XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimizing
优化太空探索
以及深空探索和可持续生存，都需要这样的能力[6]。从轨迹规划到预测诊断，集成到人工智能解决方案中的算法减少了涉及复杂计算和基本员工监督的急性和慢性工作流程[7]。其结果是能够创建一个可以在很少的人为干预下完成任何不同任务类型的系统，这还提高了燃料使用效率和许多循环的可行性。这项研究的理由源于这样一种想法，即人工智能在解决当今太空探索问题方面具有巨大潜力。太空探索要求前往火星和月球等遥远的世界，或者更远的地方需要使用可重复使用的火箭和可靠的航天器着陆技术[8]。这些系统有助于优化轨迹，准确控制推力，甚至在不利的运行条件下检测出有利的着陆区[9]。通过监督学习，特别是强化学习，可以实现预测诊断，这不仅可以延长火箭的“使用寿命”，还可以减少维护需求[10]。因此，本研究将着手确定先进人工智能的实施在多大程度上通过提高效率、着陆精度以及系统可靠性来增强火箭系统的性能。因此，通过这些指标，该研究旨在支持以下发现：人工智能的整合如何迅速将空间技术和工程转变为更安全、更适合更先进任务的手段[11]。2. 研究问题和范围正如已经指出的那样，太空探索的进步意味着火箭发射和着陆机制的复杂性增加；对火箭更高精度的需求，以及火箭成功着陆至关重要[2],[7]。相比之下，传统的火箭系统在实时程序决策所需的大量干预和空间数据的随机性方面存在缺陷
优化Kreiss常数
是矩阵非正常行为的定量度量[33，4]，这是因为K（a）≥1，例如如果a是正常的。更确切地说，当且仅当M 0（a）= 1达到其全局最小值时，将获得全局最小值k（a）= 1，这是在这些矩阵a a at a at是光谱规范中的收缩。在动态系统的领域之外，例如，k（a）的定量方面在网络分析中引起了人们的关注[4]。尽管我们在这里的主要关注点是矩阵，但值得一提的是C 0 - 操作员半组的情况。这里的左手估计k（a）≤m0（a）从（4）仍然有效，观察到k（a）= 1 = 1表示m 0（a）= 1，在频谱规范中至少在Hilbert Space中获得了Hilbert Space的全局最小值。这两个事实都是Hille-Yoshida定理的简单后果[11]。结论是，即使对于半组，瞬态动力学也可以通过Kreiss常数进行适当评估。虽然Kreiss常数K（A）在许多书籍，文章和文章中受到了广泛的关注，以分析瞬态系统行为的理论数量[33]，但最近才解决了其计算。在[24]中，作者与全局搜索同时使用各种本地优化技术来计算具有认证的k（a）。在[33]中，k（a）仅通过绘制比率αϵ（a） /ϵ的比率来估算，并搜索最大值，这似乎是在[23]中开创的。纸张的结构如下。在本文中，我们表明可以使用可靠控制的技术以有限的复杂性来准确地计算kreiss常数k（a）。我们的新特征为更具挑战性的情况开辟了道路，在这种情况下，克里斯常数不仅是构成的，而且更加雄心勃勃，在闭环中最小化，目的是通过使用反馈来限制植物的瞬时生长（1）。简而言之，一个人可能希望使用反馈使闭环A CL更靠近承包瞬态行为，而不是原始矩阵a。这有望在非线性系统的反馈控制中产生后果，众所周知，即使对于良好的抑制抑制型的效应，稳定状态下的雅各布式的非正态性也可能导致较大的瞬态扩增，或者导致非线性效应，或者导致不良极限限制动力学。这种现象在流体动态社区中众所周知[19，28，30，34，26]。在第2节中，我们获得了k（a）的公式，该公式可通过将其与结构化的奇异值或在鲁棒系统分析中知道的结构化奇异值或µ相关联，以合理的效果来计算它。在第3节中，我们扩大了范围，并解决了在闭环中最小化K（A Cl）的问题。由于这是一个NP硬性问题，因此提出了一种快速的启发式，该问题基于非差优化技术。第4节简要概述了这些技术，并显示了如何使用第2节的技术来证明本地优化的结果。数值实验和其他并发技术在第5节中提供。
利用人工智能优化内容
# config/packages/sulu_ai.yaml sulu_ai： 提供者： openai： api_key：'％env（OPENAI_API_KEY）％' deepl： api_key：'％env（DEEPL_API_KEY）％' 专家： writing_assistant： enabled：true 说明：| 您是写作助手。您可以帮助用户撰写更好的文本。您可以纠正语法、拼写和标点错误，建议更好的措辞，并提供更多信息。如果输入包含 HTML，请确保优化文本中的 HTML 语法有效。 模型：gpt4o 选项： presetized_prompts： - 名称： 改进提示：纠正拼写错误，确保语法正确，并应用有效的写作技巧。 - 名称： 扩展提示：通过加入描述性语言和添加更多信息来增强此内容。
MAYANK 优化传送协议...
在本项目中，我们使用变分量子优化 (VQO) 研究了具有噪声资源的量子隐形传态协议。量子隐形传态是一项基本的量子信息论任务，其中 Alice 旨在使用共享纠缠资源和经典通信将未知量子态传送给 Bob。隐形传态协议包括 Alice 实施的测量、将测量结果传输给 Bob 的经典信道以及 Bob 根据测量结果实施的一组校正操作。对于最大纠缠态，Bennett 等人提出的著名标准隐形传态协议。[1] 以贝尔测量和泡利校正的形式定义，给出了一个完美的协议。然而，在存在噪声的情况下，这种完美的隐形传态协议通常是不可能的，相反，人们的目标是通过找到合适的测量和校正操作来最大化协议所谓的隐形传态保真度。在这里，我们使用在 PennyLane 框架中模拟的 VQO ansatz 来寻找实现噪声纠缠资源状态非经典保真度的隐形传态协议。我们对 Badziag 等类的具有幺正和噪声元素的隐形传态协议进行了详细的数值研究。状态，它们是两个加权贝尔态的混合。此外，我们研究了量子三重-沃纳态和量子四重-沃纳态，它们代表了三级或四级量子系统内完全混合和最大纠缠态的混合谱，可用作隐形传态协议中的纠缠资源。