XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不完美
Bix：test
负面因素，尽管收到了积极的反馈，但对此产品Bix（垃圾收集机器人）也有疑问和担忧。例如，关于Bix的最常见问题之一是电池寿命和结构（请参见图A.3）。通过多个开发阶段，Bix的电池寿命可能是一个问题，因为有了紧凑的设计，我们需要在某些领域削减以确保一切都适合。尽管电池寿命可能不会像人们想要的那样长，但它仍然可以持续1周而没有电池问题。它使用汽车电池，最多可以持续三年。Bix的结构是所有受访者的普遍关注点（请参见图A.3）。然而，通过大量测试，Bix的结构应能够承受约20-30磅的重量，而不会破裂。，尽管一切都不完美，许多公司无法解决它，但会有赔偿，例如替换机器人以换取破碎的机器人。以这种方式，将在损坏的分析上进行分析，并有助于改善机器人Bix。
政治经济学
i符合历史方法。w e可能会冒险表达希望这种翻译将在英格兰和美国文献中占据居住的地方，并更加有效，可以接受，因为Roscher教授是历史经济学院的创始人，仍然是历史学院的领导者。这是我们企业的唯一建议，这并不是一项无用的建议。但是，瞥见罗舍尔教授的书，甚至会让最仓促的读者感到震惊，即它的页面着迷于他们的兴趣，并拥有丰富的博学宝藏，而这对英国学生不应使英国学生无法被锁定在外语中。目前的翻译在整个过程中都收到了作者的修订，并且如果在他的思想融入英语中的任何不完美之处，责任不是他的责任，因为他的修改是最分钟的。这三个附录已由Roscher教授明确为此版本提供。由于他们旨在构成有关工业和商业的政治环境的一部分，他现在聘用了他，他授权
量子程序的近似关系推理
摘要：量子计算在实现过程中不可避免地会存在缺陷。这些缺陷来自各种来源，包括硬件级别的环境噪声以及量子算法设计者引入的近似实现，例如低深度计算。鉴于关系逻辑在程序推理中的显著优势以及评估量子程序在其理想规范和不完美实现之间的稳健性的重要性，我们设计了一个证明系统来验证量子程序的近似关系性质。我们通过对著名的量子傅里叶变换低深度近似进行首次形式化验证，证明了我们方法的有效性。此外，我们验证了重复直到成功算法的近似正确性。从技术角度来看，我们开发了近似量子耦合作为研究量子程序近似关系推理的基本工具，这是概率程序中广泛使用的近似概率耦合的新颖概括，回答了先前提出的射影谓词的开放性问题。
![arXiv:2212.11202v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 2 日](/simg/4\4799938a2e34e43e1a115ef9f15f2222a0dae639.webp)
arXiv:2212.11202v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 2 日
物质量子比特到行进光子量子比特的转换是众多量子技术（如分布式量子计算）以及多种量子互联网和网络协议的基石。我们制定了一种受激拉曼发射理论，该理论适用于广泛的物理系统，包括量子点、固态缺陷和捕获离子，以及各种参数范围。我们找到了不完美发射器的任意物质量子比特状态的光子脉冲发射效率的上限，并展示了优化保真度的前进道路。基于这些结果，我们提出了一种范式转变，从优化驱动器到直接使用闭式表达式优化飞行量子比特的时间模式。提出了产生时间箱编码和自旋光子纠缠的协议。此外，使用脉冲输入输出理论将主要发射过程吸收到相干动力学中的数学思想，然后采用非厄米薛定谔方程方法，在研究其他物理系统方面具有巨大潜力。
参议院高级ED TESTIMONY_KRH
