XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemComputers
计算机合作伙伴承诺的计划要求
合作伙伴的活动，提供 EPA 代表，或在 ENERGY STAR 简报、ENERGY STAR 网站等上包含有关该活动的新闻。该计划可以简单到提供合作伙伴希望 EPA 了解的计划活动或里程碑的列表。例如，活动可能包括：(1) 通过在两年内转换整个产品线以满足 ENERGY STAR 指南来提高 ENERGY STAR 认证产品的可用性；(2) 通过每年两次的特殊店内展示展示能源效率的经济和环境效益；(3) 向用户提供关于 ENERGY STAR 认证产品的节能功能和操作特性的信息（通过网站和用户手册）；以及 (4) 通过与 EPA 合作制作一份印刷广告和一场现场新闻活动来提高人们对 ENERGY STAR 合作伙伴关系和品牌形象的认识。
通过 IBM 量子计算机上的通勤泡利弦进行量子程序测试
量子计算最有前途的应用集中在解决搜索和优化任务上，特别是在物理模拟、量子化学和金融等领域。然而，目前的量子软件测试方法在工业环境中应用时面临实际限制：（i）它们不适用于与行业最相关的量子程序，（ii）它们需要完整的程序规范，而这些程序通常无法获得，（iii）它们与 IBM 等主要行业参与者目前采用的错误缓解方法不兼容。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的量子软件测试方法 QOPS。QOPS 引入了一种基于 Pauli 字符串的测试用例的新定义，以提高与不同量子程序的兼容性。QOPS 还引入了一种新的测试 oracle，它可以直接与 IBM 的 Estimator API 等工业 API 集成，并可以利用错误缓解方法在真实的噪声量子计算机上进行测试。我们还利用泡利弦的交换特性放宽了对完整程序规范的要求，使 QOPS 可用于在工业环境中测试复杂的量子程序。我们对 194,982 个真实量子程序进行了 QOPS 实证评估，与最先进的程序相比，它在测试评估中表现出色，F1 分数、准确率和召回率都堪称完美。此外，我们通过评估 QOPS 在 IBM 的三台真实量子计算机上的性能来验证其工业适用性，结合了工业和开源错误缓解方法。
Peter Micheuz。人工智能作为学校教育学科的方法。计算机教育公开会议 (OCCE)，2020 年 1 月，印度孟买。第 3-13 页，�10.1007/978-3-030- 59847-1_1�。�hal-03519215�
让我们从教育领域中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人脑工作方式处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果对我们的生活产生了几年前无法预见的影响。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型。每次我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、增长最快的人工智能应用之一。
文章：Drake, Archie, Keller, Perry, Pietropaoli, Irene 等人（另外 9 位作者）（2022 年）英国人工智能相关决策的法律争议：政策反思。国际法律、计算机和技术评论。第 251-285 页。ISSN 1364-6885
摘要 本文将英国的法律争议视为 AI 政策的有益反思来源。政府已经发布了“国家 AI 战略”，但鉴于公众信任度存在疑问，该战略的有效性尚不清楚。一个关键问题是英国明显将法律“边缘化”。英国召开了一系列活动来调查对这些问题的关键法律观点，最终召开了针对五个领域的专家研讨会。与会者在自动化决策 (ADM) 的更广泛趋势背景下讨论了 AI。最近法律诉讼的激增预计还将继续。讨论阐明了个别案例与治理发展和更广泛的“AI 相关决策”系统性联系的各种方式，特别是由于透明度和意识方面的长期问题。这为提出与该领域政策相关的批评的主要群体的观点提供了全新的、当前的见解。政策制定者对法律和法律程序的忽视是导致英国最近实际实施 ADM 时出现质量问题的原因之一。现在需要发出强烈信号，从日益增加的不信任恶性循环转向能够赢得公众信任的方法。本文总结了建议，供政策制定者参考。
计算机是用于处理数据的电子设备……
计算机的主要组件 A. 硬件 计算机的物理部件。示例包括： 输入设备：用于输入数据的设备（例如键盘、鼠标、扫描仪）。 输出设备：显示或输出数据的设备（例如显示器、打印机、扬声器）。 中央处理器 (CPU)：处理指令的计算机“大脑”。 内存：
