XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSolving
引用：Li，Jason，Watters，Nicholas，Sohn，Hansem和Jazayeri，Mehrdad。 2022。
从平稳地追求移动的物体到在视觉搜索过程中迅速转移凝视，人类在不同情况下采用各种眼动策略。虽然眼动为心理过程提供了丰富的窗口，但众所周知，构建眼动的生成模型是困难的，并且至今，指导眼动的计算观察者在很大程度上仍然是一个谜。在这项工作中，我们在典型的空间计划任务（迷宫解决方案）的背景下解决了这些问题。我们使用新颖的可区分结构来从人类受试者那里收集了眼睛运动，并建立了深层的眼动模型，以凝视固定和凝视。我们发现，人眼运动最好由一个模型预测，该模型被优化，不要尽可能有效地构成任务，而是对横穿迷宫的对象进行内部模拟。这不仅提供了此任务中眼动的生成模型，而且还为人类如何解决该任务的计算效果，即人类使用心理模拟。
解决单位承诺问题的需求响应载荷
1。M. Frank，P。Wolfe等人，“用于二次编程的算法”，《海军研究物流季刊》，第1卷。3，不。1-2，pp。95–110，1956。2。B. Knueven，J。Ostrowski和J.-P。沃森（Watson），“单位承诺问题的混合成员编程公式”，《计算日报》，第1卷。 32，否。 4，pp。 857–876，2020。 3。 D. Bertsimas和J. N. Tsitsiklis，线性优化简介。 雅典娜科学贝尔蒙特，马萨诸塞州，1997年，第1卷。 6。 4。 S. Boyd，S。P。Boyd和L. Vandenberghe，凸优化。 剑桥大学出版社，2004年。 5。 S. N. Ravi，M。D。Collins和V. Singh，“带有CoreSet保证的确定性的非平滑Frank Wolfe算法”，有关优化期刊的通知，第1卷。 1，否。 2，pp。 120–142，2019。 6。 C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。 35，否。 1，pp。 119–127，2019。 7。 J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。 15，p。 100747，2021。 8。 J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。 （NREL），Golden，Co（美国），Tech。B. Knueven，J。Ostrowski和J.-P。沃森（Watson），“单位承诺问题的混合成员编程公式”，《计算日报》，第1卷。32，否。4，pp。857–876，2020。3。D. Bertsimas和J. N. Tsitsiklis，线性优化简介。雅典娜科学贝尔蒙特，马萨诸塞州，1997年，第1卷。6。4。S. Boyd，S。P。Boyd和L. Vandenberghe，凸优化。 剑桥大学出版社，2004年。 5。 S. N. Ravi，M。D。Collins和V. Singh，“带有CoreSet保证的确定性的非平滑Frank Wolfe算法”，有关优化期刊的通知，第1卷。 1，否。 2，pp。 120–142，2019。 6。 C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。 35，否。 1，pp。 119–127，2019。 7。 J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。 15，p。 100747，2021。 8。 J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。 （NREL），Golden，Co（美国），Tech。S. Boyd，S。P。Boyd和L. Vandenberghe，凸优化。剑桥大学出版社，2004年。5。S. N. Ravi，M。D。Collins和V. Singh，“带有CoreSet保证的确定性的非平滑Frank Wolfe算法”，有关优化期刊的通知，第1卷。1，否。2，pp。120–142，2019。6。C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。 35，否。 1，pp。 119–127，2019。 7。 J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。 15，p。 100747，2021。 8。 J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。 （NREL），Golden，Co（美国），Tech。C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。35，否。1，pp。119–127，2019。7。J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。15，p。 100747，2021。8。J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。（NREL），Golden，Co（美国），Tech。REP。，2018。REP。，2018。
人工智能与诊断的情境合理性：人类的问题解决能力以及健康和医学的产物
