XiaoMi-AI文件搜索系统
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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
量子计算机科学的基础教会了我们关于化学的知识
物理上的不可证明** - 随着系统的随着时间的流逝，有突然的，定性的变化无法以任何方式预测，除了时间向前发展并查看它是否发生，并且在有限的时间内没有答案可以表明它永远不会发生（对于所有系统）。
实验1 1-什么组成了个人计算机（...
1 Kilobyte = 1,028 Bytes or 1 Thousand Bytes 1 Megabyte = 1,028,000,000 Bytes or 1 Million Bytes 1 Gigabyte = 1,028,000,000,000 Bytes or 1 Billion Bytes 1 Terabyte = 1,028,000,000,000,000 Bytes or 1 Trillion Bytes All data processed in a computer is made up of bytes, in various combinations as由计算机计算。根据该功能的指令，计算机中使用的软件程序中使用的每个文件都有特定的文件大小。例如，如果数据文件的大小为102kb，则意味着该文件包含102,000个字符（简单的术语）。通常，内存有两种类型：ROM和RAM A-仅读取记忆ROM
量子计算机开发的状态
概率效应。................................................................................................................................................ 88 Figure 8.2: (a) Arrangement of physical qubits for the surface code.数据量子位显示为空心圆，测量值作为实心圆圈。分别在十字架末端的绿色和黄色表示Z和X稳定器的测量值。在边界上，稳定器的测量仅包括三个数据量量，由截断的十字表示。（b）Z稳定器测量的电路图。身份以补偿（C）X稳定器测量中的Hadamards。对于所有稳定器，同时执行每个步骤。沿阵列的所有Z和X稳定器的一轮此类电路对应于一个综合征测量框，如图7.1所示。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的许可后重印数字。”........................................................................... 91 Figure 8.3: Performance below threshold for the surface code for distances 3,5,7,9,11,15,25,35,45 and 55.对于距离3,5和7，二次，立方和四分位拟合曲线显示为虚线。它们仅近似于低物理错误率p [FDJ13]的实际曲线。经Macmillan Publishers Ltd的许可转载：科学报告（A. G. Fowler，S。J。Devitt和C. Jones，Sci。Rep。，3（1），2013年。 ），版权（2013年）。 “经[M. H. Amin。的许可重印数字 物理。Rep。，3（1），2013年。），版权（2013年）。“经[M. H. Amin。物理。..................... 93 Figure 8.4: Another two threshold plots indicating the threshold at the crossing of the different lines............... 97 Figure 9.1: Sketch of total time until the ground state is found with desired probability as a function of the problem size.虚线显示了每轮运行时间TF的几个固定值的性能。蓝线显示了最佳结果，如果为每个问题大小分别优化了运行时间TF，则达到了最佳结果。用固定的TF测量（例如，由于退火设备的局限性）时，测得的曲线（红色）的斜率可能表示错误的行为：对于小N，斜率低于最佳（可能在没有的地方伪造速度），对于大N，对于大n，斜率高于最佳（可能掩盖了可能存在的加速速度）。修订版A，92（5）：052323，2015。]版权所有（2015年），美国物理社会。”................................................................................ 108 Figure 11.1: Number of qubits in GHZ state that have been realized experimentally.Mario Krenn博士批准了该数字的用法，并取自[KRE22]。........................................................................................ 123 Figure 15.1: Three-dimensional space-time lattice of syndrome measurement outcomes.一个水平层对应于一轮综合征测量，其中符号表示结果。红线显示了发生测量结果的改变。错误链导致进一步分开的符号变化对[FMMC12]。数据QUBIT的一个误差（X或Z）导致空间维度的一对符号变化，而中间的数据QUBIT位于中间，测量值的单个误差会导致一个在时间维度上的误差，并且在两个更改之间发生错误的误差（M）。“在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。”................................................................. 168 Figure 15.2: Implementation of logical qubits: (a) Double Z-cut qubit, (b) double X-cut qubit.逻辑运算符XL（ZL）由沿蓝色（红色）线的物理Qubit上的X（Z）操作组成[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。............ 169 Figure 15.3: Schematic protocol for creating and initializing a double X-cut qubit in a logical Z eigenstate.mz表示z的测量值，| g⟩表示基态以基态数据量的初始化[FMMC12]。“经。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。.............................................................................................................. 170 Figure 15.4: (a) Circuit diagram for a logical CNOT operation between two double Z-cut qubits, mediated by a double X-cut qubit.在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的许可下重印了数字。............................................................................................. 171 Figure 15.5: Implementation of S (top) and T (bottom) gate on the input state |分别具有魔术状态| y⟩和| a⟩。在最新版本中，也可以在没有最终的Hadamard门的情况下执行S门，并在经典控制中携带副产品运算符[GF17]。t门还需要一个条件的门来纠正其非确定性。决定是否执行其他S
计算机 计算机简介 - 摩苏尔
计算机系统。应用软件可能由单个程序组成，例如图像查看器；一组紧密协作以完成任务的程序（通常称为软件包），例如电子表格或文本处理系统；一组较大的相关但独立的程序和软件包（通常称为软件套件），它们具有通用用户界面或共享数据格式，例如 Microsoft Office，它由紧密集成的文字处理器、电子表格、数据库等组成；或一个软件系统，例如数据库管理系统，它是一组基本程序，可以为各种其他独立应用程序提供某种服务。
致力于解决近期量子计算机中的 BCS 汉密尔顿间隙
在这项工作中，我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架，获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务，我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器，即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA)，并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外，我们展示了如何在一个标准差内近似间隙，即使存在噪声。
电脑游戏（益智游戏和模拟游戏）对特定学习障碍学生工作记忆和空间视觉感知的影响（r
摘要 本研究的目的是研究电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对患有特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视觉感知的影响。本研究的调查是半实验研究，前测和后测采用单组，统计方法为混合方差分析。统计人群是德黑兰复活四所女孩 Maad 小学三年级、四年级、五年级、六年级的全部 216 名学生，其中 10 人通过随机抽样和可用抽样进行测量。为了收集信息，使用了（Susan pickering 工作记忆测试、Visconsin 卡片分类测试和 Frostig 测试）。结果表明，特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生与正常学生在工作记忆和空间视知觉等方面存在差异，而电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视知觉有影响。 关键词：工作记忆 空间视知觉 学习障碍 电脑游戏 引言 特定学习障碍是指一组异质性障碍，其特征是在言语、阅读、写作、答题或数学技能的习得和使用上存在显著差异。学习障碍是一种在使用口头或书面语言方面存在一种或多种显著障碍，在听、想、说、读、写、拼写或进行数学计算的能力上存在缺陷。特定学习障碍是一种影响儿童接收、处理、分析或存储信息能力的问题。这种障碍会使儿童难以阅读、写作、拼写或解决数学问题 [1]。学生特定学习障碍的主要特征包括：自然智力水平、学习成绩低于预期、学习速度慢、认知发展、教育基础重复、学习水平差异、不同学习、课程学习。能力和技能之间存在显著差异，注意力范围狭窄[2]。换句话说，他们尽管智力正常，却无法学习，虽然成长的各个方面与生物成熟度有直接关系，但一般认为生物和非生物因素都可以发挥作用[3]。人类的学习工具随着环境而变化。如果今天的儿童和青少年
模拟Z晶格量规理论上的量子计算机
•世界是量子，我们很幸运，任何适合古典计算机的东西 - 大型量子计算机可以在HEP中处理计算，否则无法访问 - 这打开了新的边界并扩展了LHC，LIGO，LIGO，EIC和DUNE
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分