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社会物质性和信息系统......的案例 - HAL
普罗旺斯地区萨隆 ONERA 主任（HDR） Didier Danet 先生 圣西尔师特种军事学校 HDR 讲师 将军 (2S) Patrick Tanguy 2008 年至 2010 年陆军轻型航空兵司令 准将陆军轻型航空兵司令奥利维尔·古尔雷斯·德拉莫特 (Olivier Gourlez de La Motte) 将军
影响分析的系统方法... - HAL 论文
我衷心感谢这项工作的报告人：波尔多第一大学教授 Geneviève Duchamp、ESIGELEC 教师研究员 (HDR) Moncef Kadi，以及伊利诺伊大学教授 José Schutt-Ainé Champagne（美国）让我有幸花时间来评判这部作品。我特别感谢 José，我在 INSAT 实验室（图卢兹国家应用科学研究所）的第一次研究工作中认识了他，他让我有幸参加我的答辩。我还要感谢评审团成员：担任答辩主席的保罗·萨巴蒂尔大学 (UPS) 教授蒂埃里·帕拉 (Thierry Parra)。Etienne Sicard，INSAT 教授，我的论文导师，多年来一直支持和鼓励我的研究方向。Philippe Galy (HDR)，意法半导体技术总监，感谢我的工作对工业效益的众多评论。André Durier，图卢兹技术研究所 (IRT) 项目经理，EMC 系统专家。最后，我要热烈感谢我的同事，CNRS 研究主任 Marise Bafleur，她是这项工作的导师，她一直对我所开展的研究范围充满信心。Nicolas Nolhier，我们的同事和朋友，我们每天都以幽默的方式分享和交流。首先我要感谢我的博士生，他们的努力为我们团队的国际认可做出了贡献。本文讨论的工作跨越了大约十年，在此期间我们与众多合作伙伴、同事和博士生分享了科学问题。尼古拉斯·拉克朗普 (Nicolas Lacrampe)、尼古拉斯·蒙纳罗 (Nicolas Monnereau) 和桑德拉·吉拉尔多-托雷斯 (Sandra Giraldo-Torres) 以及雷米·贝格斯 (Rémi Bégès)。我还要感谢我在 LAAS、CNRS 的研究同事 David Trémouilles 研究员，感谢他在化合物物理方面的专业知识
DOI: 10.2478/cait-2020-0017 经典图像变换算法到量子态的实现、Hal的边界提取与变换
摘要：本研究的目的是利用量子计算工具和方法对经典图像进行量子算法的计算机模拟，研究识别算法，并使用量子方法创建识别模型。量子建模方法可以将经典图像转换为量子态，选择边界并将灰度图像转换为二进制图像，并展示量子信息理论在解释经典问题方面的可能性。本文的主要成果是开发的允许识别对象的量子算法，以及旨在表示/处理彩色像素图像的量子方法。本文的科学新颖性体现在量子系统的构建上，解决计算 NP 完全问题的速度呈指数级增长，而经典机器可以在不可接受的时间内解决这些问题。撰写本文的动机是对量子计算及其保证的好处的浓厚兴趣。开发软件系统的理论基础以及为新信息技术和专用计算系统设计算法是一个充满活力的领域，这方面的现有工作数量就是明证。所开发的针对各类复杂度问题算法与现有的经典算法相比，效率有显著提高，并为许多复杂的数学（包括密码学）问题提供解决方案。
编号：自然：立即附录：一个文件HAL：报告电力安全管理系统在安装Penyes
附件信号：日期：电力安装的所有者/经理清单1.PT PLN（Persero）总裁2。PT PLN Nusantara Power的总裁3.PT PLN印度尼西亚Power的总监4.Java，Madura和Bali PT PLN（Persero）的区域业务总监5。苏门答腊地区业务总监Kalimantan 6。区域业务苏拉维西，马鲁库，巴布亚和努萨·坦加拉（Nusa Tenggara）的区域总监7。EVP法律财产资产和综合许可8。EVP职业安全与健康（K3），安全与环境9。PT PLN（Persero）的总经理分布和Kalimantan负载调节中心UIP3B Kalimantan 10。PT PLN（Persero）总经理总经理和Sulawesi负载调节中心Sulawesi UIP3B11。PT PLN（Persero）的总经理父母单位分布和苏门答腊负载调节中心UIP3B Sumatra 12。PT PLN（Persero）Java，Madura和Bali UIP2B Jamali的PLN（Persero）总经理总经理 PT PLN（Persero）West Java传输父单元14。的总经理 PT PLN（Persero）中央Java传输父单元15。的总经理 PT PLN（Persero）East Java和Bali的主要传输单元16。 PT PLN（Persero）的总经理Jakarta Raya分销主单元17。 PT PLN（Persero）Banten分销主单元18。的总经理 PT PLN（Persero）西Java分销主单元19. 的总经理 PT PLN（Persero）中央Java分销父母单位和D.I.的总经理总经理 Yogyakarta 20。PT PLN（Persero）Java，Madura和Bali UIP2B Jamali的PLN（Persero）总经理总经理PT PLN（Persero）West Java传输父单元14。