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利用量子计算机求解栅绝缘子泊松方程的研究
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574，505–510（2019 年）。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd，“线性方程组的量子算法”，《物理评论快报》103，150502（2009 年）。[3] Yudong Cao 等人，“用于求解线性方程组的量子电路设计”，《分子物理学》110.15-16（2012 年），第 1675–1680 页。arXiv：arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018)：463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane，“量子计算在计算分子生物学中的前景，”WIREs Comput. Mol. Sci.，2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健，“量子快速泊松求解器：算法和完整模块化电路设计，”量子信息处理第 19 卷，文章编号：170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人，“Qiskit：量子计算的开源框架”，2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南，Synopsys Inc.，美国加利福尼亚州山景城，2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity
1. 使用两种不同的策略解决 447 + 398。a. ...
在接下来的一周，我们的数学课将重点讲解两位数和三位数的减法，最高可达 1,000。我们将继续使用位值盘和芯片模型图来建模和解决需要拆分或分解十位数和百位数的减法问题。我们将与垂直形式并排使用这些模型。我们会注意到，在对减法进行建模时，我们只绘制或创建总数，因为要减去的部分是从总数中取出的。使用垂直形式时，我们将在总数周围画一个放大镜，以帮助我们“仔细观察”是否有足够的个位数或十位数可以减去。
评估中的生成AI悖论：“它可以解决的，它可能无法评估”
本文探讨了以下假设：在生成任务中熟练的大型语言模型（LLMS）同样熟练于评估者。我们使用Triviaqa的三个LLM和一个开源LM的性能（QA）和评估任务（Joshi et al。，2017）数据集。结果表明有明显的差异，与生成任务相比，LLMS在评估任务中的性能较低。有趣的是，我们发现了不忠评估的情况，模型可以准确评估他们缺乏能力的领域的答案，从而强调了表达LLMS作为评估者的忠诚和信任度的需求。这项研究有助于理解“生成ai para-dox”（West等人，2023年），强调了探索卓越和评估能力之间的相关性以及仔细审查模型评估中忠实方面的必要性。
cosign：一致性模型的几步性指导
摘要。扩散模型已被证明是解决一般反问题的强大先验。大多数现有的基于扩散模型的In-verse问题求解器（DIS）采用插件方法来指导采样轨迹，以投影或梯度指导。虽然有效，但这些方法通常需要数百个采样步骤，在推理时间和重建质量之间构成了困境。在这项工作中，我们尝试将推理步骤的边界推向1-2 NFE，同时仍保持高重建质量。为了实现这一目标，我们提议利用扩散模型的预处理蒸馏，即一致性模型，作为数据先前的数据。实现少量步骤指南的关键是在一致性模型的采样过程中执行两种类型的约束：通过优化使用控制和硬测量约束的软测量约束。支持单步重建和多步进，该框架进一步提供了一种通过额外的计算成本来交易图像质量的方法。在可比较的NFE中，我们的方法在基于扩散的反问题解决方面实现了新的最新方法，展示了为现实世界应用使用基于先前的基于基于先前的In-verse问题求解器的重要潜力。代码可在以下网址找到：https：//github.com/biomed-ai-lab-u-michgan/cosign。
AI创新如何帮助解决美国的能源问题
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人工智能发展中的社会困境以及我们必须解决的原因
人工智能开发人员面临的困境。我们认为，当前人工智能开发中的道德实践方法未能解释开发人员在做正确的事情和保住工作之间做出选择的挑战。如果每个人都以某种方式行事，社会就会取得最佳结果，但实际实施这种行为会给个人带来不利影响，使他们无法做到这一点，这就存在社会困境。我们发现的问题是，当前的结构往往把拒绝不道德开发的负担放在开发人员的肩上，因为他们面临社会困境，不可能做到这一点。此外，这一挑战将变得越来越重要和普遍，因为人工智能正成为当前最具影响力的技术之一，对开发的需求巨大[19,68]。人工智能领域的进步导致了数据分析和模式识别的空前进步，随后该行业也取得了进展。这一进步主要归功于机器学习，这是一种数据驱动的方法。在大多数情况下，所使用的数据都是历史数据，因此可以反映出歧视性做法和不平等现象。因此，目前使用的许多机器学习模型巩固甚至加剧了现有的歧视性做法和不平等现象。此外，人工智能技术的发展即使不具有歧视性，也是不道德的。基于面部识别、智能警务和安全城市系统的大规模监控已被多个国家使用 [29]，社交媒体使用的新闻推送模型会形成回音室效应并助长极端主义 [24]，自主武器系统正在生产中 [38]。
1。通过使用两种不同的策略来解决447 + 398。一个。 ...
在下周，我们的数学课将继续使用地位价值策略，以更深入地了解1,000之内的加法和减法。我们将继续使用模块4的简化策略，我们将使用位置价值语言来解释为什么我们的策略起作用。
ASRS 的演变：技术如何发展以解决履行问题
注释：1 整个过程中的典型零售批次拣选 2 示例显示，在 3 个班次中，大约有 50% 的生产线包含 50% 的总 SKU 3 考虑系统在处理单个和箱子时的效率 4 考虑货箱存储密度以及下游包装和分类空间
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
科学家解决了视黄酸如何治疗神经母细胞瘤的神秘信息
细胞微环境是围绕细胞的化学物质，蛋白质和其他信号的汤，并且是人体所特有的。例如，骨髓微环境包含生长血细胞和重组骨骼的信号。转移的神经母细胞瘤细胞经常迁移到骨髓，那里的骨形态发生蛋白（BMP）途径信号高度活跃。研究人员表明，BMP信号传导使神经母细胞瘤细胞更容易受到视黄酸的影响。