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World File Search System不完美
生物学启发的认知体系结构和生成的预训练的变形金刚是朋友或敌人？
bica*ai是一个悠久的长期研发企业，旨在创建旨在模仿人类水平人工智能的计算体系结构。最近，在其领域非常出乎意料的是，似乎是另一个竞争者 - 一种基于GPT的AI工具，旨在模仿用户友好的自然人类语言的人类计算机对话。正如其设计师所声称的那样，该设备展示了一般AI的迹象。在激动人心而快乐的接待之后，很明显，新竞争对手无法履行其预期的承诺 - 它会返回错误和误导性的回应，欺骗和虚假信息。该问题引发了一波公共反对意见，并要求停止并防止进一步的设备部署。另一方面，设备设计人员声称不完美是暂时的，很快该产品将富裕其备用的品质。不，这永远不会发生！本文的目的是说明最初基于GPT的AI工具设计的方法最初是有缺陷，错误和不合适的，因为它忽略了智能和信息专业人士的基本定义。该论文加入了普遍的意识，即对基于GPT的AI工具的不受限制和自由散布对人类社会构成威胁，类似于粗心的生物武器研究的威胁。
使用机器学习进行量子退火精度预测
摘要：D-Wave Systems，Inc。构建的量子退火器提供了一种计算NP硬性问题解决方案的方法，这些解决方案可以在ISING或二次无约束的二进制优化（QUBO）形式中表达。尽管此类解决方案通常具有很高的质量，但由于当前世代量子退火器的不完美，问题实例通常无法解决为最佳性。在这项贡献中，我们旨在了解导致问题实例硬度的某些因素，并使用机器学习模型来预测D-Wave 2000Q退火器的准确性来解决特定问题。我们专注于最大集团问题，这是一个经典的NP硬性问题，其中包括网络分析，生物信息学和计算化学中的重要应用。通过训练基本问题特征的机器学习分类模型，例如图中的边缘数量或退火参数，例如D-Wave的链链强度，我们能够按照其对解决方案硬度的贡献的顺序对某些特征进行对某些特征，并呈现一个简单的决策树，以预测问题是否可以解决至D-Wave 2000 Q.最佳。我们通过训练机器学习回归模型来扩展这些结果，该模型可以预测D-Wave发现的集团大小。
使用人工智能的乒乓球游戏
论文收到日期：2022 年 8 月 16 日论文接受日期：2022 年 9 月 16 日论文发表日期：2022 年 9 月 26 日摘要 - Pong 是一个简单的游戏。它可以为计算机提供人工智能。模型反应时间，在做出决定之前等待一段时间，两部分策略：模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素以假装计算机是会犯错的。在本文中，尝试通过在计算机开始输球时提高其技能来平衡游戏，或者在计算机占主导地位时使其变得更糟。玩 Pong 很容易。它可以给电脑人工智能。模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素来模拟计算机不完美。模型响应时间，在做出选择之前等待一段时间。在这项工作中，通过提高计算机开始输球时的能力来平衡游戏，或者在计算机获胜时使其变得更糟。关键词：人工智能，视觉力量，原生状态空间，优化状态空间。
研讨会日程
我们展示了如何通过几何局部量子操作和高效的经典计算来实现涉及任意量子比特对之间门的通用量子电路。我们证明，对我们推导方案的不完美实现进行建模的电路级局部随机噪声等效于原始电路中的局部随机噪声。我们的构造导致量子电路深度增加常数倍，量子比特数增加多项式开销：为了在 𝑛 量子比特上执行任意量子电路，我们给出了一个涉及 𝑂(𝑛 3 2 ⁄ log 3 𝑛) 量子比特的 3D 量子容错架构，以及一个使用 𝑂(𝑛 2 log 3 𝑛) 量子比特的准二维架构。应用于最近的容错构造，这为具有局部操作、多项式量子比特开销和准多对数深度开销的通用量子计算提供了容错阈值定理。更一般地说，我们的变换省去了在设计容错量子信息处理方案时考虑操作局部性的需要。https://arxiv.org/abs/2402.13863
![arXiv:2208.05533v1 [physics.optics] 2022 年 8 月 10 日](/simg/9\942b8ffd73f6ffebaa80cb0785497872af2a5f71.webp)
arXiv:2208.05533v1 [physics.optics] 2022 年 8 月 10 日
光反射在许多现代技术中起着至关重要的作用。本文给出了由单一材料制成的通用平面结构在任何方向和任何偏振下的最大反射功率的解析表达式，该结构由复杂的标量磁化率表示。最大化反射的最佳光物质相互作用问题被表述为感应电流优化问题的解，受能量守恒和被动性约束，通过使用拉格朗日对偶，该问题允许全局上限。导出的上限适用于广泛的平面结构，包括超表面、光栅、均质膜、光子晶体板，更一般地说，适用于任何非均匀平面结构，无论其几何细节如何。这些界限还设定了给定有损材料的最小可能厚度的限制，以实现所需的反射率。此外，我们的结果允许发现与现有设计相比，反射结构效率可以大幅提高的参数区域。给出了这些发现对设计由真实的、不完美（即有损）材料制成的优质紧凑反射元件的影响的例子，例如超薄高效的光栅、偏振转换器和用于太阳/激光帆的轻型镜子。
基于多端口的隐形传态——传输大量量子信息
