XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGiven
![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/a/a3a16029f985bb8947bb960ec03cd84e9bb71486.webp)
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此功能的问题，在该方案中，在长度路径的两个末端将输入X和Y提供给处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）Qubits来与其每个邻居进行通信。我们对计算设置不相交所需的回合数感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset脱节在行\ xe2 \ x80 \ x9d上。集合脱节，以证明在计算模型中计算任意网络的直径的量子分布式复杂性。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的本地内存由O（log n）量子位组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了E \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
评估河流域的发展给定水能
摘要全球南部的许多河流盆地正在快速发展，对相互依存的水能食品 - 环境（WEFE）“ Nexus”部门产生了重大影响。通常存在有关这种天然人类系统通常存在的一系列观点。在河流盆地的最佳投资取决于一个人如何构成计划问题。因此，我们提出了一种方法，即通过比较其WEFE部门的交易来评估不同河流开发方案的最佳（优化）实施。我们将方法应用于坦桑尼亚的Rufifi河流域，该地区具有多个WEFE相互依存和高发育潜力（灌溉和水力发电）和生态系统服务的地区。通过利益相关者咨询确定绩效指标，并在河流盆地发展方案下描述WEFE部门的响应。结果表明，能量和灌溉扩展存在很大的潜力。设计优先级的能源生产会对环境绩效产生不利影响；但是，可以通过旨在复制流量自然变异性的释放规则来最大程度地减少负面影响。每月能源产生的可靠性比累积的年度能源生产更为敏感。总体结果突出了部门的贸易如何根据发展程度而变化，这可能在将来很难进行调节，并且存在重要的盆地 - 规模相互依存关系。讨论了该方法及其应用的好处和局限性。
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于生产 A321LR 的更长部件，配备 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及一个数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新的技术和工艺，空客已经开始了为 A320 系列生产树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产量提升的重要推动因素。提高自动化和机器人技术水平可以实现更快、更高效的制造，同时让我们将重点放在质量上，”空中客车首席运营官 Michael Schoellhorn 表示。“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。”他补充道：“我们对员工和工厂给予了高度信任和投资
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于制造 A321LR 的较长部件，拥有 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新技术和工艺，空客已经开始了在 A320 系列生产中树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产能提升的重要推动力。空客首席运营官 Michael Schoellhorn 表示：“提高自动化和机器人水平可以实现更快、更高效的制造，同时保持我们对质量的首要关注。”“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。” 他补充道：“我们对汉堡的员工和工厂给予了高度信任和投资。我们现在需要履行对客户的承诺，同时确保整体竞争力。”对于初始段的组装，空客采用了一种模块化、轻型自动化系统，称为“Flextrack”，八个机器人在每个纵向接头上钻孔和沉头 1,100 到 2,400 个孔。在下一个生产步骤中，12 个机器人（每个机器人在七个轴上操作）将机身中段和后段与尾部组合成一个主要部件，每个轨道接头钻孔、沉头、密封和插入 3,000 个铆钉。除了使用机器人外，空客还在材料和零件物流中实施新方法和技术，以优化生产、改善人体工程学并缩短交货时间。这包括物流和生产水平的分离、以需求为导向的材料补给以及自动导引车的使用。汉堡结构装配工厂负责将单个机身外壳连接成段，以及将单个段最终组装到飞机机身。飞机部件在最终交付到法国、德国、中国和美国的总装线之前，会配备电气和机械系统。高效的 A320neo 系列（包括 A321）拥有天空中最宽的单通道客舱，采用了包括新一代发动机和鲨鳍小翼在内的最新技术，从第一天起，这些技术共同节省了 15% 以上的燃油和二氧化碳，到 2020 年将节省 20%，同时噪音降低 50%。迄今为止，A320neo 系列已获得来自 100 多家客户的 6,500 多份订单。
如果诊断为ADHD ...
（1）诊断和STA＆S＆CAL精神障碍手册。第五迪和ON。华盛顿特区：美国精神病学协会和2013年。H+P：//dsm.psychiatryonline.org/doi/full/10.1176/appi.books.9780890425596.dsm01#x9888088808.2737873（2）并反对多动症的过度诊断。” （2007）。+ENAL疾病的日记，11（2）：106-13。（3）Wolraich，M.L.，McKeown，R.E.，Visser，S.N.，Bard，D.，Cu {多动症的患病率：在两个州的四个学区的诊断和治疗。A+EN＆关于疾病的杂志，18（7），563-575。（4）Hughes，J。R.和Hale，K。L.儿童的ca虫和其他甲基黄嘌呤的行为影响。（1998）。实验和临床心理药理学，6（1），87-95。doi：10.1037/1064--1297.6.1.87（5）Hartne+，N。D.，Nelson，J.M。，＆Rinn，A。N.（2003）。giled还是多动症？误诊的可能性。（2003）。Roeper评论，26（2），73。（6）Webb，J。T.和La＆Mer，D。Adhd和盖帽的孩子。（1993）。excep＆onal Children，60（2），183。（7）“ Novar＆S Ritalin La。”食品和药品行政行政。Web。h+p：//www.accessdata.fda.gov/drugsanda_docs/label/2013/021284S020LBL.pdf（8）Zebra Finfer的未发表实验，由Rebecca Brenner，Anthony Oliveri和Anthony Oliveri和Ed eed Levin（9）Devito，E。E. L.，Ersche，K.D.，Clark，L.，Salmond，C.H.，Dezsery，A.M。，Sahakian，B.J。（2008）。（2001）。哌醋甲酯对A+EN及其征服/HyperAc＆Vity疾病的决策的影响。生物精神病学，64（7）：636--9。h+p：//dx.doi.org/10.1016/j.biopsych.2008.04.017。（10）Moll，G.H.，Hause，S。Ruther，E.，Rothenberger，A.儿童和青少年心理药理学杂志。11（1）：15- – 24。（11）Wang G-J，Volkow ND，Wigal T，Kollins SH，Newcorn JH等。（2013）长期的S＆Mulant治疗在+EN和defifif的HyperAC＆VE疾病中对脑多巴胺转运蛋白水平的影响。（2013）。PLOS ONE 8（5）：E63023。doi：10.1371/journal.pone.0063023（12）“ a+en＆on-in-de-de-fifien hyperAc＆ve障碍：数据和sta＆s＆s＆cs。” （2014）。疾病控制和预防及开通中心。（13）Wigal，T.，Greenhill，L.里德尔（M.ADHD学龄前儿童中甲化酯的安全性和耐受性（2006）美国儿童与青少年精神病学会杂志，45（11）：1294 - 1303。H+P：//dx.doi.org/10.1037/1064--1297.9.2.163。 （15）Loe I.M.，Feldman H.M. （2007）。 小儿心理学杂志。 32（6）：643--654。H+P：//dx.doi.org/10.1037/1064--1297.9.2.163。（15）Loe I.M.，Feldman H.M.（2007）。小儿心理学杂志。32（6）：643--654。h+p：//dx.doi.org/10.1097/01.chi.0000235082.63156.27（14） ADHD（2001）实验和临床心理药物学9（2）163-175的青少年的学术表现和课堂行为的生态有效衡量的影响对甲基苯甲酸酯的影响。