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组织中使用人工智能的理论、框架和模型
Sara Jeza Alotaibi 博士 沙特阿拉伯公共管理学院网络技术副教授 摘要 人工智能 (AI) 是计算机系统和机器使用机器学习、深度学习、专家系统和自然语言处理等工具对人类智能的复制。AI 可应用于行政环境中，以自动化重复流程、分析和预测数据、培养员工的社交沟通技巧、降低成本并提高整体运营效率。为了了解 AI 如何在各个组织中用于行政职责，本文就该主题进行了批判性对话，并提出了在组织中使用人工智能的框架。此外，它还提供了计划使用 AI 的组织应考虑的规范、属性和要求列表。关键词：AI；机器学习；行政任务。1.简介 行政工作是正确和有效地完成与工作相关的操作和管理的核心。职责/任务（即有助于办公室和工作场所快速开展业务的核心流程，例如归档、接听和管理电话、安排约会、接待访客、管理主要办公室领导的行程；办公用品处理）通常由行政专业人员（例如助理；秘书；其他办公室经理）执行。行政工作的发展受到办公室和组织对更高效运营的需求的影响；事实上，杰出的管理者经常重组他们的组织，以减少任何低效活动并建立有效的组织和运营流程。因此，可以提高这种效率的技术的发展已经将大量行政任务数字化，这导致许多国家预计到 2030 年其行政工作的数字化程度将提高非常高的比例（Fejes & Futo，2021；沙特愿景，2030）。
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
研究调和了主要的衰老理论 | IDEKER LAB
“主要研究机构和公司都押注于逆转表观遗传时钟作为逆转衰老影响的策略，但我们的研究表明，这可能只是治疗衰老的症状，而不是根本原因。如果突变确实是导致观察到的表观遗传变化的原因，这一事实可能会从根本上改变我们未来抗衰老的方法。”
Edci 621：大脑/思维理论与主题方法
密西西比大学已获得南方学院和学校学院委员会的认证，可颁发证书和学士学位、硕士学位、专业学位和博士学位。如需咨询认证事宜，请联系学院委员会，地址：1866 Southern Lane, Decatur, Georgia 30033-4097，电话：404-679-4500，或访问 www.sacscoc.org。
在一般量子资源理论中对一次性蒸馏进行基准测试
我们研究一般量子资源的一次性提炼，提供该任务中可实现的最大保真度的统一定量描述，并揭示广泛资源类别之间的相似性。我们建立了适用于所有凸资源理论的资源提炼的基本定量和定性限制。我们表明，每个凸量子资源理论都承认纯粹的最大资源状态的有意义的概念，该概念最大化了几个操作相关性的单调并在提炼中得到使用。我们赋予广义鲁棒性度量以操作意义，作为在许多资源类别中提炼此类最大状态的性能的精确量化器，包括二分和多分纠缠、多级相干性以及整个仿射资源理论家族，其中包括不对称、相干性和热力学等重要示例。
量子达尔文主义和非古典理论中经典信息的传播
Quantum darwinism认为，经典现实的出现依赖于从量子系统到其许多部分环境的传播。但是，使这种机制成为可能的量子理论的基本物理原理是什么？我们通过在一类包含经典和量子理论作为特殊情况的概率理论中以最简单的darwinism（类似于CNOT的风扇相互作用）来解决这个问题。我们应对任何理论承认这种相互作用的必要条件。我们发现，每个具有非古典特征的理论承认经典信息的理想扩展都必须具有纠缠状态和纠缠的测量。此外，我们表明，Spekkens的玩具理论承认了这种形式的达尔文主义，并且所有概率理论都满足了强大的符号，或包含某种类型的折叠过程。我们的结果表明，在存在局部非古典性的情况下，只有在这种非经典性可以“扩增”到一种形式的纠缠形式时，经典世界才能出现。
广义概率理论中的多系统测量及其在信息处理中的作用
广义概率理论（GPTS）提供了一个框架，可以研究一系列可能的理论，包括经典理论，量子理论以及其他理论。通常，扩大GPT的状态空间会导致更少的测量结果，因为额外的状态对效应集和测量的成分产生了更强的限制。这可能对信息处理有影响。在框世界中，可以实现任何无信号分布的GPT，在铃铛基础上没有测量的类似物，因此不可能进行纠缠交换的类似物。缺乏对Box World中多个系统的测量的全面研究。在这里，我们详细考虑了这样的测量，可以通过顺序与单个系统进行交互（称为接线）以及无法执行的测量值，以及那些无法执行的测量值。我们计算出少数输入，输出和各方的情况的所有可能的框世界效果，以识别那些是接线的效果。盒子世界的较大状态空间导致了很小的效果空间，因此盒子世界的影响广泛适用于GPT。我们还通过研究状态歧视，非局部性蒸馏和非纠缠的非局部性类似物来显示非织物用于信息处理的一些可能用途。最后，我们将结果与逻辑上一致的经典过程和情境情景的组成联系起来。通过增强对框世界中测量值的理解，我们的结果可能在研究量子理论可以基于的可能的基本原理的研究中很有用。
了解客户：有效的交流策略的理论，趋势和价值
该课程旨在向学生介绍与消费者行为领域有关的主要理论和最新趋势：目标市场，需求，价值观。在对心理学的社会学观点进行了简短的介绍之后，学生将不得不面对并将消费者行为理论应用于营销和企业沟通领域。内容旨在鼓励学生反思消费者对营销行动的反应：暴露，注意力，感知和决策。在整个实际项目中，学生将为指定产品类别进行客户研究。该研究的目的将是提供由此产生的细分市场的详细客户概况，并就适当的营销通信策略得出结论。侧重于定性研究的主要方法论和技术选择，定性研究的主要理论和工具，基于消费者的营销研究技术，例如调查和焦点小组，对不同的利益相关者以及电子营销将成为该课程的一部分。
格点场论规范冗余数字化的量子误差阈值
量子场论中的规范对称性产生了极其丰富的现象。最突出的是，SU（3Þ×SU（2Þ×U（1Þ）规范对称性描述了标准模型的相互作用。进行从头算预测以与实验进行比较需要大量的计算资源。特别是，由于超级计算机和算法的进步，格点规范理论（LGT）中的蒙特卡罗方法在过去的几十年里取得了丰硕成果。然而，由于玻尔兹曼权重变为复值，涉及早期宇宙非平衡演化[1-4]、夸克胶子等离子体的传输系数[5]和强子碰撞中的部分子物理[6-11]等动力学问题出现了符号问题。未来，大规模量子计算机可以通过在哈密顿形式中进行实时模拟来避免这一障碍[12-16]。