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引用：Gądek-Moszczak, A. (2024)。人工智能革命时代中传统图像处理算法的作用。技术交易，e2024025。https://doi.org/10.37705/TechTrans/e2024025
人工智能 (AI) 革命已成事实。经过多年开发机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，几乎所有科学和生活分支都将采用或已经采用 AI 方法。为了澄清术语，机器学习算法历来是创建处理数据的系统的第一步，使用专家规则、模糊逻辑、启发式算法或决策规则等技术，以推理的形式提供输出，以模拟人类的决策过程。这是一个广阔的领域，机器学习和深度学习方法就是从这个领域发展而来的。机器学习算法使用统计技术，例如线性回归、多项式回归、逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM)、k-最近邻 (KNN) 和人工神经网络。借助这些方法，计算机系统可以从分析的数据中学习，执行分类和预测。深度学习算法在数据处理和分析中使用人工神经网络和大数据数据集。深度学习模型使用先进的多层神经网络模型，例如循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN)。
量子与经典的机器学习算法用于软件缺陷预测：挑战和机遇
摘要 - 软件缺陷预测是软件质量保证的关键方面，因为它可以早期识别和缓解缺陷，从而降低了软件故障的成本和影响。在过去的几年中，量子计算已成为一种令人兴奋的技术，能够改变多个领域。量子机学习（QML）是其中之一。QML算法比其经典同行可以利用量子计算的能力以更好的效率和有效性解决复杂问题。但是，仍需要探索其在软件工程中对软件缺陷进行应用的研究。在这项研究中，我们通过比较20个软件缺陷数据集中的三种QML和五种经典机器学习（CML）算法的性能来填补研究差距。我们的调查报告了QML与CML算法的综合场景，并确定了预测软件缺陷的表现更好和一致的算法。我们还强调了基于我们在进行此调查时所面临的经验，在实际软件缺陷数据集中采用QML算法的挑战和未来方向。这项研究的发现可以通过使软件系统可靠且无漏洞来帮助从业人员和研究人员进一步进步。索引术语 - Quantum机器学习，支持向量分类器，软件缺陷预测，量子古典级，性能比较
针对复杂问题的混合量子-经典人工智能模型......
AI/ML 工程师摘要：本报告探讨了人工智能与混合量子-经典系统的交集，重点关注它们解决不同领域复杂问题的能力。因此，该报告列出了人工智能发展的各个阶段，指出了其巨大的里程碑以及机器如何学习。然后，它继续解释量子计算有望如何升级人工智能——特别是在优化和机器学习方面，这将用于药物发现、金融投资组合优化和物流应用。讨论的其他报告领域还包括混合量子-经典系统的实际应用以及与量子技术集成相关的挫折。最后，本文谈到了这种混合方法的未来前景，表明人工智能和量子计算中的转化能力可用于解决全球复杂问题。关键词：混合量子-经典人工智能模型、量子计算、人工智能 (AI) 和机器学习。
知识图框架用于组织古典和量子计算中利用的异质数据集：当前的挑战和未来DI