2008 年，一种新颖的基于端口的隐形传态协议（PBT）被提出 [14, 15]。与 [5] 中发现的第一个隐形传态程序不同，它不需要接收方根据发送方测量的经典结果进行校正，见图 1。无需校正导致了许多普通隐形传态无法实现的新应用，例如 NISQ 协议 [3, 14]、基于位置的密码学 [4]、量子信道鉴别的基本限制 [24]、非局域性与复杂性之间的联系 [7]，以及许多其他重要结果 [8, 16, 21, 23, 25, 27]。无需接收方校正带来的巨大优势是有代价的。根据无编程定理 [22]，只有当各方利用无限数量的最大纠缠对时，这种方案中的理想传输才有可能。因此，我们区分了确定性场景和概率场景，前者是隐形传态不完美，隐形传态后的状态被扭曲，后者是隐形传态完美，但必须接受整个过程的非零失败概率。在第一种情况下，要学习
候选人信息手册
•领导和交付CRU内的关键工作流，其中包括但不限于指示合同建模，公共服务义务计算和管理以及不完美关税审查。•独立进行复杂的建模和定量分析，并以简洁明了的方式进行调查结果。•对模型输入和输出进行必要的质量保证检查，以确保准确性。•适用于委员会或单一能源市场委员会的信息和决策文件•管理有关监管政策问题的公众咨询； •采购和管理外部顾问，为委员会的项目和决策提供专家意见。•在爱尔兰和国际上，在能源行业中保持对政策发展和最佳实践的认识。•以积极的方式与内部和外部利益相关者打交道，以进一步推动巡航目标； •根据需要，与NI，GB或欧盟在全岛或欧盟政策或市场发展方面互动； •指导委员会内的分析师和研究生分析师并进行知识转移会议，以分享知识，专业知识和学习； •根据需要担任团队成员和领先的特定项目团队； •执行其他功能，以实现CRU的业务目标并适合等级所需的其他功能。
Rachel L Sagar，1.2EvaÅström，3.4 Lyn S Chitty，5.6 Belinda Crowe，7 Anna L David，1.2 Catherine Devile，7 Annabelle Forsmark，8 Vera Franzen，9Gö
Rachel L Sagar, 1,2 Eva Åström, 3,4 Lyn S Chitty, 5,6 Belinda Crowe, 7 Anna L David, 1,2 Catherine DeVile, 7 Annabelle Forsmark, 8 Vera Franzen, 9 Göran Hermeren, 10 Melissa Hill , 5,6 Mats Johansson, 10 Caroline Lindemans, 11 Peter Lindgren, 12,13 Wouter Nijhuis, 14 Dick Oepkes, 15 Mirko Rehberg, 16 Nils-Eric Sahlin, 10 Ralph Sakkers, 14 O Semler, 16 Mikael Sundin, 13,17 Lilian Walther-Jallow, 13 E J T Joanne Verweij, 15 Magnus Westgren, 13 Cecilia Götherström 13 To cite: Sagar RL，ÅströmE，Chitty LS等。一项探索性开放标签多中心I/II期试验评估了产后或产前或产后和产后给药的安全性和疗效，同种异体扩展的胎儿间充质干细胞用于治疗婴儿和胎儿中严重肌动症的严重成骨的不完美症：BoostB4试验方案。BMJ Open 2024; 14：E079767。doi：10.1136/ bmjopen-2023-079767 div>
vilabot：连接有助于人类在家的机器人的视觉和语言
摘要 - 尽管在视觉，语言和机器人技术领域取得了重大进步，但整合创建自主机器人助手的能力仍然是一个挑战。本文介绍了Vilabot（视觉和语言机器人），该系统旨在帮助人类在家中进行日常活动。Vilabot将语言模型与基本视觉运动技能库相结合，以了解人类需求，创建行动计划并执行它们。该系统仅依赖于车载视觉和本体感受感测，消除了对预构建的地图或精确对象位置的需求，并在各种环境中促进现实世界的部署。在11个现实的家庭环境中进行的实验验证，使用栖息地模拟器模拟人类试剂，表明Vilabot在使用地面真实图像分割时可以实现有希望的结果，但在涉及不完美视觉感知的场景中表现出劣质的性能。结果支持拟议管道的有效性，并突出了系统的关键组成部分，应改进该系统以提高其总体成功率和可靠性。索引条款 - 人类机器人交互，辅助任务，任务计划，导航和操纵。
竞争世界中的战略 MALM TAM 541 (93144) ...
教员：Mary B. Teagarden，博士 电话：1-602-978-7392（办公室） 电子邮件：mary.teagarden@asu.edu 1-480-225-8934（手机） 办公室：亚利桑那中心 #820 办公时间：每周二下午 6-7 点，虚拟预约 课程概述 “竞争世界中的战略”课程重点关注对整个组织绩效有影响的选择。这包括高级领导所面临的问题和所做的决定，他们必须在利益相关者、客户和员工的需求和期望与当地国家实践和政府法规的要求之间取得平衡。我们从对整个组织的福利负责的创始人、总经理或首席执行官的角度分析问题和决策。通过关注政策决策，我们将关注目标的选择以及在不完美、不断变化和竞争的世界中为实现这些目标而组织、管理和部署稀缺资源。我们将采用的方法要求通过应用内部一致且协调的职能政策集来识别公司在市场机会上的独特优势并加以关注。竞争世界中的战略课程旨在提高对企业背景下战略制定的理解。我们将回顾公司为在各种行业中有效定位而采取的一系列战略应对措施。我们研究的核心问题是：