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World File Search System二元
分子寡噻吩-富勒烯二元体系在单一材料有机太阳能电池中达到 5% 以上的效率
太阳能电池。[2–9] 通常，会开发出由共价连接的富电子给体 (D) 和缺电子受体 (A) 单元组成的聚合物或低聚物材料。在大多数例子中，D 和 A 通过对应于分子本体异质结模型的不同长度的柔性绝缘接头连接，而只有少数具有刚性 π 共轭接头或直接连接。[1] 在双极性 D-A 聚合物中，结构具有挑战性、合成复杂性高的“双电缆”聚合物 [2–5] 最近在 SMOSC 中显示出显著提高的能量转换效率 (PCE) 超过 8.4%。在这些材料中，D 和 A 单元的层状相分离通常在较高温度（高达 230°C）下实现，从而产生具有高热稳定性和光稳定性的太阳能电池。 [1c,3–5] 目前，这些结果已经被随机D-A嵌段共聚物[6–8]所超越，其PCE达到了8.6% [7]，甚至有望达到11.3% [8]，达到了工业应用的10%技术壁垒。[1c,10]
多体量子状态的波粒二元性
我们为多体量子状态制定了波粒偶性的一般理论，该理论量化了波浪状和特色的特性如何相互平衡。与宽容的单粒子情况一样，在许多粒子路径的水平上，在此信息（在许多粒子的水平上）赋予粒子特征，而干扰 - 在这里，由于许多粒子振幅的相干叠加 - 表示小波般的特性。我们分析了多少个粒子，哪种信息通过费尔米离子或骨的区分性，相同和可能相互作用的粒子的区分性限制，限制了对许多粒子可观察到的干扰贡献，从而控制许多粒子量子系统中的量子到经典过渡。对于像Hong-Ou-Mandel的样式和类似Bose-Hubbard的示例性设置，我们的理论框架的多功能性被说明了。
人工智能三波浪潮中数据和知识的二元性
我们讨论了在过去 30 到 50 年中，仅关注数据的人工智能 (AI) 系统如何受到阻碍，以及知识在开发更智能、更高效的系统方面如何发挥关键作用。事实上，人工智能的巨大进步可以从 DARPA 确定的三次人工智能浪潮中看出。在第一波浪潮中，手工制作的知识一直处于核心地位，而在第二波浪潮中，数据驱动的方法取代了知识。现在，我们看到知识在第三波人工智能浪潮中发挥了重要作用并实现了重大突破，为未来的智能系统奠定了基础，因为它们试图做出类似人类的决策，并寻求成为人类值得信赖的助手和伙伴。我们发现，从各种来源创建的知识越来越广泛，使用从手动到自动化的方式，既可以通过重新利用，也可以通过提取。将知识与统计学习结合使用正变得越来越不可或缺，有助于使人工智能系统更加透明和可审计。我们将基于认知科学，将其与知识和经验在人类智能中的作用进行比较，并讨论新兴的神经符号或混合人工智能系统，在这些系统中，知识是将数据密集型统计人工智能系统的功能与符号人工智能系统的功能相结合的关键推动因素，从而产生更强大的人工智能系统，支持更像人类的智能。数据和知识在人工智能中的作用 数据和知识在人工智能中的作用已经引起了广泛的争论。知识已经以多种不同的方式从数据中合成，或手动编码以模拟我们使用的语言或我们周围世界的工作方式，从而实现感知、查询、预测和解释。我们认为，获取知识的方法和知识形式应该适合使用和应用的环境，没有一刀切的方法。在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期的第一次人工智能浪潮中，能够执行超越数字处理的符号计算被认为是智能的标志。随后，在逻辑中对领域知识进行符号编码并利用其进行数据推理成为主要方法。事实上，对于知识表示和推理，发展出了两个独立的阵营和方法：一种声明性方法，其中知识捕捉世界运作的方式，并与知识的使用方式分开；一种程序性方法，其中知识与知识的使用方式交织在一起。换句话说，在前一种情况下，显性知识的获取可以与其使用方式的多种方式清晰地区分开来，而在后一种情况下，知识是隐性的，是特定于应用程序的代码的组成部分。虽然前者从广泛的重用角度来看是有益的，但后者对于在实践中构建有效的实现变得必不可少，因为实践中使用启发式方法将领域知识开发并整合到应用程序代码中 [Neats & Scruffies]。
面向量子启发式二元分类器
抽象机器学习分类模型学习输入作为特征和输出作为类的关系，以预测新给定输入的类。几项研究工作证明了机器学习算法的有效性，但最新的算法基于概率和逻辑的经典理论。量子力学（QM）已经在许多领域显示其有效性，研究人员提出了几个有趣的结果，这些结果无法通过经典理论获得。近年来，研究人员一直在尝试调查QM是否可以帮助改善经典的机器学习算法。认为，如果正确实施QM理论也可能会激发有效的算法。从这种灵感中，我们提出了量子启发的二进制分类器，该分类基于量子检测理论。我们使用文本语料库和图像库来探索我们提出的模型的效果。我们提出的模型在20个新闻组文本语料库中的几个主题（类别）方面优于最先进的模型。当使用MNIST手写图像数据集时，我们所提出的模型在召回方面优于所有基准。对于大多数类别而言，F量也更高，对于某些类别，精度也更高。我们提出的模型表明，使用量子检测理论可以实现二元分类效果。特别是，我们发现我们的量子启发的二进制分类器可以增加分类的精度，回忆和f量表，而最先进的方法不能。