摘要 - 文献中发现的环境变量中缺乏相互作用的表示，导致了一个新型框架的发展，该框架反映了我们环境中相互联系的真实本质。我们提出了一个环境交互知识图（EIKG）框架。这个将军EIKG框架通过编织相互关联的事件（例如导致暴风雨的飓风）来成为互连环境事件的基础，这会导致洪水事件，可能导致诸如泥石流和滑坡等事件。一个事件的级联性质导致环境中另一个相关事件需要在进行任何数据驱动分析之前使用上下文信息对每个事件进行足够的了解。本视觉论文展示了eikg：洪水，eikg：野火eikg：滑坡等，可以从eikg的基本案例框架中得出，因为这些个别事件与某些共同的分母变量互连。为例，洪水案例研究以及野火或干旱案例研究中使用降水量变量，因为过度降水量导致洪水，缺乏降水会导致干旱和野火。在极端天气事件中，我们将降水量变量确定为“共同贬低器变量”，在对环境建模中起着关键作用，基于该变量的可变性，导致不同的极端天气事件（在降水量低导致干旱导致干旱和高价值导致洪水的情况下变化的值））。来自EIKG的见解促进了使用经典和量子机学习（QML）技术的数据分析。EIKG组织了异质数据集并集成关系以解决极端天气事件。本研究结合了各种数据集，包括流动性数据，来自美国人口普查局的社会经济数据，来自NASA的气候数据以及关键基础设施数据。
166.41 禁止使用猪瘟疫苗
166.41 禁止使用猪瘟疫苗——紧急情况。除第 166.16 节规定外，禁止销售或使用猪瘟疫苗，任何人不得在本州使用此类产品。但是，在第 166.42 节定义的紧急情况下，部长可以颁发使用疫苗的特别许可证。[C66、71、73、75、77、79、81，§166.41] 2012 年法案，第 1095 章，§39
连接经典和量子领域：高级观察者模型的概念和理论框架
本文介绍了高级观察者模型 (AOM)，这是一个开创性的概念框架，旨在阐明量子力学复杂且往往神秘莫测的本质。AOM 就像一个隐喻镜头，通过将其固有的不确定性转化为连贯、结构化的“帧流”，使难以捉摸的量子领域更加清晰，有助于理解量子现象。虽然 AOM 提供了概念上的简单性和清晰度，但它认识到需要严格的理论基础来解决量子力学核心的基本不确定性。本文旨在阐明这些理论上的模糊性，弥合 AOM 的抽象见解与量子理论复杂的数学基础之间的差距。通过将 AOM 的概念清晰度与量子力学的理论复杂性相结合，这项工作旨在加深我们对这个迷人而难以捉摸的领域的理解。关键词
硕士论文 - 创建任意经典基本细胞自动机的量子类似物
2 链由局部哈密顿量的总和控制。非可逆经典 CA 的量子类似物被表示为由非厄米哈密顿量控制的非幺正量子系统。介绍并分析了用于控制此类演化的两组可能的非厄米算子。分析所得的量子系统，并将其与选定规则的经典系统进行比较。相似之处包括收敛到相似状态，并在静态和周期性情况下表现出相同的行为。针对选定系统确定并解释了已知的量子现象，如遍历性及其由于希尔伯特空间碎片而导致的破坏，其中与 PXP 模型等经过充分研究的系统进行了比较。
量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。
1950年的古典计算-Margaret Martonosi
Prakash Muraali和Al。asplos'1Prakash Murali等。ISCA 2019。 CF 2014。ISCA 2019。CF 2014。
文本摘要：探索经典，机器学习和深度
跨数字平台的文本数据的指数增长需要有效的汇总技术来提取相关信息并简洁地呈现。文本摘要是自然语言处理（NLP）的重要任务（NLP），旨在生成连贯且有意义的摘要，同时保留源文本中的核心信息。本文对最先进的文本摘要模型进行了全面的综述，将其分类为提取和抽象的方法。提取模型直接从原始文本中汇编重要的句子，而抽象模型通过解释和重新绘制内容来生成摘要。本文回顾了此类模型的一些发展，从统计模型等历史根源开始，并逐步发展为现代的智能机器学习和深度学习模型。主要技术，例如TF-IDF，LSA和基于变压器的模型，以及对其主要概念的解释。它着眼于每个人都带来的困难；例如，凝聚力，相关性和使用语言微妙之处。本文还回顾了评估摘要模型的几个大数据和关键指标，从而指出了与混合模型和预训练的语言模型有关的文本摘要的趋势和发展。它为研究人员和从业人员提供了文本摘要技术，进度和问题的必要知识，以引导未来的工作。关键字：文本摘要，自然语言处理，提取性摘要，抽象性摘要，机器学习，深度学习。