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人工智能：澄清误解，......
人工智能 (AI) 有着数十年的悠久传统。1956 年，麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这个名称，从此开启了这一研究领域的热潮，并一直延续至今 (McCarthy et al., 2006)。人工智能最初的重点是符号模型和推理，随后出现了第一波神经网络 (NN) 和专家系统 (ES) 的浪潮 (Rosenblatt, 1957; Newel and Simon, 1976; Crevier, 1993)。当明斯基和帕普特 (Minsky and Papert, 1969) 证明感知器在学习非线性可分函数（例如异或 (XOR)）时存在问题时，该领域遭受了严重挫折。这极大地影响了人工智能在随后几年的发展，尤其是在神经网络领域。然而，在 20 世纪 80 年代，神经网络通过反向传播算法的发明而卷土重来（Rumelhart 等人，1986 年）。后来在 20 世纪 90 年代，关于智能代理的研究引起了广泛的兴趣（Wooldridge 和 Jennings，1995 年），例如探索感知和行为的耦合效应（Wolpert 和 Kawato，1998 年；Emmert-Streib，2003 年）。最后，在 21 世纪初，大数据的出现，导致了神经网络以深度神经网络 (DNN) 的形式再次复兴（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997 年；Hinton 等人，2006 年；O'Leary，2013 年；LeCun 等人，2015 年）。这些年来，人工智能在机器人、语音识别、面部识别、医疗保健和金融等许多领域取得了巨大成功（Bahrammirzaee，2010；Brooks，1991；Krizhevsky 等人，2012；Hochreiter 和 Schmidhuber，1997；Thrun，2002；Yu 等人，2018）。重要的是，这些问题并不都属于一个领域，例如计算机科学，而是涉及心理学、神经科学、经济学和医学等多个学科。鉴于人工智能应用的广泛性和所用方法的多样性，毫不奇怪，看似
量子计算中有效的统一近似
如今，我们正在生活许多科学家所说的，这是第二个量子转化。第一次量子革命的历史可以追溯到20世纪的前半叶，当时科学家理解了量子力学的基本规则，量子力学的基本规则是允许激光或晶体管（例如计算机的基本构建）之类的发明的基础。在过去的几年中，技术已验证到我们控制一个原子的地步，这意味着诸如叠加或纠缠之类的量子属性可用于构建新设备，尤其是量子计算机。量子计算的第一个思想是在八十年代初建立的，但是在过去的几年中，数学，材料科学和计算机科学的巨大进步已将量子计算从理论转变为现实。量子计算的主要思想依赖于存储信息的物理设备。量子计算使用物理系统，例如原子，超导电路或光子，从而允许创建classical状态的叠加。例如，电子可以处于两个级别的能量，即基态和激发状态，在每个状态下，我们可以将信息存储为0或1（例如经典计算中的位）。但是，量子力学允许物理状态处于叠加状态，因此我们可以同时拥有0和1。更确切地说，如果我们想象一个球并将0与北极相关联，而1将量子状态与球体表面的任何点相关联，那么这些点就是我们所说的量子。量子计算中的钻头类似物。。。这种将量子视为球体上的点的方式更准确，而不是同时说这两个状态0和1。量子计算比经典的最大优势是经典前面的量子系统的指数缩放。由于量子位可以代表两个位状态，因此n个量表可以代表2个位状态，并且这一事实允许用更少的资源来操纵更多信息。量子计算机有不同的物理实现（请参阅[NC00]第7章），但关键点是在量子系统中可以完成的操作是单一转换。从数学上讲，事实证明，量子计算可以由代表量子位的c 2 n中的向量描述，以及代表操作的统一组u（n）的元素（例如经典门不，xor。）。从这种计算新型算法与经典出现完全不同的新型算法的新方法中。另外，使用这些新算法，量子计算机可能能够有效地解决经典计算机无法解决的一些问题。最有希望的量子算法之一是Shor的算法[MON16]，它允许求解有效的整数分解，这是一个经典的问题，属于复杂性类NP。其他有用的应用程序将
Kulturhuset 在蒂奥特雷顿儿童图书馆雇佣人工智能机器人