语音激活人工智能的跨性别/非二元性别要求
语音激活人工智能 (VAI) 越来越普遍，无论是作为特定情境的对话助手出现，还是更个性化和通用的个人助理（如 Alexa 或 Siri）。CSCW 和其他研究人员定期研究其设计和部署的（积极和消极）社会后果。一个特别关注的焦点是性别问题，以及 VAI 的（通常为女性的）性别对社会规范和用户体验的影响。对此的研究在很大程度上忽略了跨性别 (trans) 的存在；少数例外主要是从跨性别和/或非二元用户需求的外部和预定观念出发，以代表性为中心。在这项研究中，我们对 VAI 的跨性别和/或非二元用户进行了一系列定性访谈，以探索他们的体验和需求。我们的结果表明，这些需求远不止是提高代表性，用户对即使是善意的开发人员对性别的基本框架、无处不在的 VAI 的隐私和安全影响以及部署大量此类技术的大量营利性公司的动机提出了实质性的担忧。我们为寻求创建跨性别包容性 VAI 的设计师和研究人员提供了直接建议，并为我们作为研究人员如何评估技术系统和适当的干预点提供了更广泛、更关键的建议。
![b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二元通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”](/simg/2/2f4fca7a9ebfa5cb60fe7de58e772a96f031e18a.webp)
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b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二元通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”
羟基,3-甲氧基苯甲醛在二元液相体系中
[1] AS Burghate，RM Kedar，PB Agrawal和ML Narwade，2000.不同浓度和温度下70%二氧六环-水混合物中查尔酮的粘度和热力学研究。东方化学杂志，16（3）：503-506。[2] Y. Srinivasa Rao，2008.聚合物厚膜电阻器电阻温度系数（TCR）研究。微电子国际，25（3）：33-36。[3] ML Zhang和DA Drabold，2012.电阻率温度系数理论：应用于非晶Si和Ge。探索物理前沿快报杂志，98：17005。[4] Georgios E. Papanastasiou和Ioannis I. Ziogas，1992.某些反应介质的物理行为。 3. 甲醇二氧六环混合物在几种温度下的密度、粘度、介电常数和折射率变化，化学与工程数据杂志，37(2): 167-172。
利用遗传算法和二元回归树预测卫生人员计算机视觉综合症
1 阿斯图里亚斯中央大学医院，33011 奥维耶多，西班牙 2 奥维耶多大学数学系，33007 奥维耶多，西班牙； sanchezfernando@uniovi.es 3 奥维耶多大学工商管理系，33004 奥维耶多，西班牙； suarezana@uniovi.es (A.S.S.)； fjiglesias@uniovi.es (F.J.I.-R.) 4 阿利坎特大学光学、药理学和解剖学系，03690 阿利坎特，西班牙； mm.segui@ua.es * 通讯作者：evam.artime@sespa.es † 本文是会议论文的延伸：Artime Rí os, E.M.；桑切斯·拉什拉斯，F.；苏亚雷斯·桑切斯，A.； Iglesias-Rodríguez，F.J.；SeguíCrespo，M.M. 基于树和进化算法的预测医护人员计算机视觉综合症的混合算法。第 13 届国际会议论文集，混合人工智能系统 (HAIS)，奥维耶多，西班牙，2018 年 6 月 20 日至 22 日。
受量子理论启发的二元分类器
ml是一组模型，可以自动识别数据中的隐藏模式，然后可以利用隐藏的图案在不确定性条件下做出决策。mL已在包括化学，生物医学科学和机器人技术在内的多个领域逐步实施。ml分为三类，即监督学习（例如分类），无监督的学习（例如聚类）和增强学习。在本文中，我们专注于分类，这是将对象表示和分配到不同cate-gories的方式。QT是表示微观现象的特性和预测特性的概率方法。给出了微观粒子的可使用和任意状态，QT计算了可使用的值的概率分布。量子形式主义是可以明确接受的，可以解释不同类型的随机过程。已经出现了量子形式主义的几种非标准实施。例如，量子形式主义也被广泛用于经济过程，游戏理论和认知科学。由于数据呈指数增长，因此当前的ART模型仍然无效。尤其是，召回仍然不令人满意，因为大多数分类模型旨在最大化精度，尤其是当可以通过一定的级别成员资格来对班级的项目进行排名时；一个明显的例子是搜索互联网。相反，