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PHY256讲义：引入量子计算
其中∨是或门。其中每个函数f a（）是针对特定字符串x a的，它满足函数f（x a）=1。我们使用了三个门（和，或不）。使用这些，我们可以以等式1的形式构造任何布尔函数，从这个意义上讲，集合（和，或不）是用于经典计算的通用门集。和或单独的不是通用门集。集合（and OR）不是通用看到这一点的一种方法是查看图1。您无法将它们结合起来制作XOR。涉及n位的任何布尔逻辑操作都可以由涉及2位的NAND操作构建。因此，NAND是布尔逻辑电路的通用门集，因此用于经典计算。NAND门是通用的，因为所有其他逻辑计算都可以从NAND构建。例如，不通过将两个输入连接在一起来构造，而输出为nand（x，x）=不是x。an，由不（NAND（x，y））构造。其他大门源于NAND，和NOTS的组合。一些示例如图1所示。
基于规范的测试的故障类别和错误检测能力
对于软件来说，情况类似，但是可能出现的故障类别要多得多。由于实现与其规范之间的差异是人为错误的结果，因此某些类型的故障几乎无法提前预测。尽管如此，还是可以假设某些故障类别，并构建测试集来检测它们。Weyuker 等人 [1994] 和 Richardson 和 Thompson [1988; 1993] 定义的故障类别如下：变量引用故障——布尔变量 x 被另一个变量 y 替换，x → y；变量否定故障——布尔变量 x 被 x → 替换；表达式否定故障——布尔表达式 p 被 p → 替换；关联移位错误——一个布尔表达式被一个变量之间关联的表达式所替换，例如，将 x ∧ � y ∨ z � 替换为 x ∧ y ∨ z ；运算符引用错误——一个布尔运算符被另一个运算符替换，例如，将 x ∧ y 替换为 x ∨ y 。Vouk et al. [1994] 定义了其他类型的错误：不正确的关系运算符、不正确的括号、不正确的算术表达式、多余的二元运算符、缺少二元运算符。实验结果已用于评估各种测试生成方法的有效性[Ammann et al. 1998; Foster 1984; Offutt and Liu 1997; Vouk et al.1994; Weyuker et al. 1994]，尽管考虑的故障类别都是从规范中得出的，并且一些实现故障可能并不完全适合
通过AI优化网络性能和服务质量...
采用系统的搜索策略来检索相关研究。搜索策略是使用关键字和布尔操作员的组合来制定的，以完善和集中搜索结果。关键条款包括“人工智能”，“网络性能”，“服务质量”，“电信”，“机器学习”，“神经网络”和“预测分析”。布尔运算符，例如和或，而不是被用来有效地结合这些术语并排除无关的研究。例如，搜索字符串可能包括“人工智能和网络性能”或“机器学习或神经网络和电信”等组合。这种方法可确保搜索捕获广泛的研究，同时保持与评论的目标相关。
量子信息与计算 讲义
以上内容可能对许多读者来说并不奇怪，但我们可以更进一步——如果信息用比特来表示，那么“什么是比特？” 上面我们将其与布尔变量联系起来，这是一个抽象的数学概念。但这不能是我们的答案，因为当我们获取信息时，我们需要真正接收“一些真实的东西”，而不仅仅是接受一个抽象的数学概念。这里的关键点很好地表达在以下引言中（R. Landauer 1996）“信息不是一个无形的抽象实体；它总是与物理表示相关”。事实上，布尔值 0 和 1 仅用于提供两个可识别的不同标签。所以我们对“什么是比特？”的回答是：比特由任何两个不同的物理状态（某个物理系统的）给出，这两者可以通过物理测量可靠地区分。布尔值 0 和 1 只是页面上两种可区分的物理墨水模式；当我们提出问题并听到“是”或“否”时，我们只是将耳朵用作物理设备来区分空气中两种不同的声波形式；在计算机内存中，比特可以用材料中的两种不同电压电平来表示。这里的关键信息是：“没有表示就没有信息！”
iv学期CS3491-人工智能和机器
o上述问题的贝叶斯网络如下。网络结构表明，盗窃和地震是警报的母节，直接影响警报熄灭的可能性，但David和Sophia的调用取决于警报概率。o网络代表我们的假设没有直接感知入室盗窃，也不注意到次要地震，并且在呼叫之前也不会授予。o theconditionAldistributionsForeachNodeAdeAdeAsconditionalProbabilitableOrcpt。o CPT中的每一行必须汇总至1，因为表中的所有条目都代表了该变量的详尽集库。o在CPT中，带有K布尔父母的布尔变量包含2 K概率。因此，如果有两个父母，则CPT将包含4个概率值
通过从输入输出示例中学习的自动化CPU设计
设计中央处理单元（CPU）需要有才华的专家的大量手动工作，才能从设计规范中启动电路逻辑。尽管已在电子设计自动化（EDA）方面取得了长足的进步，以减轻Human的努力，但所有现有的工具都需要手工制作的正式程序代码（例如Verilog，Chisel或C）作为输入。为了自动化使用人类编程的CPU设计，我们有动力从仅输入输出（IO）检查中学习CPU设计，这是根据设计规范的测试案例生成的。关键挑战是，学识渊博的CPU设计对不准确性的公差几乎为零，这使得众所周知的近似算法（例如神经网络）无效。，我们提出了一种新的AI方法，以大规模布尔功能的形式生成CPU设计，仅从外部IO示例而不是for-mal程序代码中生成CPU设计。此方法采用一种称为二进制投机图（BSD）的新型图形结构来准确近似CPU尺度布尔功能。我们提出了一种基于布尔距离的有效的BSD扩展方法，这是一个新的指标，用于定量测量布尔函数之间的结构相似性，逐渐地将设计准确性提高到100％。我们的AP-PRACH在5小时内生成了工业规模的RISC-V CPU设计，将设计周期降低了约1000倍，而无需人工参与。AI设计的世界第一款CPU胶带芯片，Enlightenment-1成功地运行了Linux操作系统，并与人设计的Intel 80486SX CPU进行了比较。我们的方法甚至自主地发现了人类对冯·诺伊曼建筑的知识。
MCS® 51 微控制器系列用户手册 - Bitsavers.org
8051 是 MCS®-51 系列的原始成员，也是所有 MCS-51 设备的核心。8051 核心的特性包括： • 针对控制应用优化的 8 位 CPU • 广泛的布尔处理（单位逻辑）功能
定时侧通道通过自动化程序维修
1 modpow（基本，指数，模量，宽度）{2 biginteger r0，r1 = biginteger.one，base; 3 for（int i = 0; i