XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemClique
团问题的电路设计及其在...上的实现
在图中查找团伙因其模式匹配能力而有多种应用。k -团伙问题是团伙问题的一种特例，它确定任意图是否包含大小为 k 的团伙，该问题已在量子领域得到解决。列出所有大小为 k 的团伙的 k -团伙问题变体在现代也有流行的应用。尽管如此，这种 k -团伙问题变体在量子环境中的实现仍未触及。在本文中，除了此类 k -团伙问题的理论解决方案之外，还使用 Grover 算法解决了基于量子门的实际实现。该方法进一步扩展到设计经典-量子混合架构中最大团伙问题的电路。该算法自动为任何给定的无向无加权图和任何给定的 k 生成电路，这使我们的方法具有广义性。与最先进的方法相比，对于大图的小 k ，提出的解决 k -团伙问题的方法表现出量子比特成本和电路深度的降低。还提出了一个可以将团问题自动生成电路映射到量子设备的框架。使用IBM的Qiskit对实验结果进行了分析。
通过超分辨率和最大集团生成优化实例分割
摘要。监视系统的兴起导致收集的数据呈指数增长，从而在深度学习方面有了一些进步来利用它们并自动化自治系统的任务。车辆检测是智能车辆系统和智能运输系统领域的关键任务，使得控制交通密度或检测事故和潜在风险是可能的。本文提出了一个最佳的元方法，可以应用于任何即时分割模型，例如蒙版R- CNN或yolact ++。使用这些模型和超分辨率获得的初始检测，进行了优化的重新指导，允许检测未鉴定的元素并提高其余检测的质量。超分辨率的直接应用是有限的，因为实例分割模型根据固定维度处理图像。因此，如果超过超过该固定尺寸的尺寸，该模型将再次重新汇总，从而失去所需效果。这种元方法的优点主要在于不需要修改模型体系结构或重新培训它。无论给出的输入的图像的大小如何，都将生成符合对象分割模型定义维度的超级分辨区域。应用我们的建议后，实验显示了CityScapes数据集Jena序列中使用的Yolact ++模型的提高高达8.1％。
使用并联量子退火解决更大的最大集团问题
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
Attack-Pke-planted-clique.pdf-Chris Jones
其安全性是基于种植的集团。在本说明中，我们观察到建议的方案不安全，并且我们实施了关键的恢复攻击。这留下了基于种植的集团建造PKE的可能性。在成功方面，Juels和Peinado [JP00]提出了种植的集团问题作为候选单向功能，但这并不意味着一种公共密钥加密方案。请注意，任何K的种植集团问题都可以通过准化性算法解决，即时间n o（log n）蛮力检查是否存在大小（2 +ε）log 2 n的存在。这要比密码使用通常需要的指数或次指数时间硬度要快得多。据说，最稠密的k -subgraph问题是种植集团的嘈杂变体，该杂物的下指数时间蛮力算法预计将是最佳的[BBH18]。种植集团是解决这些问题的更简单的起点。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
2023 年 4 月 28 日星期五上午 10:00 DR. GOKUL...
摘要 随着量子计算从实验室的好奇心转变为技术现实，我们必须充分发挥其潜力，使不完善的量子技术在现实世界的应用中获得有意义的好处。实现这一愿景需要计算机架构师发挥关键作用，利用经典计算原理构建和促进混合计算生态系统，以获得实际的量子优势。首先，我将介绍我为构建这个混合生态系统所做的四项研究：经典应用转换、自适应噪声缓解、可扩展纠错和高效资源管理。其次，从经典应用转换的角度，我将介绍“CAFQA：变分量子算法的经典模拟引导程序”，它通过使用贝叶斯优化有效地搜索量子空间中可经典模拟的部分，从而实现 VQA 的精确经典初始化。CAFQA 恢复了之前最先进的经典初始化中丢失的 99.99% 的准确度，平均提高了 56 倍。第三，从可扩展纠错重点出发，我将介绍“Clique：优于最坏情况的量子纠错解码”，其中提出了用于低温量子系统的 Clique QEC 解码器。Clique 是一种轻量级低温解码器，用于解码和纠正常见的琐碎错误，因此只有罕见的复杂错误在低温制冷机外处理。Clique 消除了 90-99% 以上的低温制冷机 I/O 解码带宽，同时支持超过一百万个物理量子比特。最后，我将概述其他之前和正在进行的工作，以及我对实际量子优势的未来研究愿景。传记 Gokul Subramanian Ravi 是芝加哥大学 2020 年 NSF CI 研究员博士后学者，由 Fred Chong 教授指导。他的研究针对量子计算架构和系统，主要研究量子和经典计算交叉的主题。他于 2020 年获得威斯康星大学麦迪逊分校计算机架构博士学位，指导教授是 Mikko Lipasti 教授。他曾获得威斯康星大学麦迪逊分校颁发的 2020 年最佳 ECE 论文奖，并被评为 2019 年计算机架构新星。他的量子和经典计算研究已在顶级计算机架构、系统和工程会议上发表，并获得了两项专利和三项待批专利。他的合著作品被评为 HPCA 2022 最佳论文和 2023 年 IEEE Micro Top Picks 荣誉奖。
B.Tech 第四年的评估方案和教学大纲...
分类：定义、数据概括、分析特性、属性相关性分析、挖掘类别比较、大型数据库中的统计测量、基于统计的算法、基于距离的算法、基于决策树的算法。聚类：简介、相似性和距离测量、分层和分区算法。分层聚类 - CURE 和 Chameleon。基于密度的方法 - DBSCAN、OPTICS。基于网格的方法 - STING、CLIQUE。基于模型的方法 - 统计方法、关联规则：简介、大项目集、基本算法、并行和分布式算法、神经网络方法。
Combinatorics中的概率方法
4秒钟37 4.1典型的随机图是否包含三角形？。。。。。。。。。。。。37 4.2固定子图的阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 4.3阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 4.4随机图的集团数量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 4.5 Hardy – Ramanujan定理有关主要除数的数量。。。。。57 4.6不同的总和。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 4.7 WeiperStrass近似定理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 div>
使用机器学习进行量子退火精度预测
摘要：D-Wave Systems，Inc。构建的量子退火器提供了一种计算NP硬性问题解决方案的方法，这些解决方案可以在ISING或二次无约束的二进制优化（QUBO）形式中表达。尽管此类解决方案通常具有很高的质量，但由于当前世代量子退火器的不完美，问题实例通常无法解决为最佳性。在这项贡献中，我们旨在了解导致问题实例硬度的某些因素，并使用机器学习模型来预测D-Wave 2000Q退火器的准确性来解决特定问题。我们专注于最大集团问题，这是一个经典的NP硬性问题，其中包括网络分析，生物信息学和计算化学中的重要应用。通过训练基本问题特征的机器学习分类模型，例如图中的边缘数量或退火参数，例如D-Wave的链链强度，我们能够按照其对解决方案硬度的贡献的顺序对某些特征进行对某些特征，并呈现一个简单的决策树，以预测问题是否可以解决至D-Wave 2000 Q.最佳。我们通过训练机器学习回归模型来扩展这些结果，该模型可以预测D-Wave发现的集团大小。