XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不确定的
目标状态数量不确定的稳健量子搜索
M / N 和 j op = [( π / 2 − β ) / ( 2 β )] 是最优 Grover 迭代次数。如果 ( 2 j op + 1 ) β ≈ π / 2，则最大概率趋近于 1，这意味着如果量子数据库的维数很大，Grover 算法通常具有很高的成功率。Grover 算法经历了几个重要的发展。在某些情况下，比如结构化搜索 [ 7 ]，其成功率是各个搜索成功率的乘积，因此每个单独搜索的高成功率至关重要；特别是当维度不是那么大时，标准 Grover 算法的效果会不佳。为了解决这个问题，一些改进的搜索算法被提出 [ 8 – 12 ]。Grover-Long 算法 [ 11 ] 是这些改进算法之一，已被证明是最简单、最优的 [ 13 ， 14 ]。该算法的成功率达到 100%，而 Grover 算法在找到 4 个中的 1 个时才能达到 100% 的成功率。在 Grover 原始算法和 Grover 改进算法中，都需要提前知道标记状态的确切数量。因此，如果不知道确切数量，这些算法就无法确定何时停止 [15]。空间搜索 [16-18] 是解决此问题的方法之一。定点搜索算法是另一种方法
在不确定的经济形势下，新鲜农产品会变质吗？
德勤是指德勤有限公司（一家英国私人担保有限公司，简称“DTTL”）、其成员所网络及其相关实体中的一个或多个。DTTL 及其每个成员所都是法律上独立的实体。DTTL（也称为“德勤全球”）不向客户提供服务。在美国，德勤是指 DTTL 的一个或多个美国成员所、其在美国使用“德勤”名称运营的相关实体及其各自的附属公司。根据公共会计的规则和规定，某些服务可能无法提供给鉴证客户。请访问 www.deloitte.com/about 了解有关我们全球成员所网络的更多信息。
为更加不确定的世界建设欧洲国防能力
此外，国防部和原始设备制造商的优先事项也存在竞争。国防部倾向于严格控制国防项目的技术和操作规范，而不是关注更广泛的任务要求——这种方法可能会扼杀创新和灵活性。放宽严格的规范将使行业参与者能够更积极地提出可靠的、适合任务的解决方案，而不仅仅是满足严格的要求。与此同时，国防工业参与者的非经常性成本很高，他们被激励通过饱和现有产能来优先考虑效率。因此，欧洲军队的非必要设备供应过剩，缺乏关键工具，也没有足够的能力进行灵活调整。通过培养国防部和行业之间的可信度和更强大、更基于信任的关系，原始设备制造商可以通过解决方案来应对不断变化的需求
通过传输系统多样化不确定的可再生生成的价值
作者要感谢Brattle团体和其他同事，他们审查了该手稿的早期版本并提供了反馈。我们还要感谢从罗伯特·格拉姆利奇（Robert Gramlich）（网格策略），迈克尔·雅各布斯（Michael Jacobs），迈克尔·雅各布斯（Grid Strategies）（关注科学家的联盟），戴维·凯利（David Kelley）（SPP），詹妮弗·柯兰（Jennifer Curran），罗伯特·柯兰（Miso），罗伯特·斯帕克斯（Robert Carks）（Caiso），威尔·赫尔德里普（Will）（国家网格），亚历克斯·克莱因（National Glein（National Glein（National Glein Grid））和Praf pref. Perter fox（Prafe fox））和PRIFE。
在不确定的环境接触和力量中，软机器人的精确控制