TGD宇宙中有意识的计算机吗？
拓扑几何动力学（TGD）是一种统一的基本相互作用理论，它导致意识理论是基于一个新的本体论，称为零能量本体论（ZEO）的量子测量理论的概括。量子生物学是TGD的第二应用。量子引力将在量子生物学和意识中起关键作用，但在某种意义上，与penrose-hamerero理论相比非常不同。暗物质作为普通物质的阶段的TGD视图具有很大的有效Planck常数，这使得在任意长度尺度的量子相干性可能。也是时空和电磁场的新视图是中心的，并导致携带暗物质的磁体的概念，并充当控制它的生物体的“老板”，并从中获得了感觉输入（EEG）。ZEO的预测，普通状态函数降低的时间变化在图片中起着至关重要的作用。太阳和地球的磁体可能是有关量子引力量子相干性的关键参与者。量子重力康普顿时间τgr（按等效原理不取决于粒子质量）代表量子引力相干时间的最小值。如果时钟周期短于τgr，则统计确定性肯定会失败，但也可能会在更长的时钟周期中失败。人类和计算机的纠缠也是一种非常有趣的可能性，并且有一些证据表明这种纠缠。
可扩展的原子阵列用于硅中的基于自旋的量子计算机
半导体旋转量子尺将出色的量子性能与使用行业标准的金属氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化量（MOS）工艺相结合的量子性能。这也适用于离子植入的供体旋转，这些供体的旋转进一步提供了特殊的连贯性时间和核旋转中的较大希尔伯特空间尺寸。在这里，我们演示并整合了多种策略来制造基于规模的供体量子计算机。，我们使用31 pf 2分子植物将放置确定性三倍，而在检测植入物方面达到99.99％的情况。通过植入较重的原子（例如123 SB和209 BI）来保留类似的结合，这些原子代表用于量子信息处理的高维Qudits，而SB 2分子可以确定性地形成紧密间隔的Qudits。我们使用纳米孔径使用渐进式植入，证明了具有300 nm间距的供体原子的常规阵列的确定性形成。这些方法涵盖了在硅中基于供体的量子计算机构建的技术要求。
量子计算机上的集合流体模拟
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子，即使是最强大的超级计算机，也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作（每秒10亿个流量点操作）。此外，这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此，每个案例研究都需要几个实现，以积累足够的统计信息（集合模拟），从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制，因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中，巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发，使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备（量子纠缠）。直接优势是，量子系统原则上可以执行多种并行量子计算，而不是只能在二元状态下运行的经典计算机（位）。最近，没有一天没有
计算机和流体-Eprints Soton
超分辨率（SR）生成对抗网络（GAN）有望在大型模拟（LES）中湍流闭合，因为它们能够准确地从低分辨率领域重建高分辨率数据。当前的模型培训和推理策略对于大规模的，分布式计算而不足以成熟，这是由于计算需求以及对SR-GAN的训练通常不稳定的，这限制了改进的模型结构，培训策略和损失功能定义的探索。将SR-GAN集成到LES求解器中进行推理耦合模拟也是评估其后验精度，稳定性和成本的必要条件。我们研究了SR-GAN训练和推理耦合LES的并行化策略，重点是计算性能和重建精度。我们研究了混合CPU – GPU节点体系结构的分布式数据并行培训策略，以及低/高分辨率子盒大小，全局批处理大小和歧视器准确性的相关影响。准确的预测需要相对于Kolmogorov长度尺度足够大的训练子箱。应注意训练批量规模，学习率，培训子箱数量和歧视者的学习能力的耦合效果。我们引入了一个数据并行SR-GAN培训和推理库，以进行异质体系结构，该架构可以在运行时在LES求解器和SR-GAN推理之间进行交换。我们研究了这种布置的预测准确性和计算性能，特别关注精确的SR重建所需的重叠（Halo）大小。同样，有效推理耦合LES的后验并行缩放受SR子域的大小，GPU利用率和重建精度的限制。基于这些发现，我们建立了指南和最佳实践，以优化SR-GAN湍流模型训练和推理耦合LES计算的资源利用率和并行加速，同时保持预测精度。
