XiaoMi-AI文件搜索系统
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1像素相机可以走多远？使用光感受器和计算设计的视觉形态解决视力任务
1。简单的视觉传感器在求解视觉任务方面有多有效？2。他们的设计在有效性中扮演什么角色？我们探索具有低至一对一像素的分辨率的简单传感器，代表单个光感受器。首先，我们证明，只有几个光感受器就足以求解不同的vi-sion任务，例如视觉导航和连续控制，即相当好，即，其性能明显优于盲人代理，并与高分辨率摄像头相当。第二，我们表明这些简单的视觉传感器的设计在提供有用信息并成功解决这些任务的能力中起着至关重要的作用。为了找到一个表现出色的设计，我们提出了一种计算设计优化算法，并评估了其在不同任务和域之间的有效性，显示出令人鼓舞的结果。最后，我们进行了一项人类调查，以评估人类手动手动设计的直觉设计的有效性，这表明在大多数情况下，计算设计的设计是最好的设计之一。
通过经验，工程和参与来解决问题
RPG集团是一个全球多元化的业务集团，在信息技术，基础设施，轮胎，药品，能源和农业综合企业领域拥有运营。由传奇的工业家R. P. Goenka博士创立，该小组的血统可以追溯到19世纪初。今天，RPG拥有几家经济核心领域的公司：Zensar Technologies，Kec International，Ceat，RPG生命科学，Harrisons Malayalam，Raychem RPG和Spencer International Hotels。印度最多样化的集团之一，RPG名称是稳定，持续增长，高标准公司治理的代名词，以及对人们和环境的尊重文化。
工作文件24-005无人群的未来？生成的AI和创造性问题解决
摘要生成人工智能（AI）的快速进步为通过人类引导的AI合作伙伴关系提供了有吸引力的创造性问题。为了探索这一潜力，我们提出了一项众包挑战，该挑战的重点是人类人群产生的可持续性，循环经济思想，并使用两种替代形式的解决方案搜索产生了人类人类的努力。挑战吸引了来自各个行业的125个全球求解者，我们使用战略及时工程来生成人类解决方案。我们招募了300位外部人类评估者，以判断234个解决方案中的13个随机选择，总计3,900个评估者 - 解决方案对。我们的结果表明，尽管人类人群解决方案表现出更高的新颖性（平均而言和新颖的结果），但人类-AI的解决方案表现出较高的战略生存能力，财务和环境价值以及整体质量。值得注意的是，人类解决方案是通过差异化搜索共同创建的，在该搜索中，人类引导的提示指示了大语言模型（LLM）依次生成与以前的迭代不同的输出，超过了通过独立搜索生成的效果。通过将“ AI-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN”方法展示出来，我们的研究表明了一种可扩展的，具有成本效益的方法来扩大早期创新阶段，并为研究整合人类AI解决方案搜索过程如何推动更具影响力的创新奠定了基础。，我们深表感谢Lamar Pierce在整个审查过程中的出色指导和支持。任何剩余的错误都是我们自己的责任。关键字：生成的AI，大型语言模型，创造性的问题解决，组织搜索，AI-AI-AI-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-ARCOUP，众包，迅速的工程认可：我们对Justin Ho，Stella Ho，Stella Ho和Kate Powell的衷心感谢。Our work has been significantly enriched by the insightful comments and feedback from Charles Ayoubi, Nathan Rietzler, and seminar participants at various institutions, including the Laboratory for Innovation Science at Harvard (LISH), University of Washington Foster School of Business, GenAI Lab at the Professorship of Digital Marketing at the TUM School of Management, University of Toronto Rotman School of Management, MIT Sloan, Questrom School of Business Online数字业务和哈佛人类计算机相互作用组的研究。他的领导和见解在提升我们的工作质量方面发挥了作用。我们还向三位匿名审稿人致以真诚的感谢，他们的建设性反馈和周到的建议大大改善了我们的手稿。他们的奉献精神和专业知识在塑造这项研究方面非常宝贵。通过HBS研究与教师发展部（DFRD）和LISH的慷慨财务支持使这项工作成为可能，为此我们深表感谢。我们承认使用GPT-4和Claude-3用于写作帮助。
使用量子虚时间演化求解 MaxCut
摘要 我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 有效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，可以收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法等经典算法的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
北爱尔兰通过MedTech创新解决全球医疗保健挑战
Neurovalens设计了颅神经刺激技术，可准确有效地非侵入性地激活关键的脑干神经元。这些可穿戴设备每天可以在家中使用30至60分钟，并向大脑区域提供低级电脉冲，以提供无药物治疗，跨越焦虑，2型糖尿病，失眠和肥胖。Neurovalens获得了FDA批准用于改善失眠症和最近的Modius应力靶向焦虑的odius睡眠的批准。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
用于解决的机器学习和优化技术
随着AI技术的速度继续加速，研究人员可以使用更多的工具来解决长期存在的问题，今天可用的混合方法继续推动效率和精度的计算限制。这样的问题之一是冗余系统的逆运动学。本文探讨了7度自由操纵器的复杂性，并探讨了13种优化技术来解决它。此外，提出了一种新的方法来有助于算法研究领域。发现这比著名的传统粒子群优化技术快200倍。这种新方法可以用作新的搜索领域，将机器学习的探索性功能与数值方法的剥削能力相结合。
使用功能层次张量
这项工作涉及解决高维fokker-planck方程的新观点，即可以根据其相关粒子动力学采样的轨迹将求解PDE求解为密度估计任务的独立实例。使用这种方法，一个回避误差积累是由于在参数化函数类上集成了PDE动力学而产生的。这种方法显着简单地简化了部署，因为人们没有基于不同方程的损失条款的挑战。特别是我们引入了一类新的高维函数，称为功能层次张量（FHT）。FHT ANSATZ利用了层次的低级别结构，从而相对于维度计数，具有线性可扩展的运行时和内存复杂性的优势。我们引入了一种基于草图的技术，该技术对与方程相关的粒子动力学模拟的粒子进行密度估计，从而根据我们的ANSATZ获得了Fokker-Planck解决方案的表示。我们将提出的方法成功地应用于具有数百个变量的三个具有挑战性的时间依赖的Ginzburg-Landau模型。
解决公共交通站点和调度问题的在线方法
摘要 - 公共巴士运输系统为现代社区的大部分地区提供关键的转移服务。时间性能和维持可靠的服务质量非常重要。不幸的是，由人满为患，车辆故障和道路事故造成的破坏通常会导致服务性能退化。尽管过境机构将有限数量的车辆保留在预备役中，并派遣它们以缓解受影响的路线，但该程序通常是临时的，必须依靠人类的经验和直觉来分配资源（车辆）以在不确定性下影响受到影响的旅行。在本文中，我们描述了一种使用非近视顺序决策程序来解决问题的原则方法，并确定（a）是否有利于预测问题并积极地在具有高样的中断的区域附近的车站运输总线以及（b）确定哪种车辆是否以及要派遣到特定问题的车辆。我们的方法是与大都会运输局合作开发的，用于美国中型城市，并将该系统建模为半马尔可夫决策问题（解决为蒙特 - 卡洛树搜索程序），并表明可以以最大化整体奖励的方式获得对这两个确定的决策问题的答案。我们从生成模型中采样了许多可能的未来，每个期货都被分配给树并使用根并行化处理。我们使用合作伙伴机构的3年数据来验证我们的方法。我们的实验表明，该拟议的框架为乘客增加了2％的服务，同时将Deadhead Miles降低了40％。索引项 - 公共交通，蒙特卡洛，优化