PT PLN（Persero）中央Java传输父单元15。PT PLN（Persero）East Java和Bali的主要传输单元16。PT PLN（Persero）的总经理Jakarta Raya分销主单元17。PT PLN（Persero）Banten分销主单元18。PT PLN（Persero）西Java分销主单元19.PT PLN（Persero）中央Java分销父母单位和D.I.的总经理总经理 Yogyakarta 20。PT PLN（Persero）中央Java分销父母单位和D.I.的总经理总经理Yogyakarta 20。PT PLN（Persero）East Java分销主单元21。PT PLN（Persero）的总经理巴厘岛分销主单元22。PT PLN（Persero）Lampung分销父母的总经理23。PT PLN（Persero）ACEH分销主单元24。PT PLN（Persero）北苏门答腊分销主单元25。PT PLN（Persero）Riau和Riau Islands分销父母的总经理26。PT PLN（Persero）西苏门答腊分销主单元27。PT PLN（Persero）South Sumatra，Jambi和Bengkulu分销父母的总经理28。PT PLN（Persero）南卡利曼丹市和卡利曼丹中部分销父母的总经理29。PT PLN（Persero）西卡利曼丹分销主部门总经理总经理30。东加里曼丹和北卡利曼丹分销单位的PT PLN（Persero）总经理此文件已使用BSRE签发的电子证书
好莱坞对人工智能的描绘
出现在 2001 年场景中的人工智能超级计算机 HAL 9000 是前往木星的发现一号宇宙飞船的机组人员之一。HAL 在航行过程中运行关键系统并控制宇宙飞船和飞行。正如电影中 BBC 的采访者介绍 HAL 时所说：“Hal 是飞船的大脑和中枢神经系统。”在采访中，当被问及此事时，HAL 几乎自夸地描述了自己的类型：“……9000 系列是有史以来最可靠的计算机。我们都是万无一失的，不会出错。”尽管如此声称，但随着旅程的继续，当 HAL 指出飞船上的一个故障无法通过地球上的孪生 HAL 9000 计算机进行验证时，机组人员中的人类宇航员开始质疑 HAL 的可靠性。得知 HAL 出了问题后，机组人员和机器之间最终陷入了紧张的对峙。但库布里克并未明确此次挫折是HAL发生故障，还是HAL正在执行另一项任务。HAL作为迄今为止最先进的计算机，是否出现了故障或暴露了其不为人知的秘密？
希思罗机场的经济法规：H7最终问题
8温室气体（“ GHG”）协议需要以下报告：范围1 - 在其直接控制下在希思罗机场的活动中的所有直接GHG排放（例如HAL的自身车辆，热终端所需的燃料等）；范围2 - 所有用于HAL拥有和经营活动的电力的间接温室气体排放；和范围3 - 所有其他间接温室气体排放来自与希思罗机场的活动，这是由HAL不拥有或控制的来源发生的。请参阅https://ghgprotocol.org/sites/default/files/standards/ghg-protocol-revised.pdf
Jurafsky，马丁。语音和语言...
史丹利·库布里克（Stanley Kubrick）的电影《 2001年》中的推杆：太空漫游是20世纪电影中最知名的角色之一。hal是一种人工，能够像说话和理解英语一样具有良好的语言处理行为，在情节中的关键时刻，甚至阅读嘴唇。现在很明显，Hal的创作者Arthur C. Clarke在预测何时可用的人工药物（例如HAL）上有点乐观。但是他离他有多远？至少创建HAL的语言相关部分需要什么？我们将诸如HAL之类的程序称为与Humans通过自然语言对话代理或对话系统进行交谈。在本文中，我们对话代理对话系统研究了组成现代对话代理的各种组成部分，包括语言输入（自动语音识别和自然语言理解）和语言输出（自然语言和语音综合）。让我们转到另一个有用的语言相关任务，这是为非英语读者提供的，而不是讲英语的读者。或翻译英语的人，以其他语言（如中文）编写的数亿网页。机器翻译的目的是自动加工翻译
高度适应性拉索：在现实模型中提供有效的非参数推断的机器学习
使用现实世界数据了解治疗对健康相关结果的影响需要定义因果参数并施加相关识别假设，以将其转化为统计估计。半参数方法，例如目标最大似然估计器（TMLE），以构建这些参数的渐近线性估计器。要进一步建立这些估计量的渐近效率，必须满足两个条件：1）数据可能性的相关组成部分必须属于Donsker类，而2）2）滋扰参数的估计值在其真实值的速度上以比N -1 /4更快的速度收敛。高度适应性的拉索（HAL）通过在具有有界分段变化标准的Càdlàg函数中充当经验风险最小化来满足这些标准，已知是Donsker。hal达到了所需的收敛速度，从而保证了估计量的渐近效率。HAL最小化其风险的功能类别具有足够的灵活性，可以捕获现实的功能，同时保持建立效率的条件。此外，HAL可以对非方向可区分参数（例如条件平均治疗效果（CATE）和因果剂量响应曲线，对精确健康很重要。尽管在机器学习文献中经常考虑这些参数，但这些应用通常缺乏适当的统计推断。HAL通过提供可靠的统计不确定性量化来解决这一差距，这对于健康研究中的知情决策至关重要。