摘要 尽管在某些情况下使用量子样本可能比使用经典样本更有效地学习概念类,但 Arunachalam 和 de Wolf [3] 证明,在量子 PAC 和不可知论学习模型中,量子学习者的渐近效率并不比经典学习者更高。他们通过量子态识别和傅里叶分析建立了样本复杂度的下限。在本文中,我们通过信息论方法推导出 PAC 和不可知论模型中量子样本复杂度的最佳下限。证明可以说更简单,相同的想法可用于推导出量子学习理论中其他问题的最佳界限。然后,我们转向优惠券收集器问题的量子类似物,这是概率论中的一个经典问题,在 PAC 学习研究中也具有重要意义。Arunachalam、Belovs、Childs、Kothari、Rosmanis 和 de Wolf [1] 将该问题的量子样本复杂度表征为常数因子。首先,我们证明了上述信息论方法无法得出最佳下限。作为副产品,我们得到了任意高维纯态的自然集合,这些纯态不易(同时)区分,而集合具有接近最大的 Holevo 信息。其次,我们发现信息论方法为该问题的近似变体得出了渐近最佳界限。最后,我们通过广义 Holevo-Curlander 集合可区分性界限,推导出具有精确领先阶项的量子优惠券收集器问题的尖锐下限。我们研究的量子优惠券收集器问题的所有方面都取决于相关 Gram 矩阵的谱的属性,这可能是独立的兴趣所在。
131A LOPEZROSALES LUIS L SFC FORT SILL QS 131A MCGUIGAN KYLE R SSG FORT KNOX QS 131A MCKINNIS CHRISTIAN J SSG FORT CAVAZOS QS 131A MELENDEZCOPPALO HECTOR M SSG TUCSON RCTG STATION QS 131A MIN JOSEPH U SSG FORT LEWIS QS 131A MULHERON JAMES L SSG FORT SILL QS 131A RYAN MATTHEW S SFC SCHOFIELD BARRACKS QS 131A THOMAS DONOVAN H SFC FORT JACKSON QS 140A CASTILLEJA ROBERT M SFC FORT CARSON QS 140A CHILDS RALIK SGT SEMBACH QS 140A DEARSTINE JOSEPH M SSG FORT STEWART QS 140A JUAREZ FABIAN SSG COLORADO SPRINGS QS 140A 画家 ROBERT D SGT FORT BLISS QS 140A PYLE PRESTON D SSG OSAN AB QS 140A RODRIGUEZRODRIGUEZ RICHARD SSG KATTERBACH QS 140A RODRIGUEZWRIGHT LUCAS J SGT FORT CAVAZOS QS 140A WHEELER BRIAN J SSG FORT SILL QS 140K BERGMANN DEREK J SGT CAMP CARROLL QS 140K DELVILLAR ARTURO R SSG SUWON AIR BASE QS 140K DUCHARME JEREMY A SSG FORT CAVAZOS QS 140K GREAVES JAMES A SSG FORT SILL QS 140K埃雷拉·伊赛亚 G SSG 联合基地 刘易斯·麦克乔德
教授。博士。 Adnan Sozen,土耳其加齐大学教授博士。卡洛斯·鲁比奥·玛雅大学墨西哥米却卡纳圣尼古拉斯伊达尔戈教授博士。 Eleonora Guseinoviene,立陶宛克莱佩达大学副教授。教授。博士。 Fatih Mehmet ÖzKAL,土耳其阿塔图尔克大学副教授。教授。博士。 Fontina Petrakopoulou-Robinson,西班牙马德里卡洛斯三世大学 Prof.博士。 Herminio Martinez,西班牙巴塞罗那东工程学院 (EEBE)、巴塞罗那理工大学 (UPC) 教授博士。 Hadiyanto Hadiyanto,印度尼西亚科学院教授博士。 Ian Hunter,英国利兹大学教授博士。 Jose M. Guerrero,丹麦奥尔堡大学教授博士。 Mehmet Önder Efe 教授,土耳其 Hacettepe 大学博士。 Mehmet Tekerek 博士,Kahramanmaras Sutcu Imam 大学,土耳其Mikel Larrañaga,西班牙巴斯克地区大学 (UPV/EHU) Prof.博士。 Nicu Bizon,罗马尼亚皮特什蒂大学教授博士。 Peter Childs,英国伦敦帝国理工学院教授博士。 Raoul Rashid Nigmatullin,喀山国家研究技术中心。俄罗斯鞑靼斯坦大学教授博士。 Saad Mekhilef,马来西亚马来亚大学教授博士。赛义德·巴德沙赫 (Saeed Badshah),国际伊斯兰教。大学。巴基斯坦 伊斯兰堡 教授博士。 Sagdulla L. Lutpullaev,乌兹别克斯坦科学院,乌兹别克斯坦教授博士。 Serguei Martemianov,法国普瓦捷大学副教授。教授。博士。 Yunus Uzun,阿克萨赖大学,土耳其