SB 1与学术自由，教学和支持本科生和研究生的成长相对。如果我们希望俄亥俄州继续成为一个教育明天领导人的州，那么我们不得对公共高等教育的政治动机限制。大学大大增加了俄亥俄州的成长，是学习和成就的强大例子。与推动这项有害法案的人的讨论相反，SB 1限制了言论自由和学术自由。它可以最大程度地减少批判性思维，并不会采取任何措施来增强我们在俄亥俄州的思想家和行动者的未来经济。要清楚，我在“非政治”领域进行研究 - 我的工作涉及研究创伤性脑损伤和小儿癌如何影响儿童和青少年的脑发育。也就是说，我认识到这项超越法案将对高等教育的氛围造成的伤害，我们有能力招募最佳教师并吸引最有前途的学生。我敦促俄亥俄州立法机关反对这项不受欢迎的法案。俄亥俄州人对这个有偏见的政治动机计划不感兴趣。虽然不完美，但我支持提供的以下修正案：
黄银逝世及生平简介
Le 博士目前是阿肯色大学电气工程与计算机科学系 (EECS) 人工智能与计算机视觉 AICV 实验室的助理教授兼主任。此前，她曾在卡内基梅隆大学 (CMU) 担任博士后。Le 博士分别于 2018 年和 2015 年在 CMU 获得电气与计算机工程博士和硕士学位。她分别于 2009 年和 2005 年在越南获得计算机科学硕士和学士学位。Le 博士因其在机器人、机器学习、计算机视觉和医学分析方面的重大贡献而获得国际认可。她的研究解决了各种现实世界的挑战，包括可信决策、不完美数据（有限标记数据、噪声数据、有偏见的数据、看不见的数据、小物体）和边缘设备上的实时应用。她精通多种模式，擅长处理图像、视频、点云、体积数据、时间序列和遥感数据。值得注意的是，她的专业知识涵盖图像处理、场景理解、多对象跟踪、行为分析、医学图像分析、3D 重建和实时机器人感知。Le 博士的工作被认为是最先进的，她的许多研究成果已成功部署到现实世界的应用中，包括边缘设备上的尖端实现。她的研究成果包括拥有三项专利，并在各种著名会议、书籍章节和顶级期刊上共同撰写了 130 多篇论文和文章。她在 Google Scholar 上的 h 指数为 26，i10 指数为 64，截至 2024 年 5 月 19 日，引用次数为 2,829 次（8ck0k UAAAAJ）。Le 博士自 2021 年起担任 ScienceDirect 的《机器学习与应用》（MLWA）期刊的副主编，并主持了 Asilomar 和 MICAD 等会议。 Le 博士还担任 Frontier 和 MDPI 等多家期刊的客座编辑。她组织了著名会议 MICCAI 的教程和研讨会，例如 MICCAI 2018 的医学成像深度强化学习教程和 MICCAI 2019 年和 2020 年的少标签和不完美数据的医学图像学习研讨会。医学图像计算的可解释和注释高效学习：第三届国际研讨会 2020。她积极参与社交活动，尤其是 2019-2022 年 MICCAI 女性社交活动，并担任组织者。她曾担任 2021 年和 2022 年 Google NACMI AMLI 夏季训练营的首席讲师。
从有限的例子中学习符号系统的生成原理
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议，其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力，并且通过这样做，是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式，有时被称为“生成学习”，因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现，而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究（N = 148）中，以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中，我们发现，具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括，尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
“安全性”的陷阱及其对透明ai
