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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
在低反应等离子体环境中Cu纳米线的降解
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中，提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型，以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试，用于瑞士苏黎世市的案例研究，并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行，而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明，所提出的模型可以显着降低计算成本，而无需大多数改造维度的误差准确性。例如，改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后，重要的是，这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析，并有助于加速采用改造措施。
国家电网电力传输公司（NGET）正在就建设约 60 公里新的架空输电线的提案进行磋商，
我们现有的输电线没有足够的容量来容纳所有新能源，主要是海上风能，这些能源将在未来十年及以后接入电网。我们的切斯特菲尔德至威灵顿计划将允许清洁能源接入电网并输送到需要它的家庭和企业。
具有机器学习噪声缓解的非平面图大规模量子近似优化
量子计算机的尺寸和质量正在提高，但噪声仍然很大。误差缓解扩展了噪声设备可以有意义地执行的量子电路的大小。然而，最先进的误差缓解方法很难实现，超导量子比特设备中有限的量子比特连接将大多数应用限制在硬件的原生拓扑中。在这里，我们展示了一种基于机器学习的误差缓解技术，该技术在非平面随机正则图上具有多达 40 个节点的量子近似优化算法 (QAOA)。我们使用具有仔细的决策变量到量子比特映射的交换网络和前馈神经网络来优化多达 40 个量子比特的深度二 QAOA。我们观察到最大图的有意义的参数优化，这需要运行具有 958 个双量子比特门的量子电路。我们的论文强调了在量子近似优化中缓解样本而不仅仅是期望值的必要性。这些结果是朝着在经典模拟无法实现的规模上执行量子近似优化迈出的一步。达到这样的系统规模是正确理解 QAOA 等启发式算法的真正潜力的关键。
单层量子近似优化算法干涉测量与热分布采样的联系
量子近似优化算法 (QAOA) 最初是为了在量子计算机上寻找组合优化问题的近似解而提出的。然而，该算法也引起了人们对采样目的的兴趣，因为在合理的复杂性假设下，理论上证明了算法的一层已经设计出了一种超出经典计算机模拟范围的概率分布。在这方面，最近的一项研究还表明，在通用伊辛模型中，这种全局概率分布类似于纯粹但类似热的分布，其温度取决于自旋模型的内部相关性。在这项工作中，通过对该算法的干涉解释，我们扩展了单层 QAOA 生成的本征态振幅和玻尔兹曼分布的理论推导。我们还从实际和基本角度回顾了这种行为的含义。
用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
Comet-Planner是一种基于网络的工具
Comet-Planner是一种基于Web的工具，旨在提供实施NRCS助理实践标准的近似温室气体缓解量。NRCS保护实践标准，通过减少土壤侵蚀，提高水质，为野生生命和许多其他好处创造栖息地，从而吸收农业土地。除了这些好处之外，其中许多实践还可能降低温室气体排放，并在木质生物量和土壤中隔离碳纤维。彗星 - 策划者允许保护计划者评估这些可观的气候利益。
精确和近似标量电磁波散射的统一处理
在计算成像中，对象的定量物理特性是根据缩写范围的光学测量值估算的。导致散射的复杂光 - 物质相互作用受麦克斯韦方程的控制，或者在某些假设下，标量helmholtz方程式从与波长相比的物体中删除光弹性散射[1]。为了简化建模光学散射和估计对象性能的过程，已经进行了许多关于近似于标量Helmholtz方程的解决方案的研究。最原始的是投影近似，其中假定散射的场维持入射波前，例如平面或球形波，而attenua则和相位延迟会累积与穿过对象的射线的光路长度成比例的。当入射波前是平面或球形时，该假设会导致ra换变换公式，并且是计算机断层扫描的基础。当涉及到具有不可忽略的折射的相对较薄的对象时，所谓的单个散射近似（包括第一个出生和rytov方法）提供了更合适的描述[2]。随着对象变得密集且高度散射，正如预期的那样，即使是单个散射方法也开始失败，并且需要计算多个散射的模型。代表性的方法是Lippmann-Schinginger方程（LSE）[3-5]，多切片方法[6-9]和梁传播方法（BPM）[10-13]和BORN SERIST [14，15]。多层和梁传播方法非常紧密地相关，重要的区别是前者是由求解的schrödinger方程激励的，而后者则是用于Helmholtz方程。可以从标量Helmholtz方程开始制定多个散射模型，但它们依赖于差异