Long Island Fossil Peaker Replacement Study Prepared for: Prepared by: New York Battery and Energy Storage Strategen Consulting, LLC Technology Consortium (NY-BEST) 2150 Allston Way, Suite 210 Berkeley, California 94704 www.ny-best.org www.strategen.com Edward Burgess Erin Childs Eliasid Animas Jennifer Gorman Melanie Davidson Disclaimers Client Disclaimer该报告并不一定代表纽约最佳或其员工的观点。ny-test,其雇员,承包商和分包商不做任何明示或暗示的保修,并且对本报告中的信息不承担任何法律责任;任何一方也不代表此信息的使用不会侵犯私有权利。在此引用任何特定的商业产品,流程或服务,商标,商标,制造商,或其他不一定构成或暗示其认可,建议或受到纽约最佳的认可。在本研究中咨询过的利益相关者和学科专家并不一定会在发布之前审查最终报告。 他们的确认并不表示与报告的内容或结论的认可或一致。 策略免责声明策略咨询有限责任公司根据纽约最佳收到的信息制定了该报告。 本文中包含的信息和调查结果是按原样提供的,而无需考虑到特定目的的信息和发现的适用性。 参考文献,商标,制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可,推荐或通过战略咨询有限责任公司构成或暗示其支持。在本研究中咨询过的利益相关者和学科专家并不一定会在发布之前审查最终报告。他们的确认并不表示与报告的内容或结论的认可或一致。策略免责声明策略咨询有限责任公司根据纽约最佳收到的信息制定了该报告。本文中包含的信息和调查结果是按原样提供的,而无需考虑到特定目的的信息和发现的适用性。参考文献,商标,制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可,推荐或通过战略咨询有限责任公司构成或暗示其支持。
隐喻是一种认知表征,通过这种表征,我们试图凭借类比的力量来理解现象,用一个对象或想法代替另一个对象或想法,将属性赋予对象,而这些属性实际上并不具备(Childs and Fowler,2006)。除了隐喻客观内容的这种替代之外,我们还发现一个心理维度,在这个维度中,隐喻元素之间的差异得到处理和解释,并推断出新的意义实体。例如,在亚里士多德的观点中,隐喻的有效性被视为其唤起心理意象的能力。因此,隐喻是一种创造性手段,通过它,它们不仅仅是表达现有的相似之处,而且还创造了一个解决所有差异的新的意义实体(Black,1962)。隐喻在交流和决策过程中广泛使用,它不仅被用作语言手段,而且极大地影响着人类对自己的看法,促进了观念的形成,并在定义主体的行为中发挥着关键作用( Ricoeur,1978;Lakoff、Lawler 和 Johnson,1983)。隐喻产生的一个主要焦点是人类。从自我意识的那一刻起,以及在人的一生中,人们逐渐尝试进行比较和操纵,以了解身体、精神和与环境的相互作用。虽然机器隐喻可以追溯到早期的自然希腊哲学,但几个世纪以来复杂的经济、科学和社会力量逐渐将机器隐喻变成了 17 世纪关于人类的流行概念。在那种技术和文化背景下,以勒内·笛卡尔和托马斯·霍布斯为核心人物的隐喻蓬勃发展。在接下来的几个世纪里,机器隐喻一直是生物科学和人类研究的基本前提。随着它日益结出硕果,它成为现代生理学和医学巩固的核心部分。然后,随着精神病学的发展,
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摘要 技术进步正在以极快的速度发展,尤其是人工智能 (AI),这导致商业对自动化和机器人技术的兴趣激增。“技术现在正将我们带入一个神奇的时代,”Alphabet(谷歌)董事长埃里克施密特在 2017 年 1 月引用道。在第四次工业革命的推动下,许多行业使用机器人技术来执行广泛的任务,而人工智能现在能够在越来越多的应用中协助做出复杂的决策。人工智能的概念意味着提高效率和增强一致性的潜力。使用模拟人工神经元和算法,人工智能系统正逐渐被许多行业采用,因为它们的性能优于人类系统。然而,据许多研究人员称,人工智能的使用增加导致人力劳动成比例减少,同时在组织内的不同层面造成差距。因此,适应这种进化转变并管理人类与机器人或 huros 0F 1 劳动力之间的转型平衡已成为当今领导层面临的日益严峻的挑战。本文概述了管理领导者在其组织中采用人工智能技术时必须面对的主要挑战。通过定性研究,我们确定了向人工智能时代管理转型的关键关注领域。关键词 领导力;人工智能;管理;治理;数字化转型;工业 4.0。简介 根据人工智能之父约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 的说法,人工智能是“制造智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程”。 (Childs,2011)。人工智能是计算机系统的发展,它可以执行反映人类智能的任务,这种智能源于“计算机可以思考吗?”的想法。它指的是具有表现出智能和执行人类认知功能能力的机器。尽管 McCarthy 有这样的解释,但目前还没有对人工智能达成一致的具体标准定义;由于人类智能无法完全理解,因此很难定义人工智能 (Nilsson,2009)。它是计算机科学的一个分支,其目标是使计算机、计算机控制的机器人或软件具有智能思考能力,类似于人类的智能和思维方法。
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