摘要 - 重新研究已经报道了生物启发的软机器人的显着性，以表现出灵敏和接触式的友好型。在这项工作中，我们采取了第一个步骤，通过提出一个全面的建模和控制框架来解决细长气动软机器人的问题。我们的框架采用了一个完全参数化的模型，该模型可以准确地描述了使用Hermite插值的机器人配置和分布力。利用此模型，我们进一步建立了一种估计算法，该算法可以推断出有限的运动数据中的完整机器人配置并分布外力，从而使接触位置和力量感知。整合了该模型和估计器，我们的控制框架 - 工作在不同的力下实现了精确的机器人运动控制，平均轨迹跟踪误差在0.3 mm之内。它还检测到并适应不确定的接触，在自动避免障碍物和精确抓握的测试中证明了这一点。此框架对各种应用程序（例如环境探索和安全操纵）有望在需要与环境的互动中进行安全操作。
设定背景：在不确定的世界中压制敌方防空和联合作战
估计公共报告信息收集负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人都不会因未遵守信息收集而受到处罚。
慢性浪费疾病的溢出准备和反应：绘制不确定的未来
需要一种多学科的方法来评估CWD和Prion疾病科学，监视和管理的现状。这需要确定溢出准备的差距，并提出了提高公共和动物健康机构反应能力的建议。传染病研究与政策中心（CIDRAP）确定了CWD预防和控制中的五个关键领域：人类健康，子宫颈和生产动物健康，病毒生物学和疾病诊断，尸体和受污染的物品处置以及环境以及环境以及野生动植物健康与管理。cidrap召集了五个工作组，每个工作组由两个联合主席领导，他们是各自领域的杰出专家，由57位其他主题专家组成。在本报告中，我们从工作组会议中传达了输出，并按主题领域总结了关键发现。
针对不确定的可再生能源生产时间表问题的稳健修复和优化数学方法
摘要 — 本研究提出了一种修复和优化数学方法来解决不确定情况下的时间表问题。具体来说，考虑一个大学时间表和电力存储调度问题，受可再生能源生产和电力需求不确定性的影响。该问题被表述为一个大型混合整数规划 (MIP)，所提出的解决方案结合了大邻域搜索和基于场景的稳健优化，以处理目标函数中的不确定性。首先，仅考虑硬问题约束（在本例中为重复讲座活动的安排）即可得出一个足够可行的时间表。接下来，通过修复和优化启发式搜索改进解决方案。在每次迭代中，MIP 求解器通过修复变量子集并对剩余的自由变量进行优化来探索一个大邻域。该过程重复多次，直到满足停止标准。为了解决目标中的不确定性，从区间预测中得出概率场景，并将最坏情况的能源成本最小化。参与技术挑战的结果表明，所提出的方法能够相对快速地提供具有竞争力的解决方案，即使对于大型问题实例也是如此，同时还可以避免较大的预测误差。索引词 — 修复和优化、局部邻域搜索、可再生能源预测、稳健优化、大学时间表。
在高度不确定的条件下，利用人工智能进行公司治理的有效决策
摘要。本文涉及在深度不确定条件下使用人工智能技术进行公司治理有效决策的研究。为了处理不确定性，建议使用人工智能的认知能力。认知主义可用于在决策时实现直觉、心理和人的内部心理活动的其他组成部分。这些能力使人们能够做出明智的决定并预测这些决定的后果。为了研究深度不确定性的属性，作者建议使用张量模型。深度不确定性的张量模型使得研究传统模型中不具备的不确定性的其他属性成为可能，例如贝叶斯形式主义、Dempster-Shafer 理论、模糊集、基于某些因素的方法（斯坦福形式主义）等。使用张量模型可以研究不确定性的空间模型、不确定性的实值和虚值，以及关于坐标系各种变换的不确定性不变量。
太阳能预测不确定的混合发电厂的竞价曲线设计：预印本
摘要 —本文提出了一种新型竞价曲线设计算法，专门用于混合发电厂 (HPP) 参与批发电力市场。利用光伏 (PV) 发电量和可用电池电量的预测，我们的算法策略性地计算竞价曲线以最大化 HPP 利润，同时巧妙地管理与光伏发电相关的固有不确定性。此外，在 HPP 竞价曲线中引入惩罚成本为系统运营商提供了一种有效管理由 HPP 引起的系统级不确定性的工具。通过蒙特卡洛模拟的数值分析证实，我们的竞价曲线方法在各种情况下都优于基准。索引术语 —混合发电厂、竞价曲线、日前市场、经济调度。