人工智能与诊断的情境理性：人工智能与诊断的情境理性：人类的问题解决与健康和医学的人工制品人类的问题解决与健康和医学的人工制品
解决澳大利亚的运输和供应链挑战
在2021/2022高风险天气季节，当局对新南威尔士州和昆士兰州的严重洪水事件做出了反应，以及南澳大利亚州热带气旋蒂芙尼的影响，NEMA获得了过境能力以支持预测分析，影响和后果评估。这有助于紧急响应，并减轻了未覆盖机组人员和社区的供应的影响。
使用协作尖峰神经网络求解二次不受约束的二进制优化
摘要 - 次数不受约束的二进制优化（QUBO）问题成为一种有吸引力且有价值的优化问题，因为它可以轻松地转换为各种其他组合优化问题，例如图形/数字分区，最大值，SAT，SAT，Vertex，Vertex，Vertex，TSP，TSP等。其中一些问题是NP-HARD，并广泛应用于行业和科学研究中。同时，已经发现Qubo与两个新兴的计算范式，神经形态计算和量子计算兼容，具有巨大的潜力，可以加快未来的优化求解器。在本文中，我们提出了一种新型的神经形态计算范式，该计算范式采用多个协作尖峰神经网络来解决QUBO问题。每个SNN进行局部随机梯度下降搜索，并定期分享全球最佳解决方案，以对Optima进行元效力搜索。我们模拟了模型，并将其与无协作的单个SNN求解器和多SNN求解器进行比较。通过对基准问题的测试，提出的方法被证明在寻找QUBO Optima方面更有效。具体来说，它在无协作和单SNN求解器的情况下分别在多SNN求解器上显示X10和X15-20加速。索引术语 - 数字计算，尖峰神经网络作品，组合优化，QUBO
基于量子计算的半导体量子限制问题求解方法
摘要——半导体器件的计算机辅助设计 (TCAD) 技术依赖于器件中微分方程的数值解。量子计算的最新进展为在量子计算机上执行 TCAD 模拟提供了新的机会。基于变分量子算法，我们开发了一种基于量子计算的方法来解决半导体纳米结构中的量子限制问题。随着求解薛定谔方程的数值离散化网格点数量的增加，所需的量子比特数量仅以对数方式增加，∼ O [ log(N) ] 。该方法适用于解决所有维度的量子限制问题，这些问题与量子阱、半导体纳米线和半导体量子点结构中的限制有关。该方法可以处理半导体纳米结构中的各向异性能带结构和静电势。我们进一步表明，假设的设计对该方法在解决精度方面的性能起着重要作用。基于量子计算的方法可以高精度地计算基态和激发态的能量和波函数。
从根本上理解和解决 RowHammer
我们概述了困扰现代 DRAM（动态随机存储器访问）芯片的 RowHammer 漏洞的最新发展和未来发展方向，几乎所有计算系统都使用 DRAM 芯片作为主存储器。RowHammer 是一种现象，即反复访问真实 DRAM 芯片中的某一行会导致物理上相邻的行发生位翻转（即数据损坏）。自 2014 年最初的 RowHammer 论文发表以来，许多研究都表明，这种现象会导致严重且广泛的系统安全漏洞。最近对 RowHammer 现象的分析表明，随着 DRAM 技术的不断扩展，问题变得越来越严重：较新的 DRAM 芯片在设备和电路级别上更容易受到 RowHammer 的攻击。对 RowHammer 的更深入分析表明，问题有很多方面，因为漏洞对许多变量都很敏感，包括环境条件（温度和电压）、工艺变化、存储的数据模式以及内存访问模式和内存控制策略。因此，设计出完全安全且非常高效（即性能、能耗和面积开销低）的 RowHammer 保护机制已证明非常困难，DRAM 制造商所做的尝试也表明缺乏安全保障。在回顾了利用、理解和缓解 RowHammer 的各种最新进展之后，我们讨论了我们认为对解决 RowHammer 问题至关重要的未来方向。我们主张在两个主要方向上加大研究和开发力度：1）在现场部署的尖端 DRAM 芯片和计算系统中，更深入地了解该问题及其诸多方面；2）通过系统内存协作设计和开发极其高效且完全安全的解决方案。
解决量子退火器上的复杂特征值问题及其在量子散射共振中的应用
化学问题，需要对复矩阵进行对角化。例如，量子散射共振的计算可以表述为复特征值问题，其中特征值的实部是共振能量，虚部与共振宽度成正比。在目前的研究中，我们将 QAE 推广到处理复矩阵：首先是复 Hermitian 矩阵，然后是复对称矩阵。然后使用这些推广来计算 O + O 碰撞的一维模型势中的量子散射共振态。这些计算是使用软件（经典）退火器和硬件退火器（D-Wave 2000Q）执行的。复 QAE 的结果也与标准线性代数库（LAPACK）进行了对比。这项工作提出了量子退火器上任何类型的复特征值问题的第一个数值解，也是任何量子设备上量子散射共振的首次处理。
从权力和控制转变为协作和解决问题
我们努力提供所需的一切，以确保学生在学术，社会和情感上取得成功并发挥最高潜力。我们的学校以学生为中心，安全和培养，我们采用了非官方，非推定和关系和技能增强的策略。我们会遇到他们所在的学生，重视个体差异，并努力协作解决正在干扰他们成功的问题。
利用对话式人工智能解决客户联络中心挑战
爱尔兰中央银行于 2022 年 2 月发布的一份报告就是一个很好的例子。报告显示，“爱尔兰银行的客户不得不等待长达两小时的电话支持，其中一家银行多达 50% 的客户在与人工客服通话之前就放弃并挂断电话”。中央银行评估了零售银行的呼叫等待时间、呼叫放弃率和资源水平，并描绘了一幅惨淡的客户服务水平图景。虽然监管机构的审查并没有确定客户服务方面最严重的违规者，但它表示将在 2022 年对所有银行施加压力。西班牙政府还提出了法规，要求将客户等待时间保持在三分钟以下，否则公司将面临严厉的经济处罚。