XiaoMi-AI文件搜索系统
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网络运营知识图谱框架
• 网络运营数据过载 • 数据分析和洞察提取困难 • 复杂的数据关联要求 • 服务和客户关联 • 数据存储和格式差异 • 上下文理解和关系映射 • 数据收集中上下文的丢失 • 数据收集方法和解释 • 组织孤岛 • 多个事实来源 • 机器可读知识
研究社区的知识图基础架构
●KG是一个图形结构的知识库，其中包含术语（词汇或本体论）和通过术语相关的数据实体； ●KGS基于语义Web技术（RDF，SPARQL等），通常用于敏捷数据集成； ●KGS已经被德国的研究数据生产商和经理广泛使用。
在完整的两部分图上计数量子
量子计数是一种关键量子算法，旨在确定数据库中标记元素的数量。该算法基于量子相估计算法，并使用Grover算法的进化算子，因为其非平凡特征值取决于标记元素的数量。由于Grover的算法可以看作是在完整图上的量子步行，因此扩展量子计数的自然方法是在不完整的图上使用基于量子 - 步行的搜索的进化运算符，而不是Grover的运算符。在本文中，我们通过分析具有任意数量的标记顶点的完整两分图上的量子步行来探讨此扩展。我们表明，进化运算符的某些特征值取决于标记的顶点的数量，并且使用此事实，我们表明量子相估计可用于获得标记的顶点的数量。与我们的算法与原始量子计数算法紧密相位的两分图中标记顶点数量的时间复杂性。
基于图的机器学习方法
本研究文章使用图理论和机器学习技术探讨了Instagram影响者网络。随着社交媒体人物的日益影响，了解其网络结构和动态对于有效的营销和品牌参与至关重要。我们将Instagram的影响者生态系统建模为图形，并应用几种机器学习算法，包括Node2VEC和Word2Vec，以执行诸如链接预测和社区检测之类的任务。我们的分析揭示了影响者互动和网络连接性的重要模式，从而为有影响力的行为和在线社区的形成提供了可行的见解。这些发现为优化营销策略和增强社交媒体环境中的品牌合作提供了宝贵的影响。
一些基于图形的加密技术
摘要 - 在当今快速发展的技术环境中，确保机密性至关重要。密码学是保护信息免于未经授权访问的关键学科。它采用各种加密算法来有效地保护数据。随着数字威胁的发展，对应对传统网络攻击的非常规加密方法的需求不断增长。本文介绍了利用特殊图形和公共密钥加密技术的创新加密算法，通过模块化算术属性增强安全性，并实现更强大的通信保障。分区v 1，v 2，。。。，VERTEX集V的V K称为G的色度分区。G的最小序列G的最小序列称为色数χ（G）。如果| V 1 | =β0和| V I | =β0（v - ∪i j = 1 v j）。G的最小有序色分区的顺序称为有序的色数χ1（G）。χ1（g）≥χ（g）是立即的。在本文中，我们将Nordhaus gaddum结果扩展到有序的色数。
用于图形搜索问题的基于学习的算法
我们考虑了Banerjee等人最近提出的图表搜索问题。（2023）。在此问题中，从某个顶点r开始的代理必须穿越A（可能未知的）图G以找到隐藏的目标节点G，同时最小化总距离。我们研究一个设置，在该设置中，在任何节点V中，代理都会收到从V到G的距离的嘈杂估计。我们在未知图上为此搜索任务设计算法。我们在未知的加权图上建立了第一个正式保证，并提供了下限，表明我们提出的算法对预测误差具有最佳或几乎最佳的依赖性。此外，我们执行的数值实验表明，除了对对抗误差鲁棒性外，我们的算法在误差是随机的典型情况下表现良好。最后，我们在Banerjee等人的算法上提供了更简单的性能界限。（2023）对于在已知图表上进行搜索的情况，并为此设置建立新的下限。
图态退相干动力学的可解模型
我们提出了一个精确可解的玩具模型，用于 N 个量子比特的置换不变图状态的连续耗散动力学。此类状态局部等效于 N 个量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态，后者是许多量子信息处理装置中的基本资源。我们重点研究由 Lindblad 主方程控制的状态的时间演化，该方程具有三个标准单量子比特跳跃算子，哈密顿量部分设置为零。通过推导出在 Pauli 基中随时展开的可观测量的期望值的解析表达式，我们分析了非平凡的中间时间动力学。使用基于矩阵乘积算子的数值求解器，我们模拟了最多 64 个量子比特的系统的时间演化，并验证了数值上与解析结果的精确一致性。我们发现，系统二分算子空间纠缠熵的演化呈现出一个平台期，其持续时间随着量子比特的数量呈对数增加，而所有泡利算子积的期望值最多在常数时间内衰减。
近似图着色无分布式量子优势
在本研究中，我们解决了近似图着色的分布式计算复杂性，适用于分布式计算的 LOCAL 模型的确定性、随机性和量子版本。简而言之，设置如下：我们有一个带有 푛 个节点的输入图 퐺。每个节点都是一台计算机，每条边代表一个通信链路。计算以同步轮次进行：每个节点向其每个邻居发送一条消息，从其每个邻居接收一条消息，并更新其自身状态。在 푇 轮次之后，每个节点都必须停止并宣布自己的输出，并且输出必须形成输入图 퐺 的适当 푐 着色。如果 퐺 的色数为 휒 ，则在这种情况下，在 푇 = O(푛) 轮中很容易找到 휒 着色，因为在 O(푛) 轮中，所有节点都可以了解其自身连通分量的完整拓扑，并且它们可以通过强力在本地找到最佳着色而无需进一步通信。但关键问题是：我们能在 푇≪푛 轮中将图着色得有多好？如果我们使用可以交换量子信息的量子计算机（可能具有预共享纠缠态），这会有多大帮助？
图形神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径，可根据大型语言模型和天气预报，财务预测或工程的模拟模型中的要求减少生长的机器学习模型复杂性。图形神经网络是一种特定类别的机器学习模型，它们能够很好地处理结构化数据。我们研究了如何增强现有的GNN，并通过电感偏差找到量子电路最适合编码节点特征的偏差。所提出的量子特征嵌入（QFE）将原始输入特征转换为量子状态，从而实现非线性和纠缠表示。尤其是，QFE在指数较大的特征空间中提供了归一化的，非冗余的重量矩阵，并且比完全量子图神经网络所需的量子量要少得多。在标准图基准数据集中，我们展示的是，对于相同的参数计数，QFE的性能优于其经典对应物，并且能够匹配指数较大的模型的性能。最后，我们研究了在混凝土用例，激光切割上使用混合量子图神经网络的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提高这些业务应用程序的绩效，因此具有近期潜力。