新闻稿 2023-04-25 Kulturhuset 在 Tiotretton 儿童图书馆雇用 AI 机器人 去年秋天，TioTretton 儿童图书馆的工作人员迎来了一位新同事，机器人 UNO，它可以告诉您图书馆的书籍内容并提供提示阅读。它还可以用通俗易懂的方式解释什么是黑洞，365乘以56等于多少，并在Chat-GPT的帮助下，和酒吧一起推理生命的意义。- 孩子们和它一起玩耍，当它说话太多时告诉它保持安静，当他们做作业时请它帮忙解释，TioTretton 的规划协调员兼 UNO 同事阿曼达·斯滕伯格 (Amanda Stenberg) 说。- 借助现已集成到 UNO 中的新 AI 技术，机器人永远不会失去反应。在 ChatGPT 的帮助下，UNO 可以进行推理和更长时间的对话，同时保持极其叛逆的性格。数字创新艺术总监埃里克·罗萨莱斯 (Erik Rosales) 表示，这在一年前还是不可能实现的。UNO 是技术探索的成果，旨在让孩子们以新的创造性方式对待书籍并热爱阅读。在最初的六个月里，UNO 刚刚上任，他将孩子们的问题记录在一份文件中，然后在工作人员的帮助下，UNO 学会了如何回答。随着时间的推移，UNO 越来越能够回应孩子们的想法和担忧。通过与 Furhat Robotics 合作，该软件已完全适应 TioTretton 的劳动力需求。
高速门级同步全加器设计
摘要：加法是数字计算机系统的基础。本文介绍了三种基于标准单元库元素的新型门级全加器设计：一种设计涉及 XNOR 和多路复用器门 (XNM)，另一种设计利用 XNOR、AND、反相器、多路复用器和复合门 (XNAIMC)，第三种设计结合了 XOR、AND 和复合门 (XAC)。已与许多其他现有的门级全加器实现进行了比较。基于对 32 位进位纹波加法器实现的广泛模拟；针对高速（低 V t ）65nm STMicroelectronics CMOS 工艺的三个工艺、电压和温度 (PVT) 角，发现基于 XAC 的全加器与所有门级同类产品相比都具有延迟效率，甚至与库中可用的全加器单元相比也是如此。发现基于 XNM 的全加器具有面积效率，而基于 XNAIMC 的全加器在速度和面积方面与其他两种加法器相比略有折衷。I. 简介二进制全加器通常位于微处理器和数字信号处理器数据路径的关键路径中，因为它们是几乎所有算术运算的基础。它是用于许多基本运算（如乘法、除法和缓存或内存访问的地址计算）的核心模块，通常存在于算术逻辑单元和浮点单元中。因此，它们的速度优化对于高性能应用具有巨大的潜力。1 位全加器模块基本上由三个输入位（例如 a、b 和 cin）组成并产生两个输出（例如 sum 和 cout），其中' sum'指两个输入位'a'和'b'的总和，cin 是从前一级到这一级的进位输入。此阶段的溢出进位输出标记为“ cout ”。文献 [1] – [10] 中提出了许多用于全加器功能的高效全定制晶体管级解决方案，优化了速度、功率和面积等部分或所有设计指标。在本文中，我们的主要重点是使用标准单元库 [11] 中现成的现成组件实现高性能全加器功能。因此，我们的方法是半定制的，而不是全定制的。本文主要关注逻辑级全加器的新颖设计，并从性能和面积角度重点介绍了与许多其他现有门级解决方案的比较。从这项工作中得出的推论可用于进一步改进晶体管级的全加器设计。除此之外，本文还旨在提供教学价值的附加值。本文的其余部分组织如下。第 2 节介绍了 1 位二进制全加器的各种现有门级实现。第 3 节提到了三种新提出的全加器设计。第 4 节详细介绍了模拟机制和获得的结果。最后，我们在下一节中总结。
人工智能在人才招聘中的兴起
劳动力。识别高效员工并让他们加入是组织中人力资源专业人员的一项艰巨任务。随着技术的快速变化和出现，汇集员工并找到合适的人才对人力资源来说变得轻而易举。人才获取利用人工智能，从而找到并联系合适的候选人，从而提高招聘效率。人工智能取代了人类认知，它允许计算机完成任务并阐明决策。除了这些进步之外，一些问题仍未解决，只有 22% 的公司在人力资源方面采用了分析 (Tambe 等人，2019 年)。本章概述了人工智能在招聘过程中的实施，以及顶级人工智能招聘软件工具、人工智能在提升候选人体验、入职、人力资源角色变化以及人工智能在招聘中面临的挑战方面的作用。人工智能在人才招聘中的实施 在人工智能的帮助下，招聘流程以惊人的速度发生了革命性的变化。人工智能能够以更高的速度处理大量数据。这项工作基于算法，通过找到员工属性与职位描述之间的因果关系来预测雇用谁，从而带来申请人并确定指定职位的候选人。