XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempossibility
突破位置验证的经典不可能性——DROPS
Chandran 等人 (SIAM J. Comput. '14) 正式引入了位置验证的加密任务，他们还表明该任务无法通过经典协议实现。在这项工作中，我们开始研究具有经典验证器的位置验证协议。我们发现量子性证明（以及计算假设）对于此类位置验证协议是必要的。在另一个方向上，我们调整了 Brakerski 等人 (FOCS '18) 的量子性证明协议来实例化此类位置验证协议。结果，我们实现了经典可验证的位置验证，假设有错误学习的量子难度。在此过程中，我们为 1-of-2 谜题的自然非局部游戏开发了 1-of-2 非局部健全性的概念，该概念由 Radian 和 Sattath (AFT '19) 首次提出，可视为计算不可克隆性属性。我们表明，1-of-2 非局部健全性遵循标准 2-of-2 健全性（因此也遵循自适应硬核位属性），这可能具有独立的意义。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
击败位置验证的经典不可能
•Qi，Lo，Lim，Siopsis，Chitambar，Pooser，Evans，Grice（2015）•Chakraborty，Leverrier（2015）•Lim，Xu，Siopsis，Christbar，Christbar，Evans，Evans，Qi（2016）•Spelman（2016）•Spelman（2016）• LXSCEQ（2016）和Allestorfer，Buhrman，Speelman，Lunel（2021）： div>
关于机器智能不可能实现的论据
自从“人工智能”这个名词短语被创造出来以来，人们一直在争论人类是否能够利用技术创造智能。我们从热力学和数学的角度对这个问题进行了新的阐述。首先，我们定义了什么是可以成为人工智能载体的代理（设备）。然后我们表明，由 Hutter 等人提出的、至今仍被人工智能界接受的“智能”的主流定义太弱，甚至无法捕捉到当我们将智能归因于昆虫时所涉及的内容。然后，我们总结了 Rodney Brooks 提出的非常有用的基本（节肢动物）智能定义，并根据此定义确定了人工智能代理需要具备的属性，才能成为智能的载体。最后，我们表明，从创建这种代理所需的学科（即数学和物理学）的角度来看，这些属性既不能通过隐式或显式的数学设计来实现，也不能通过设置一个人工智能可以自发进化的环境来实现。
Gen3™ 电梯 充满可能性的平台
更灵活，更多可能性 从现代美学到经典内饰，Gen3 可以根据您的风格进行量身定制。我们坚固的设计能够承载奢华的美学材料，让您可以打造符合您设计风格的驾驶室内部。如果您面临建筑挑战，例如移动大负载或尺寸限制，我们的团队将与您合作，为您的项目创建设计解决方案。
EDPS 关于在欧洲警察组织使用 Clearview AI 和类似服务的可能性的意见（案件 2020-0372）
• EDPS 的第二项请求旨在收集有关这些 VIDTF 会议组织的更多信息。EDPS 的问题询问了用于这些会议的个人数据类型及其处理方式。从欧洲刑警组织的回复中，EDPS 了解到“受害者识别工作组 (VIDTF) 的主要重点是通过检查在与网络儿童性剥削相关的调查过程中查获的、由成员国和第三方提供的数字照片和视频录音中的视听信息来识别性虐待的儿童受害者。”其次，工作组会议的参与者“通过分享他们在受害者识别方面的不同经验和知识（包括他们使用的工具和技术）来相互支持。”Clearview AI 的一次性演示是在 VIDTF 系列的第二个目标背景下进行的。
中国和美国分散经济的可能性
