XiaoMi-AI文件搜索系统
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推荐系统；算法和应用程序
在特定领域和环境中的建议可以被视为对建议目标产生重大影响的重要来源。基于行为和视图的不同类型的数据，例如内容数据，历史数据和用户数据，都用于微调推荐系统中的培训模型。同样，从工业角度来看，单个项目或产品建议也得到了增强以促进销售。推荐系统的目标是预测推荐产品，以便在特定领域和字段中提供个性化的结果。建议系统的上下文可以看作是确保影响建议目标的决定性分类。推荐系统通过使用潜在的预测技术来产生最多的准确性建议，通过大量和广泛的数据（例如时间，空间和社交）进行搜索。从行业的角度来看，服务提供商和产品用户都从改进的决策过程和准确的建议技术中受益。有多种可靠的推荐系统，包括基于信任的推荐系统，实时个性化推荐系统以及高准确性以及多样性平衡的推荐系统。这些已在越来越多的领域中使用，包括信息技术，旅游业，
统治和独立性的渐进算法
我们考虑了一种我们称为渐进探索的通用算法范式，该范围可用于开发简单且有效的参数化图形算法。我们确定了两个模型理论特性，这些特性导致了有效的进行性算法，即Helly属性的变体和稳定性。我们通过在多种限制的图形类中给出距离r主导的集合问题（由解决方案大小参数）的线性时间固定参数算法（例如无处浓密的类别，地图图形和（对于r = 1）biclique biclique biblique-from-flogh Graphs中的线性固定参数算法（由解决方案大小参数）。同样，对于距离独立集问题，该技术可用于在任何无处浓密的类别上给出线性固定参数算法。尽管该方法简单，但在某些情况下，我们的结果扩展了已知问题的障碍性界限，并改善了最著名的运行时间。
CS 331算法和复杂性
家庭作业协作可以与同学讨论作业，但最终，您必须能够独自编写解决方案并列出所有参与的名称。此外，这也是小组（2-3个人最大）的合作，每个人都为讨论做出了贡献。不允许听取他人的讨论（例如在线论坛）。可以（并鼓励）在ED上询问有关讲座和家庭作业澄清的问题，但请注意，请不要在与作业相关的公共帖子中揭示与ED讨论有关的公共帖子中的特定解决方案或方法，请在必要时使用私人帖子。
Boulby Underground Laboratory嘈杂的中间尺度量子算法
使用量子物理学应用的语义和神经网络预测研究趋势，M。Krenn，A。Zeilinger，PNAS，PNAS 117（4）1910-1916（2020）
如何思考算法
使用这本修订的学生友好的教科书了解算法及其设计。与其他算法书籍不同，这本书很容易，其解释的方法很简单，并且提供的见解是许多且有价值的。在不通过大量正式证明的情况下进行研磨，学生将从分步方法中受益，以开发算法，有关常见陷阱的专家指南以及对更大局面的欣赏。修订和更新，第二版包括有关机器学习算法的新章节，并在每个部分的末尾简明了关键概念摘要，以供快速参考。此版本的新练习还包括150多个新练习：包括选定的解决方案，以便让学生查看他们的进度，而完整的解决方案手册则可以在线提供教师。没有其他文本清楚地解释了复杂的主题，例如循环不变式，帮助学生抽象思考并为创建自己的创新方法来解决问题做准备。
量子计算：算法与应用
培训和学习中心 (CTL) 是在教育部通过其“Pandit Madan Mohan Malaviya 全国教师和教学任务 (PMMMNMTT)”计划的资助下，在瓦朗加尔 NIT 建立的。根据该计划，已建造了一栋单独的建筑，专门用于 CTL 活动，其中配备最先进的培训设施，包括一个用于制作和上传高等教育各个科目视频和电子讲座的工作室，以及用于培训科学技术、人文和社会科学、语言学和沟通技巧、教育学和认知评估等各个主题领域教师的培训大厅。该中心的重要目标之一是为高等教育科学、工程、社会科学学科的有抱负的、新入职的和在职的教师开展培训计划。 CTL 的其他活动包括准备印刷和电子学习材料、提供在线课程、课程设计、开展教育技术和教学法研究以及将 ICT 融入教学过程。CTL 为边缘化和女性教师提供特殊培训计划。关于 FDP：
