W ( p )，从 U [10 , 20] 中抽取。在面板 (a) 中，仅显示每 10 个周期。在面板 (a) 中，5000 个周期后的最小值、25 百分位数、中位数、75 百分位数和最大值分别为：5.06、7.33、8.34、9.14 和 10。在面板 (b) 中，500 个周期后的最小值、25 百分位数、中位数、75 百分位数和最大值均等于 2.1291。在面板 (c) 中，500 个周期后的最小值、25 百分位数、中位数、75 百分位数和最大值分别为：2.0282、2.129、2.1291、2.23 和 3.84。面板 (d)：在从 100 次运行中选择的单个模拟中，显示公司 1 的价格（垂直轴）按时期（水平轴）划分，以生成面板 (b)。空心浅灰色圆圈表示（选定的）W (p) 向下更新的价格。实心粗黑色圆圈表示（选定的）W (p) 向上更新的价格。
人工智能与定价：算法的影响......
人工智能算法 (AIA) 的行为取决于它们如何了解环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AIA 产生的价格。异步学习发生在 AIA 仅了解其所采取行动的回报时。同步学习发生在 AIA 进行反事实以了解如果采取其他行动将获得的回报时。两者导致截然不同的市场价格。当 AIA 不给予未来利润正权重时，同步更新会导致竞争性定价，而异步可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AIA 为未来利润赋予权重时，此结果如何变化。
GNSS 中 AI 算法执行的可能性
人工智能算法在 GNSS 中执行的可能性 Darshna Jagiwala(1)、Shweta N. Shah(2) (1) 女科学家，DST (2) 助理教授，SVNIT，印度 摘要 大量研究验证了在全球导航卫星系统 (GNSS) 领域使用人工智能 (AI) 算法的机会。实现智能有两种方式：一种是通过机器学习 (ML)，另一种是通过深度学习 (DL)。最常见的是，支持向量机 (SVM) 和卷积神经网络 (CNN) 是人工智能的重要算法，在文献中用于提高 GNSS 系统的定位精度。本文通过考虑 GNSS 接收器在射频 (RF) 前端级别、预相关级别、后相关级别和导航级别的不同阶段来进行文献综述，这将更好地理解 AI 在该领域的实施。主要研究工作是在后相关阶段进行的，其中使用了不同的数据格式，如相关输出、国家海洋电子协会 (NMEA) 数据和接收器独立交换格式 (RINEX) 数据。除此之外，本文还讨论了与 AI 算法应用相关的威胁和风险因素。1.简介 GNSS 使用精确的定时信息、定位和同步技术提供全球和实时服务。目前，美国的全球定位系统（GPS）、俄罗斯的全球导航卫星系统（GLONASS）、欧洲的伽利略（GALILEO）和中国的北斗卫星导航系统（BDS）是全面运行的GNSS系统。此外，印度的印度星座导航（NavIC）和日本的准天顶卫星系统（QZSS）都是独立自主的区域导航系统。近年来，GNSS应用越来越精确，其精确度为广泛的应用打开了大门。[1]。卫星导航系统是根据发现的物理定律设计的[2]。• GNSS系统背后的基本思想是卫星在太空中传输信号。在这里，卫星在轨道上的位置遵循开普勒行星运动定律。• 这些信号由地球表面或附近的接收器接收。扩频技术用于获取从地球轨道发射的非常微弱的卫星信号。
使用
量子算法在各种应用中都比经典算法有显著的加速。本文使用块编码方法开发了广泛应用于经典控制工程的卡尔曼滤波器的量子算法。整个计算过程是通过在块编码框架上对汉密尔顿量进行矩阵运算来实现的，包括加法、乘法和逆运算，与以前解决控制问题的量子算法相比，这些运算可以在统一的框架中完成。我们证明，与传统方法相比，量子算法可以指数级加速卡尔曼滤波器的计算。时间复杂度可以从 O ( n 3 ) 降低到 O ( κpoly log( n/ϵ ) log(1 /ϵ ′ )) ，其中 n 表示矩阵维数，κ 表示要求逆矩阵的条件数，ϵ 表示块编码所需的精度，ϵ ′ 表示矩阵求逆所需的精度。本文为实现卡尔曼滤波器提供了全面的量子解决方案，并试图拓宽量子计算应用的范围。最后，我们给出了一个在 Qiskit（一个基于 Python 的开源工具包）中实现的说明性示例作为概念验证。
多段多路径 QKD 算法
量子密钥分发（QKD）基于量子物理原理提供无条件的点对点安全性。通过利用中继节点，QKD的安全性可以扩展到更长的距离。然而，中继节点的引入带来了安全性和通信成功率问题。为了解决这些问题，我们提出了一种增强的多路径方案。我们的提案的主要特点如下：1.通过将中继节点的可靠性作为算法输入之一，使该方案更适合部分可信QKD（PTQKD）网络。2.通过使用多段多路径方法增加了攻击者获取完整密钥信息的难度，并提高了PTQKD的安全性。3.自适应路由算法根据节点贡献率、密钥新鲜度和可靠性生成足够数量的不同路径。我们进行了
正弦余弦优化算法 - OAPEN
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发射率光谱与温度分离算法...
尽管成像光谱技术是环境数据采集、分析和建模的有力工具，但热红外遥感的应用和研究还不够完善。随着遥感技术的发展，越来越多的单光谱或多光谱传感器卫星被发射，热红外数据受到越来越多的关注。从热红外数据中反演的发射率和温度对于科学研究和业务应用具有极其重要的意义。地表发射率是一个重要参数，发射率光谱通常用于区分目标特征和解释特征。地表温度是理解地表过程的重要参数。通过测量与特定景观和生物物理成分相关的地表温度，然后将地表温度与特定景观现象或过程的能量通量关联起来（sobrino，
决策树算法与k-最近邻算法的比较...
糖尿病是一种慢性代谢性疾病，其特征是血糖升高，可导致眼睛和重要器官受损。2 型糖尿病是糖尿病的一种变体，最常影响 18 岁以上的成年人，这种变体引起的症状并不明显，识别它需要很长的测试过程。使用分类算法预测糖尿病，有助于在疾病早期阶段将风险降至最低，并帮助健康从业者控制糖尿病的影响。在本研究中，作者在 Pima Indian Diabetes 数据集上比较了决策树和 K-Nearest Neighbor 算法在预测糖尿病方面的表现。两种算法模型均使用 3 个数据集共享比率进行训练，分别为 80:20、70:30 和 65:35。此外，作者还实施了 GridSearchCV 超参数调整，以找到两种模型的最佳参数。两种模型的准确率、精确度、召回率和 F-1 分数用于确定哪种模型具有最佳性能。结果表明，未进行超参数调优的决策树算法在 70:40 的比例下效果最佳，准确率为 83.33%；KNN 算法中 K=7 为最优 K 值，准确率为 77.65%；进行超参数调优的 GridSearchCV 在 80:20 和 65:35 的比例下效果最佳，能够找到决策算法中的最佳参数。但决策树算法仍然存在过拟合的问题。
使用不安全算法进行自签名证书
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