XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGuess
BIOMRC：生物医学机器阅读数据集...
创建带有人工注释的大型语料库在时间和资源上都是一个艰巨的过程。研究团队通常采用远程监督或无监督方法从文本数据中提取训练示例。在机器阅读理解 (MRC)（Hermann 等人，2015 年）中，可以通过获取多句未标记的段落以及另一小段文本（也未标记，通常是下一句）来自动构建训练实例。然后用占位符替换小段文本的命名实体。在这种情况下，MRC 系统经过训练（并评估其能力）阅读段落和小段文本，并猜测被占位符替换的命名实体，该命名实体通常是段落的命名实体之一。这种问答 (QA) 也称为完形填空题（Taylor，1953 年）。有几个数据集
改变世界制作油漆的方式
主张您可以相信所有Romabio营销主张都得到了最佳班级毒理学家的第3党科学报告的支持。我们在Romabio.com/learn/testing-certifications上发布所有测试。证明了我们的材料健康和环境可持续性的高标准，Domus Mineral Paints是摇篮的摇篮，摇篮认证™Silver v3.1，对法国VOC排放（包括室内和室外空气VOC）具有A+评级，具有HPD，已通过HPD，通过CA1350，通过CA1350进行了CA1350，已通过CAC1350验证，不包含声明的红色列表ceptrifitiviative for Dipperifitiviative v4 v4 v4 v4 v4 v4 v4 v4 v4 v4 v4。没有其他油漆公司拥有所有这些认证或揭示其所有数字，使您猜测他们的油漆如何真正影响您的健康，室内空气质量以及地球的健康。
量子里程碑，1993年：传送不是科幻小说
远程注视是偶然的。在1992年的一次会议上，马萨诸塞州威廉姆斯学院的威廉·沃特斯（William Wootters）描述了他和以色列技术学院的奇怪结果。他们考虑了两个相同但未知的量子状态，例如一对具有未知极化的光子。wootters和Peres发现，观察者可以通过对光子对进行单个测量来学习比通过对单个颗粒上进行任何数量的单独测量的学习更多。这对测量是在光子被迫以某种方式相互作用之后进行的。他们提出了一种程序，该程序将使观察者最大程度地猜测光子的原始极化[2]。
完整评论 - 彼得·伯恩（Peter Byrne）
猜测您的邻居在思考纠缠（因此非局部性）是量子信息几乎所有内容的核心。无信号定理可防止我们利用它以比光速更快地传输信息，因此（据称）保留因果关系。所以现在想象n人围成一圈。每个玩家都会收到一些（0或1）以开始。然后，每个玩家都会猜测他们的右边收到了什么邻居，并发出了匹配位。一开始就知道了可能的输入位的分布，但否则，玩家之间没有通信。赢得比赛的速度相当于在一定次数之后拥有最多的正确猜测。清楚地发出了某种形式的信号（其中一个玩家将他或她的位传达给另一个玩家）将使这场比赛变得容易得多。
变分原理与静态微扰理论
我们可以使用一种称为“变分量子特征求解器”（VQE）的量子算法来测试变分原理的实验有效性。该算法分为 4 部分：状态准备、量子门操作、能量测量和经典优化。在 VQE 实验中，我们得到一个哈密顿量 H ，其基态能量未知。我们准备一个猜测函数（一个假设）并将其编码到量子位集合上。一旦准备好这个状态，我们就将这些量子位输入一组量子模块，这些量子模块对这些量子位执行一系列量子门操作 - 这些门操作由哈密顿量 H 决定。然后，我们测量每个量子位的能量并将它们相加以获得总状态能量。最后，我们通过经典改变初始量子态的变分参数来优化这个能量。我们用新参数重复这个过程，直到找到最小能量。
讲座 7：测量量子态之间的距离
场景：从集合中辨别状态。在前面的场景中，Bob 以概率 λ 收到量子态 ρ 0 ，以概率 1 − λ 收到量子态 ρ 1 。现在让我们将这个场景推广到两个以上的量子态：同样，Alice 站在一个有 n ∈ N 个按钮的设备旁边。按下按钮 “i” 后，设备从某个量子态集合 { ρ 1 , ... , ρ n } ⊂ D ( H ) 中发射一个量子态为 ρ i 的粒子。同样，Bob 抓住粒子，使用 POVM µ : { 1 , ... , n } → B ( H ) + 对其进行测量，并猜测如果 Alice 收到该结果，则他按下了按钮 j 。假设 Alice 按照概率分布 p ∈P{ 1 , ... , n } 按下按钮，Bob 猜测的最佳成功概率是多少？同样，给定一个特定的 POVM µ : { 1 , . . . , n } → B ( H ) + ，我们可以将成功概率表示为
Langley文件：中央情报局的播客
nand：当然！当然。所以，嗯，我生活在童话般的硅谷故事中。我的父母，移民到该国。我父亲是一位机械和工业工程师，字面上搬到了硅谷，在山谷的开创性公司工作，这是六十年代后期的Fairchild Semiconductor，即使是小时候，我也记得那些日子跑来跑去。我想您小时候可以在半导体制造地板上跑来跑去。um，但我在加利福尼亚的山景城中长大。我出生在那里，这是中心，您知道，在硅谷的牛市，您可以得到。，嗯，从小就在思考初创企业，而技术行业和初创公司都在我的血液中。我获得了本科的计算机科学学位，从字面上看，我可以记得1991年
利用量子附加信息进行猜测 - NSF-PAR
摘要 — 平均而言，正确猜测随机变量的实现需要的最少猜测次数是多少？这个问题的答案导致 Massey 在 1994 年引入了一个称为猜测的量，它可以被视为熵的替代安全标准。在本文中，我们考虑了存在量子边信息的情况下的猜测，并表明一般的顺序猜测策略等同于执行单个量子测量并根据结果选择猜测策略。我们利用这个结果推导出存在量子边信息的情况下猜测的熵一次性和渐近界，并制定了一个半定程序 (SDP) 来计算这个量。我们对涉及 BB84 状态的简单示例进行了数值和分析评估，并证明了一个连续性结果，当使用猜测作为安全标准时，该结果证明了略微不完善的密钥状态的安全性。
系统、其状态和方差的使用
摘要：量子信息调动了对量子系统、其状态和行为的描述。自 1932 年冯·诺依曼提出测量假设以来，如果一个量子系统被制备成由相同密度算符 ρ 表示的两种不同混合状态，则这些制备被认为会导致相同的混合物。50 多年来，人们对这一假设一直缺乏共识。在 2011 年的一篇文章中，Fratini 和 Hayrapetyan 考虑了自旋分量的方差，试图证明这一假设是没有道理的。本文旨在讨论这篇 2011 年文章的主要观点以及他们对 Bodor 和 Diosi 2012 年论文的回复，后者声称他们的分析无关紧要。面对 2011 年论文和回复中的一些模糊或不一致之处，我们首先尝试猜测他们的目的，建立在此背景下有用的结果，最后讨论这场争论中隐含的几个概念的使用或误用。
接近 AI 完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的蓬勃发展产生了大量的事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来提出了一种不同类型的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定的 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域中 800 篇文本的 15K 多项选择题。至关重要的是，它提供了一般问题和特定于文本的问题，这些问题不太可能在预训练数据中找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。