算法、人工智能和战争伦理
在科幻电视剧《星际迷航：原初系列》的“末日决战”一集中，企业号的船员们访问了一对行星，这两颗行星已经进行了 500 多年的计算机模拟战争。为了防止他们的社会被毁灭，这两个星球签署了一项条约，战争将以计算机生成的虚拟结果进行，但伤亡人数将是真实的，名单上的受害者自愿报告被杀。柯克船长摧毁了战争模拟计算机，并受到谴责，因为如果没有计算机来打仗，真正的战争将不可避免。然而，战争持续这么久的原因正是因为模拟使两个社会免受战争的恐怖，因此，他们几乎没有理由结束战争。虽然基于科幻小说，但未来人工智能战场的威胁引发了人们对战争恐怖的道德和实际担忧。驱使各国采用致命自主武器系统 (LAWS) 的逻辑确实很诱人。人类是会犯错的、情绪化的、非理性的；我们可以通过 LAWS 保护我们的士兵和平民。因此，这种推理将 LAWS 构建为本质上理性的、可预测的，甚至是合乎道德的。杀手机器人，尽管名为杀手机器人，实际上会拯救生命。然而，这种逻辑是愚蠢的。如果人工智能战争专注于完善战争手段，而忽视战争的目的，那么它就会存在许多潜在的陷阱。就像在《星际迷航》中一样，无风险战争的诱惑力很强，但它会给那些最终不可避免地被杀死、致残和流离失所的人带来真正的后果。接下来，我认为 LAWS 的前景存在严重的道德问题，而这些问题是先进技术无法解决的。道德不能预先编程以适用于各种情况或冲突，而有意义的人为控制忽视了自动化偏见如何影响决策中的人机交互。军事实体和非政府组织都提出了有意义的人类控制的概念，特别是在致命决策中
从标准到算法 - 电子档案
网络控制、管理和编排需要在网络功能虚拟化 (NFV) 基础设施中动态放置、配置和调配虚拟网络功能 (VNF)。这些操作的复杂性大大超过了传统 4G LTE 网络中的等效任务。在那里，一刀切的核心和无线接入网络域中相对有限的变量数量适应了主要依赖专家监控和干预的管理模式。相反，传统的以人为本的方法在虚拟化的 5G 网络中几乎不可行，因为异构移动服务、多样化网络需求和租户定义的管理策略共存，需要专门的和随时间变化的基础设施部署。这反过来又要求在网络的控制、管理和编排方面采用自动化解决方案。人工智能 (AI) 是支持新兴的自主网络运营和管理需求的自然选择。3GPP 和其他标准开发组织 (SDO) 已开始规划将 AI 集成到移动网络架构中的道路。这一过程始于在网络基础设施中有效收集数据并从这些数据中进行知识推理，这对于有效的 AI 辅助决策至关重要。从这个意义上说，SDO 正在努力定义基于 AI 的数据分析框架，这些框架适用于自主和高效的移动网络控制、管理和编排。例如，3GPP 已将以下模块纳入其标准化架构：(i) 网络数据
使用人工智能和算法
好消息是，虽然人工智能和机器学习技术的复杂性是新事物，但自动决策却并非如此，而且我们联邦贸易委员会在应对使用数据和算法为消费者做出决策所带来的挑战方面拥有丰富的经验。多年来，联邦贸易委员会提起了许多指控我们执行的涉及人工智能和自动决策的法律违反的案件，并调查了该领域的许多公司。例如，1970 年颁布的《公平信用报告法》（FCRA）和 1974 年颁布的《平等信用机会法》（ECOA）都涉及自动决策，金融服务公司几十年来一直在将这些法律应用于基于机器的信用承保模型。我们还利用我们的联邦贸易委员会法案权力禁止不公平和欺骗性的做法，以解决因使用人工智能和自动决策而对消费者造成的伤害。