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喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
是否存在“社交”大脑？实现和算法
心理学和神经科学的一个基本问题是认知和神经过程在多大程度上专门用于社会行为，或者与其他“非社会”认知、感知和运动能力共享。在这里，我们将 Marr (1982) 的影响框架应用于人类、猴子和啮齿动物的研究，提出信息处理可以在不同层面上理解为“社会”或“非社会”。我们认为，流程可以在实施和/或算法层面进行社会专门化，并且改变社会行为的目标也可以改变社会特异性。该框架可以为跨物种社会行为的性质提供重要的新见解，促进更大程度的整合，并启发新的理论和实证方法。
机器学习算法 - 回顾
Batta Mahesh 摘要：机器学习 (ML) 是对算法和统计模型的科学研究，计算机系统使用这些算法和统计模型无需明确编程即可执行特定任务。学习算法在我们每天使用的许多应用程序中都很有用。每次使用像谷歌这样的网络搜索引擎搜索互联网时，其工作良好的原因之一是学习算法已经学会了如何对网页进行排名。这些算法用于各种目的，如数据挖掘、图像处理、预测分析等。使用机器学习的主要优点是，一旦算法学会了如何处理数据，它就可以自动完成工作。本文对机器学习算法的广泛应用进行了简要回顾和未来展望。 关键词：算法、机器学习、伪代码、监督学习、无监督学习、强化学习 1. 简介 自进化以来，人类一直在使用多种类型的工具以更简单的方式完成各种任务。人类大脑的创造力导致了不同机器的发明。这些机器使人们能够满足各种生活需求，包括旅行、工业和计算，从而使人类的生活变得轻松。机器学习就是其中之一。根据 Arthur Samuel 的说法，机器学习被定义为使计算机能够在没有明确编程的情况下学习的研究领域。Arthur Samuel 是
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：
战争算法的法律审查
4。Carl B. Frey＆Michael Osborne，中国不会以AI的统治地位赢得比赛，FFAIRS（2020年6月19日），https：//www.foreignaffairs.com/articles.com/articles.com/articles/united-states/2020-States/2020-06-19/Chine-Chine-Wint-Win-Win-Win-Win-win-race-ai-ai-Dominance;欧洲塔尼亚Rabesandratana（Tania Rabesandratana）将于360 S CIENCE 474，474–75（2018）参加全球AI军备竞赛竞争；迈克尔·C·霍洛维茨（Michael C.汤姆·西蒙特（Tom Simonite），对于超级大国而言，人工智能为新的全球武器竞赛提供了新的全球武器竞赛（2017年9月8日），https：//www.wired.com/story/story/for-superpowers-superpowers-andercorpowers-andercover-intelligence-fuels-fuels-new-new-new-global-arm-race/;爱德华·盖斯特（Edward M. Geist），停止AI军备竞赛已经为时已晚 - 我们必须对其进行管理，而A tomic s Cientists的72 B Ulletin 318（2016）。Carl B. Frey＆Michael Osborne，中国不会以AI的统治地位赢得比赛，FFAIRS（2020年6月19日），https：//www.foreignaffairs.com/articles.com/articles.com/articles/united-states/2020-States/2020-06-19/Chine-Chine-Wint-Win-Win-Win-Win-win-race-ai-ai-Dominance;欧洲塔尼亚Rabesandratana（Tania Rabesandratana）将于360 S CIENCE 474，474–75（2018）参加全球AI军备竞赛竞争；迈克尔·C·霍洛维茨（Michael C.汤姆·西蒙特（Tom Simonite），对于超级大国而言，人工智能为新的全球武器竞赛提供了新的全球武器竞赛（2017年9月8日），https：//www.wired.com/story/story/for-superpowers-superpowers-andercorpowers-andercover-intelligence-fuels-fuels-new-new-new-global-arm-race/;爱德华·盖斯特（Edward M. Geist），停止AI军备竞赛已经为时已晚 - 我们必须对其进行管理，而A tomic s Cientists的72 B Ulletin 318（2016）。
量子算法的形式化方法
虽然量子硬件的最新进展为密码学以及其他关键领域（生物学、化学、优化、机器学习等）的显著加速打开了大门，但量子算法仍然难以正确实施，而且这种量子程序的验证是一项挑战。此外，由于量子测量的破坏性，在量子情况下引入传统编程中使用的测试和调试实践极其困难。作为一种替代策略，形式化方法很容易在量子软件这一新兴领域发挥决定性作用。最近的研究为开发过程的每个阶段出现的问题提供了解决方案：高级程序设计、实现、编译等。我们回顾了在量子计算中有效使用形式化方法所面临的挑战以及当前最有前途的研究方向。
天文学中的机器学习算法
摘要。我们分析了机器学习技术在天文学中的当前状态和挑战，以便保持最新的观察数据和未来仪器的数量，这些仪器的数量和未来的仪器至少比当前工具高的数量级。我们介绍了最新的尖端方法和新算法，用于从大型和复杂的天文数据集中提取知识，这是在数据驱动科学的新时代中的一种多功能且有价值的工具。随着望远镜和探测器的功能越来越强大，可用数据的数量将进入PETABYTE制度，需要新算法，旨在更好地建模Sky Brightness，需要更多的计算，并为数十亿天的天空对象提供更多有希望的数据分析。我们强调了当前适合天文学的机器学习中最重要的当前趋势和未来方向，从而通过更好的数据收集，操纵，分析和可视化来推动知识的前沿。我们还评估了针对数据集的各种类型和尺寸的新兴技术和最新方法，并在第四个范式的新挑战面前显示了机器学习算法的巨大潜力和多功能性。
Cormen PDF算法简介
通过托马斯·H·科尔森（Thomas H. Cormen）的《算法介绍》（Thomas H. Cormen）深入研究了迷人的算法世界，这是一个基石文本，已成为学者，专业人士和学生的重要伴侣。该综合指南通过清晰的，清晰的解释和一种结构化的方法来揭示算法的复杂景观，并无缝地弥合理论和实践。凭借其对基础概念和高级主题的严格处理，这本书将为您提供分析工具和解决问题的技能，这些技能对于在计算机科学和工程上不断发展的领域至关重要。无论您是一个好奇的初学者还是经验丰富的专家，Cormen的权威文本都有望增强您对算法的理解，激发您更深入地参与这个关键领域的数学优雅和实用性。潜入并揭示了塑造我们数字世界的算法中的美丽和力量。