该过程从筛选候选人开始。在此阶段筛选或审查工作申请。它需要从累积的简历中筛选出候选人。社交媒体发挥着重要作用，是选择候选人的数据库的主要来源。AI 工具从数据库中选择符合特定要求的候选人。它将候选人的个人资料与职位描述进行匹配，并根据候选人的个人资料对其进行排名。人力资源的管理任务在一定程度上减少了，也节省了处理大量数据的时间。这使招聘人员能够通过各种工具利用 AI 的力量，并有助于对候选人进行公正的筛选并将其纳入其中。顶级 AI 招聘软件平台 通过各种顶级 AI 招聘软件，可以对候选人进行公正的搜寻和筛选。Hiretual Review、XOR、Paradox review、Humanly、Textio、Pymetrics、LOXO、Eightfold、Allyo、seekout、Talkpush、Myintervew 是一些寻找合适申请人的工具。TurboHire 是一个将员工从 HI 转为 Hired 的平台。借助 TurboHire，人力资源部门可以在人机交互的帮助下安排和进行高质量的现场单向面试，以在做出招聘决策之前了解候选人。这种基于人工智能的候选人排名可以自动识别从简历到重复检测的技能组合。通过此工具，可以快速完成整个招聘流程和评估（Turbohire，2018 年）。该平台旨在积累和汇总所有网站上的简历数据，以接触顶尖人才并预测每个人的需求。人工智能软件可以筛选候选人、安排面试并通过邮件或短信回复所有发布的问题。他们因此提高了对话率，吸引候选人并激励他们申请工作。它有助于招募和留住人才。人工智能平台是招聘流程的强大系统。人工智能在提升候选人体验方面的作用 在人才招聘中使用人工智能有助于招聘流程并提升候选人的体验。为候选人的问题提供实时答案，提供快速反馈，
单个量子感知器的模式容量
纯量子力学特性（例如相干性和纠缠）可以解决困难的计算任务，与经典计算相比，其性能呈指数级提升 [8]。这两个领域取得的巨大成功正推动量子机器学习研究的快速发展，探索机器学习和量子计算之间的相互作用，以了解这两个领域是否可以互利互惠。最简单的人工神经元模型可以追溯到经典的Rosenblatt感知器[9]，它可以看作是最简单的二元分类学习算法。可以考虑通过量子架构实现感知器的多种可能性[10-16]。在这种情况下，研究特定量子感知器模型相对于其经典对应物实现量子优势的能力非常重要。单个经典感知器的主要限制在于，分类任务是通过在包含定义模式的 N 个特征的向量空间中的超平面将属于不同类别的模式分离来完成的。特别地，人们很快指出，简单的感知器无法计算 XOR 函数 [17]，因为这对应于一个分类问题，其中不同的类别不能用平面上的一条线分开。然而，人们发现，当考虑大量特征时，即对于具有大维度 N 的向量空间中的模式，给定 p 个随机标记模式，如果 p < 2 N 且 N 很大，则感知器无法对它们进行分类的可能性极小[18,19]。相反，当 N 很大时，当 p > 2 N 时，简单感知器能够对 p 个随机标记模式进行分类的概率变得非常小。显然，表征感知器性能的重要参数是比率 α = p / N ，并由此确定该比率的临界值作为经典感知器的模式容量，即 α c = 2。在开创性的工作 [ 20 ] 中，Gardner 采用统计物理工具特别是无序系统理论的方法，对神经网络的模式容量提出了一种新方法。找到分离随机标记模式的超平面的可能性实际上属于随机约束满足问题类 [ 16 ， 21 ， 22 ]，可以使用自旋玻璃的统计理论进行研究。在这个方法中，参数 α 在高维情况下引起相变，模式容量由分离 SAT 相的临界值 α c 决定，对于 α < α c ，可以满足所有约束，即将所有模式从 UNSAT 相中分类，α > α c ，其中未满足约束的最小数量大于零。在这里，我们将遵循 Gardner 的统计方法，推导 [14] 中引入的基于连续变量多模式量子系统的特定量子感知器模型的模式容量。我们表明，该模型与经典模型相比没有任何量子优势，因为其容量始终小于其经典极限。本文结构如下。在第 2 节中，我们介绍了经典感知器及其模式容量的定义。在第 3 节中，我们描述了正在研究的量子感知器模型，并展示了由此产生的模式容量。在第 5 节中，我们详细解释了所采用的技术，这些技术基于 Gardner 用来确定经典感知器的模式容量的相同统计方法。最后，在第 4 节中，我们讨论了本文获得的结果，并将它们与同样通过统计方法获得的模式容量进行了比较，但针对的是不同的量子感知器模型。