呼吁AI系统透明度的呼吁在各种利益相关者到研究人员再到用户的各种利益相关者的数量和紧迫性都在增长（在开发AI的公司的比较缺失）中。AI的透明度概念比比皆是，每个人都涉及独特的兴趣和关注点。 在计算机安全性中，透明度同样是一个关键概念。 安全社区数十年来一直在默默无闻上反对所谓的安全性 - 隐藏系统的工作方式可以保护其免受攻击的想法 - 对行业和其他利益相关者的压力重大压力[20，126，162]。 在几十年中，在一个不完美和持续的社区过程中，安全研究人员和实践者逐渐围绕着如何平衡透明度利益与可能的负面影响。 本文问：AI社区以透明度的经验可以从哪些见解中获得什么见解？ ，我们在安全统一的观点中确定了三个关键主题，及其对透明度的利益及其在平衡透明度与反击利益之间的方法。 对于每个人，我们研究了与AI透明度相关的分析和见解。 然后，我们提供了一个案例研究讨论，讨论透明度如何塑造了匿名的研究子场。 最后，将我们的重点从模拟转变为差异，我们重点介绍了关键的透明度问题，在这些问题中，现代AI系统与其他类型的安全 - 关键安全系统提出了挑战，为安全和AI社区提出了有趣的开放问题。AI的透明度概念比比皆是，每个人都涉及独特的兴趣和关注点。在计算机安全性中，透明度同样是一个关键概念。安全社区数十年来一直在默默无闻上反对所谓的安全性 - 隐藏系统的工作方式可以保护其免受攻击的想法 - 对行业和其他利益相关者的压力重大压力[20，126，162]。在几十年中，在一个不完美和持续的社区过程中，安全研究人员和实践者逐渐围绕着如何平衡透明度利益与可能的负面影响。本文问：AI社区以透明度的经验可以从哪些见解中获得什么见解？，我们在安全统一的观点中确定了三个关键主题，及其对透明度的利益及其在平衡透明度与反击利益之间的方法。对于每个人，我们研究了与AI透明度相关的分析和见解。然后，我们提供了一个案例研究讨论，讨论透明度如何塑造了匿名的研究子场。最后，将我们的重点从模拟转变为差异，我们重点介绍了关键的透明度问题，在这些问题中，现代AI系统与其他类型的安全 - 关键安全系统提出了挑战，为安全和AI社区提出了有趣的开放问题。
大脑中的新颖性和模仿性：组合问题的达尔文神经动力学方法
在广阔的组合空间（例如可能的动作序列、语言结构或因果解释）中进行有效搜索是智能的重要组成部分。是否有任何计算领域足够灵活，可以为如此多样化的问题提供解决方案，并且可以在神经基质上稳健地实现？根据以前的论述，我们提出达尔文过程是一个有希望的候选者，该过程在连续的不完美复制和神经信息模式选择周期中运行。在这里，我们通过一个储存器计算单元教另一个储存器计算单元来实现不完美的信息复制。根据对读出信号的评估，动态分配教师和学习者角色。我们证明，新兴的达尔文读出活动模式群体能够在崎岖的组合奖励景观上维持并不断改进现有解决方案。我们还证明了存在一个尖锐的错误阈值，即神经噪声水平，超过该水平，进化过程积累的信息就无法维持。我们介绍了一种新的分析方法，即神经系统发育，它展示了神经进化过程的展开。
通过在空穴注入接触点上原子层沉积 Al2O3 来减少钙钛矿 LED 中的非辐射损耗
摘要：卤化物钙钛矿发光二极管 (PeLED) 在下一代显示技术中具有巨大应用潜力。然而，由于高效率需要非常薄的传输层，而这些传输层在溶液处理过程中通常会因不当的润湿和干燥而出现空间不均匀性，因此扩大规模将具有挑战性。在这里，我们展示了如何使用通过原子层沉积生长的薄 Al 2 O 3 层优先覆盖不完美空穴传输层沉积的区域并与有机传输层形成混合复合材料，从而使空穴传导和注入能够通过有机空穴传输层持续进行。这具有减少异质结处非辐射复合和提高载流子选择性的双重效果，我们推断这是由于抑制了氧化铟锡和钙钛矿层之间的直接接触。我们观察到我们的 pin LED 中的电致发光外部量子效率立即从平均 9.8% 提高到 13.5%，冠军效率为 15.0%。该技术使用工业上可用的设备，可以很容易地扩展到更大的区域并纳入薄膜光伏电池等其他应用中。关键词：钙钛矿、发光二极管、原子层沉积、区域选择性、效率