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超越“更大、更快、更好”：评估思考……
当网络安全研究人员和网络冲突研究学者开始思考人工智能 (AI) 技术对数字不安全模式的影响时，他们必须从国家安全企业最近的技术转型记录中吸取教训。本研究报告考虑了人工智能带来的全球网络冲突动态即将发生变化的挑战。它确定了评论员将这些技术领域的交集与已知技术或操作试金石结合起来的方式的一种趋势。具体而言，这两种评论往往忽略了不断发展的战略背景的问题，就像早期的网络冲突学者经常做的那样，将关于人工智能对网络冲突影响的任何结论简化为简单的“更大、更快、更智能、更好”的底线。代替这些框架，我建议用一个简单的四部分类型来设想网络冲突动态，其中交互 (1) 使用人工智能，(2) 针对人工智能进行，(3) 完全由人工智能进行，(4) 由人工智能塑造和减弱。A
gjk ++：利用加速方法以更快的碰撞检测
摘要 - 集合检测是各个领域的基本问题，例如机器人技术，计算物理和计算机图形。一般而言，碰撞检测被作为计算几何问题，而所谓的吉尔伯特，约翰逊和Keerthi（GJK）算法是当今最采用的解决方案。在1988年推出时，GJK仍然是计算两个3D凸几何形状之间距离或碰撞的最有效解决方案。多年来，它被证明是高效，可扩展的和通用的，在宽类凸形的形状上运行，范围从简单的原始词（球体，椭圆形，盒子，盒子，锥，锥，胶囊等）到涉及数千个顶点的复杂网格。在本文中，我们通过利用这两个问题是从根本上优化概率的事实来介绍了凸几何之间加速碰撞检测和距离计算的几项贡献。值得注意的是，我们确定GJK算法是凸优化中良好的Frank-Wolfe（FW）算法的特定子案例。通过调整将Polyak和Nesterov加速与Frank-Wolfe方法联系起来的最新作品，我们还提出了经典GJK算法的两个加速扩展。通过涉及日常生活对象的数百万碰撞对的广泛基准，我们表明，这两个加速的GJK扩展大大减轻了碰撞检测的总体计算负担，导致计算时间高达两倍。最后，我们希望这项工作将大大降低现代机器人模拟器的计算成本，从而允许在很大程度上依赖模拟（例如增强学习或轨迹优化）的现代机器人应用加速。
利用人工智能的力量实现更好、更快、更高效的验证
半导体开发的每个方面都很困难，而且每天都在变得越来越困难，但验证可能是该过程中最具挑战性的阶段。多年来，研究表明，每一代新芯片用于验证的时间和资源百分比都在增加。因此，总体而言，验证的增长速度快于芯片开发和芯片项目的其他阶段。团队要求他们能够在更短的时间内用更少的资源获得更好的结果。电子设计自动化 (EDA) 行业通过将人工智能 (AI) 的力量应用于整个验证过程的各个步骤来应对这场危机。本白皮书概述了验证的一些主要挑战，描述了 AI 如何提供帮助，并提到了 Synopsys 的 EDA 解决方案中提供的特定功能。
opdivo Qvantig™可能是您更快的答案 *治疗
使用opdivo Qvantig，您可以避免需要进入静脉以进行治疗，因为Opdivo Qvantig在皮肤下注射。opdivo Qvantig包括一种天然酶（透明质酸酶），该酶改善了在皮肤下注射时药物吸收到体内的方式。另一个区别是Opdivo Qvantig注入需要3-5分钟*，而OPDIVO®IV大约30分钟，因此您将更快地完成管理。*对于大多数人来说，约会的频率将相同。例如，如果您目前每4周收到一次OPDIVO®IV的注入，则每4周很可能会通过Opdivo Qvantig收到注射。与您的医生交谈，看看Opdivo Qvantig是否适合您。
费米子哈密顿量的 Select($H$) 实现速度呈指数级增长
ℓ H ℓ 是任意二阶量子化费米子哈密顿量的乔丹-维格纳变换。Select ( H ) 是几种量子算法的主要子程序之一，包括最先进的哈密顿量模拟技术。如果二阶量子化哈密顿量中的每一项最多涉及 k 个自旋轨道，且 k 是与自旋轨道总数 n 无关的常数（文献中考虑的大多数量子化学和凝聚态模型都是如此，其中 k 通常为 2 或 4 ），则我们对 Select ( H ) 的实现不需要辅助量子位，并且使用 O ( n ) Cliufford+ T 门，其中 Cliufford 门应用于 O (log 2 n ) 层，T 门应用于 O (log n ) 层。与以前的工作相比，这实现了 Clifford 和 T 深度的大幅提升，同时保持了线性门数，并将辅助门数减少到零。
应用AI发现更快的矩阵乘法算法
奥克兰大学的夏季研究是一种关键的体验，加深了我与数学科学的互动。它巩固了我对在应用数学和统计领域进行进步的奉献精神，尤其是在开发有效的计算算法方面。我的主管Pedram Hekmati教授在我的学术成长中发挥了至关重要的作用，为复杂的数学理论和算法发展的微妙细微差别提供了深刻的见解。他的指导是提高我对数学解决问题和算法效率的严格任务的技能的关键。与对数学充满热情的同龄人合作，我获得了多种观点，这些观点丰富了我的理解，并为潜在的研究合作开放了途径。这种学术交流是无价的，这加强了我决心为数学研究及其在技术和科学中的应用做出有意义的贡献。
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利用 AI/ML 获得竞争优势并更快地达成交易
相反，您可以购买第三方解决方案并在内部运行。第三方可能会通过 SLA 承担部分维护负担。但这可能仍会让内部团队承担保护、优化和升级软件的责任。此外，实施周期会很长，这意味着投资回报可能需要数年才能实现。您可能必须首先训练算法，使其适应基金的特定需求。这是一项重大任务。