21世纪的政治，军事和经济竞争急剧增加。一个国家在世界上的竞争地位是通过其经济实力来衡量的。自2009年创建以来，分散经济成为2021年Google上的流行研究主题。许多发展中国家尽最大努力找到一种方法来分散其高成本运营并优化可能的资源。权力下放，而不是集中化，是公司的运营，尤其是与计划和管理有关的业务，从集中式，主导地点，团体和官僚机构散布或外包。它是分散经济的一部分，因为它是一套商品，使社区能够对个人的财富拥有主权，而无需第三方，例如银行。区域基本服务是由公开当选的经济体系中的公开官员选择的，而政策决定是由由来自每个地区的民选成员组成的议会决定的。探索了两种类型的议会行为。本论文为选择，比较和类别的管理决策提供了基础，并在美国和中国都研究了（从经典意义上），集中式和不受约束的经济子类。还确定并讨论了分散的经济体系可以促进经济增长的渠道。在基本的说明性结构中，开发和使用用于评级方案的参数。发现，如果没有显着降低该模型在美国和中国的可能性，则不能证明其中一个子类别的普遍偏见。
中国和美国去中心化经济的可能性
21 世纪的政治、军事和经济竞争急剧增加。一个国家在世界上的竞争地位是由其经济实力来衡量的。自 2009 年比特币诞生以来，去中心化经济成为 2021 年谷歌的热门研究主题。许多发展中国家都在尽最大努力寻找一种方法来分散其高成本的运营并优化可能的资源。去中心化与中心化相反，是指将公司的运营（尤其是与规划和管理有关的运营）从中心化、主导地位、团体和官僚机构中分散或外包的过程。它是去中心化经济的一个组成部分，因为它是一组商品，使社区能够对个人的财富拥有主权，而不需要第三方，例如银行。在去中心化经济体系中，区域基本服务由民选官员选择，而在中心化经济体系中，政策决策由由每个地区民选成员组成的议会决定。探讨了两种类型的议会行为。本论文为选择、比较和管理决策方案类别提供了基础，并在美国和中国研究了分散（传统意义上）、集中和不受约束的经济子类别。它还确定并讨论了分散经济体系促进经济增长的渠道。在基本的说明性结构中，开发和使用了对方案进行评级的参数。研究发现，如果不显著降低该模型在美国和中国的可能性，就无法证明对某一子类别的普遍偏好。
基于通用组身份的加密：紧密的不可能结果
在Boneh和Franklin（Crypto '01）的开创性工作之后，基于Diffie-Hellman假设构建基于身份的加密方案的挑战一直尚未解决15年以上。支持缺乏成功的证据是由Papakonstantinou，Rackoff和Vahlis（Eprint '12）提供的，他们排除了支持基于一般组的加密计划，这些方案支持了足够大的多项式大小的身份。尽管如此，Döttling和Garg（Crypto '17）的突破带来了这一长期存在的挑战。我们证明了基于通用组身份的加密的严重不可能结果，排除了任何非平凡构造的存在：我们表明，任何公共参数都包含N PP组元素的方案都可以在大多数N PP身份支持。该阈值均由任何通用组公钥加密方案都毫无疑问地达到，其公共键由单个组元素组成（例如Elgamal Encryption）。在代数构造的背景下，一般实现通常在概念上比非代理更简单，更有效。因此，确定通用组局限性的确切阈值不仅具有理论意义，而且在考虑具体安全参数时实际上可能具有实际含义。
无法进行明确沟通是人工智能系统失败的原因之一
人类的语言能力允许任何特定的说话者“无限地使用有限的手段” [Chomsky, 2006]。这就是说，所有可能的句子的集合是无限的，而组成它们的单词的集合是有限的。然而，歧义（即对一个表达式有多种解释）在自然语言中随处可见 [Wasow et al. , 2005]。目前尚不清楚自然语言中为何存在歧义。鉴于它会阻碍交流，人们可能认为语言会进化来避免它，然而这并没有被观察到 [Wasow et al. , 2005]。一种解释是，将一个词映射到多个含义可以节省记忆。另一种说法认为，歧义是人类偏向较短词素的结果 [Wasow et al. , 2005]。还有一种解释认为，歧义是语言进化过程中效率优化（最小努力原则）的产物。根据这种观点，歧义是语言进化到最小努力的代价 [Sol´e and Seoane, 2015]。在本文中，我们不会试图解释歧义的根本原因，而是展示它如何给人工智能系统带来问题。首先，我们将确定语音、句法和语义层面上出现的歧义类型，并注意现代自然语言处理 (NLP) 系统如何消除歧义输入。最后，我们将考虑更先进的人工智能如何利用歧义，以及不法分子如何利用此类系统来达到他们的目的。