b" 物业的地址和法定描述 显示所有者和留置权人的所有权证明（如果有） 拟议用途的简要描述，包括以叙述形式表示的与第 7.131 节中规定的审查和评估标准相关的信息。PDF 副本通过电子邮件发送至 scollier@fbgtx.org 场地平面图应按比例绘制，并具有足够的尺寸以显示以下内容： 日期、比例、北角、标题、所有者姓名和编制场地平面图的人员姓名。 所有现有和拟议建筑物和土地改良的边界线、地役权和所需院子和后退距离的位置和尺寸。 场地上现有和拟议建筑物的位置、高度和预期用途，以及 50' 范围内毗连场地上建筑物的大致位置 现有和拟议改良的位置，包括停车和装卸区、行人和车辆通道以及公用设施或服务区。 现有和拟议围栏和屏障的位置。 第 7.940 节 拟议的外部照明，包括灯具类型。第十五条 - 室外照明 现有水道、排水设施和百年一遇洪泛区的中线。在受百年一遇洪泛区影响的场地，不透水覆盖和建筑覆盖以洪泛区外的区域为准。提供相应的计算。现有和拟建街道和小巷的位置和大小。现有和拟建停车和装卸空间的数量，以及适用的最低要求的计算。第 7.860 节分区摘要，包括类型、最小和实际地块面积、退让区、最大和实际建筑高度、建筑覆盖和不透水覆盖。坡度为 10% 或更大的场地，提供现有和拟建的地形和分级（5 英尺最小轮廓间隔）以及侵蚀控制措施。标志的位置。第 29 章需要屏蔽的固体废物容器的位置。第 7.980 节拟建和现有水、下水道和电力设施的位置。街道交叉口和车道上可见三角形的位置。消防通道景观美化，包括场地上现有树木的位置、大小和种类，所有拟建景观区域的面积，第 7.920 节适用费用注：弗雷德里克斯堡市可能需要更多信息来完成对拟建项目的审查。”
b" 物业的地址和法定描述 显示所有者和留置权人的所有权证明（如果有） 拟议用途的简要描述，包括以叙述形式表示的与第 7.131 节中规定的审查和评估标准相关的信息。PDF 副本通过电子邮件发送至 scollier@fbgtx.org 场地平面图应按比例绘制，并具有足够的尺寸以显示以下内容： 日期、比例、北角、标题、所有者姓名和编制场地平面图的人员姓名。 所有现有和拟议建筑物和土地改良的边界线、地役权和所需院子和后退距离的位置和尺寸。 场地上现有和拟议建筑物的位置、高度和预期用途，以及 50' 范围内毗连场地上建筑物的大致位置 现有和拟议改良的位置，包括停车和装卸区、行人和车辆通道以及公用设施或服务区。 现有和拟议围栏和屏障的位置。 第 7.940 节 拟议的外部照明，包括灯具类型。第十五条 - 室外照明 现有水道、排水设施和百年一遇洪泛区的中线。在受百年一遇洪泛区影响的场地，不透水覆盖和建筑覆盖以洪泛区外的区域为准。提供相应的计算。现有和拟建街道和小巷的位置和大小。现有和拟建停车和装卸空间的数量，以及适用的最低要求的计算。第 7.860 节分区摘要，包括类型、最小和实际地块面积、退让区、最大和实际建筑高度、建筑覆盖和不透水覆盖。坡度为 10% 或更大的场地，提供现有和拟建的地形和分级（5 英尺最小轮廓间隔）以及侵蚀控制措施。标志的位置。第 29 章需要屏蔽的固体废物容器的位置。第 7.980 节拟建和现有水、下水道和电力设施的位置。街道交叉口和车道上可见三角形的位置。消防通道景观美化，包括场地上现有树木的位置、大小和种类，所有拟建景观区域的面积，第 7.920 节适用费用注：弗雷德里克斯堡市可能需要更多信息来完成对拟建项目的审查。”
量化近似隐形传态的性能......
量子隐形传态的理想实现依赖于获得最大纠缠态；然而，在实践中，这种理想状态通常是无法获得的，人们只能实现近似隐形传态。考虑到这一点，我们提出了一种量化使用任意资源状态时近似隐形传态性能的方法。更具体地说，在将近似隐形传态任务定义为对单向局部操作和经典通信 (LOCC) 信道上的模拟误差的优化之后，我们通过对更大的两 PPT 可扩展信道集进行优化来建立此优化任务的半确定松弛。我们论文中的主要分析计算包括利用身份信道的酉协方差对称性来显著降低后者优化的计算成本。接下来，通过利用近似隐形传态和量子误差校正之间的已知联系，我们还应用这些概念来建立给定量子信道上近似量子误差校正性能的界限。最后，我们评估各种资源状态和渠道示例的界限。