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2023-24 1) 机器是_____________事物。a. 人......
1) 写出任意两个自然事物的名称。 答案：月亮和太阳 2) 写出机器的两个好处。 答案：使我们的工作变得轻松并节省时间 3) 写出计算机的任意两个特点。 答案：永远不会感到疲倦和无聊并节省时间 4) 写出你用于聊天的任意两个程序的名称。 答案：Whatsapp 和微信 5) 写出你在电脑上玩的任意两个游戏的名称。 答案：超级马里奥和纸牌 6) 写出任意两个输入设备。 答案：键盘和鼠标
使用加固学习
量子热机是一个开放的量子系统，可以在微型或纳米级处进行热量与工作之间的转换。最佳地控制这种平衡系统是量子技术和设备的应用，是一项至关重要但又具有挑战性的任务。我们介绍了一个基于加强学习的一般型号框架，以识别平衡的热力学周期，这是量子热发动机和冰箱的功率和效率之间的最佳折衷。该方法不需要对量子热机，系统模型或量子状态的任何了解。相反，它仅观察到热通量，因此它既适用于模拟和实验设备。我们基于超导量子的实验现实冰箱模型以及基于量子谐波振荡器的热发动机测试我们的方法。在这两种情况下，我们都会确定代表最佳功率效率折衷的帕累托 - 前期和相应的周期。这种解决方案优于文献中提出的先前提案，例如优化的奥托周期，减少了量子摩擦。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
在未经信任的量子云计算机上执行量子计划中的隐私
1间谍量子计算简介是一项新兴技术，有可能加速并实现许多大规模的科学，优化和机器学习任务的执行[7，27]。作为量子计算技术广告，正在使用多个基于云的量子计算平台来开发和执行政府机构和行业合作伙伴的经典关键任务任务[14、15、29]。在许多情况下，这些任务的解决方案对业务敏感，应受到保护（例如，解决与国防计划相关的经典问题的解决方案）。目前，由于量子云计算的新生阶段，云计算提供商可以完全访问最终用户的任务敏感程序和此类程序的输出[26，30]。认识到安全性和隐私对量子程序执行的重要性，尽管没有解决与此工作相同的问题（保护量子程序的输出），但已经进行了一些相关的工作。尤其是，对网络工作[4，36，39]的量子信息进行加密，并从第三方量子编译器中获得量子程序[31，34]已受到关注。不幸的是，所有这些作品都认为云硬件提供商是一个毫不妥协的实体，并且在Quantum云平台上没有故意或无意的窥探器，可以分析程序输出。即使该代码受到编译器的保护和
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
CLSAB批准的MSR机器
2。Metriguard Model 7200LS 3。XLG (X-Ray Lumber Gauge) the use of visual slope of grain requirements for the various grade levels as found in ASTM D-245 unless the X-Ray Lumber Gauge is used in conjunction with another method to evaluate slope of grain the moisture content of the stock being controlled and taken into account for the design value assignments the use of accredited agency quality control and certification procedures.如果进行了短期，则将通过认可的代理质量控制计划进行密集抽样。4。XLG（X射线木材量表）和XLG带有电子效应器操作进料速度800 ft/min - 2500 ft/min操作温度-30 o C至50 oC材料尺寸为2x3至2x12子系统不得与刨床密切相关，并且板流程必须相对平滑。进料速度的突然变化和非浮力板流量会对频率测量产生不利影响，应避免。5。Cook Bolinder-型号SG -TF 6。DART MSR测试机7。计算机MK5A 8。dynagrade-型号1B-和型号1B HC
panagiotis tsiotras学校航空航天工程机器人和智能机器乔治亚州理工学院亚特兰大，佐治亚州30332-015
1。Mehregan Dor，哲学博士学位（自2016年8月以来一直在建议），预计毕业日期2024年5月2。Dongliang Zheng，哲学博士（自2018年8月以来建议），预计毕业日期2023年12月3日。Yue Guan，哲学博士学位（自2019年8月以来一直在建议），预计毕业日期2024年8月4日。Matthew King-Smith（机器人计划），哲学博士学位（自2017年8月起），预计毕业日期2023年8月5日。诺兰·瓦格纳（Nolan Wagener）（机器人计划），哲学博士，（自2019年8月以来共同审议），主要顾问：拜伦·布特（Byron Boots），预期毕业日期，2023年12月6日。Travis Driver（机器人计划），哲学博士学位（自2019年8月以来建议），预计毕业日期2024年5月7.雅各布·诺布（Jacob Knaub）（机器人计划），哲学博士学位（自2019年8月起），预计毕业日期2024年5月8.ji yin（机器人计划），哲学博士学位（自2020年8月以来），预计毕业日期2024年5月9.Mahdi Ghanei（机器人计划），哲学博士学位（自2020年8月以来提出建议），预计毕业日期2024年5月10日。Joshua Pilipovksy，哲学博士（自2020年1月以来一直被告知），预计毕业日期为2024年5月11日。洛伦佐·蒂科齐（Robotics Program），哲学博士（自2021年8月以来一直），预计毕业日期2026年5月12日。Zhiyuan Zhang，哲学博士（自2022年8月以来一直被告知），预计毕业日期是2025年5月13日。 iason Velentzas（机器人计划），哲学博士学位（自2022年8月起），预计毕业日期2028年5月14日。Zhiyuan Zhang，哲学博士（自2022年8月以来一直被告知），预计毕业日期是2025年5月13日。iason Velentzas（机器人计划），哲学博士学位（自2022年8月起），预计毕业日期2028年5月14日。evangelos Psomiadis，哲学博士（自2022年8月以来建议），预计毕业日期2028年5月15日。哲学博士乔治·拉帕科利亚斯（自2022年8月以来一直被告知），预计毕业日期2028年5月16日。Nichlolas Brittain，科学硕士（ECE）（自2022年8月以来提出的建议），预计毕业日期是2024年5月17日。Longxu Pan，机器人科学硕士（自2022年8月以来建议），预计毕业日期； 2023年5月
设备人工利基市场的设备，机器和设备...
摘要：由于天然底物是这种情况，人造设备的人工表面是无数微生物物种的家园。人工产物不一定以人相关的微生物体为特征。取而代之的是，它们可以呈现由特定环境形成的原始微生物种群（通常是极端）选择压力。本评论提供了对一系列人工设备，机器和设备的微生物生态学的详细见解，我们认为这是特定的微生物壁ni，不一定在“构建环境”微生物组定义中插入。相反，我们在这里提出了类似于物联网（IoT）的事物（MOT）概念的微生物组（MOT），因为我们认为这对于阐明人类制造的，但不一定是与人类有关的，未经探索的微生物壁ches可能有用的。
神经波机器：利用局部耦合振荡循环神经网络学习时空结构表征
行波已在大脑的不同区域和尺度上进行了测量，但尚未就其计算目的达成共识。一个有趣的假设是，行波有助于在空间和时间上构建神经表征，从而对自然数据产生归纳偏差。在这项工作中，我们通过引入神经波机 (NWM) 来研究这一假设 - 神经波机是一种局部耦合振荡循环神经网络，能够在隐藏状态下显示行波。在对简单动态序列进行训练后，我们表明该模型确实学习了静态空间结构（例如地形组织），并进一步使用复杂的时空结构（例如行波）来编码观察到的变换。为了衡量这种结构的计算意义，我们使用了一套序列分类和物理动力学建模任务来表明 NWM 不仅参数效率更高，而且能够比现有的最先进对应物更准确地预测简单物理动力系统的未来轨迹。最后，我们讨论了该模型如何能够对以前具有挑战性或不可能的行波周围的计算假设进行新的研究。