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针对高复杂性，多系统问题的参与式建模
社区利益相关者的参与对于定性模型开发过程可能非常有价值。但是，建模者经常遇到针对参与式建模项目的挑战，这些项目着重于高复杂性，多个问题，系统和颗粒状之间的协同互动。开发此类模型所需的各种利益相关者的观点和信息量可能会产生定性模型，这些模型很难转化为定量模拟或明确的见解，以实现知情决策。很少有推荐的最佳实践用于发展高复杂性，参与式模型。我们将正在进行的项目用作案例研究，以突出三个实践挑战，即通过系统动力学工具解决高复杂性，多系统问题。这些挑战包括平衡和尊重的利益相关者参与，定义的界限和可变聚合的级别以及定性/定量模型集成的时间和过程。我们解决这些挑战的第五个建议是对开发可翻译的定性多系统模型的进一步研究的基础，以告知系统性变化的行动。版权所有©2024 System Dynamics Society。
量子干涉仪作为量子计算机
Richard Feynman [1]在他的演讲中，在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中，观察到，以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。 他指出，与自然进化相比，量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓，因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。 但是，Feynman并没有将这一事实视为障碍，而是将其视为机会。 他认为，如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么，那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。 的确，所有量子多部分干涉仪都是量子组合，并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。 这种方法导致了量子算法的统一图，并已由Cleve等人详细讨论。 [2]。 让我们从量子间间的教科书示例开始，即双缝实验，在更现代的版本中，它可以按照手机干涉法进行改写（见图，请参见图。 1）。Richard Feynman [1]在他的演讲中，在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中，观察到，以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。他指出，与自然进化相比，量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓，因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。但是，Feynman并没有将这一事实视为障碍，而是将其视为机会。他认为，如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么，那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。的确，所有量子多部分干涉仪都是量子组合，并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。这种方法导致了量子算法的统一图，并已由Cleve等人详细讨论。[2]。让我们从量子间间的教科书示例开始，即双缝实验，在更现代的版本中，它可以按照手机干涉法进行改写（见图1）。
基于经典描述的模糊 Kolmogorov 复杂度
柯尔莫哥洛夫-所罗门诺夫-柴廷（Kolmogorov，简称 Kolmogorov）复杂度由 Solomonoff [ 1 ] 和 Kolmogorov [ 2 ] 独立提出，后来柴廷 [ 3 ] 也提出了这一复杂度。该复杂度基于可以模拟任何其他图灵机的通用图灵机的发现 [ 4 , 5 ]。单个有限字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度是能够正确生成该字符串作为输出的通用图灵机的最短程序的长度，也是对字符串所含信息量的度量。已经证明，虽然存在多种图灵机，但最短程序的长度是不变的，在底层图灵机的选择下，其差异最多为一个加法常数 [ 6 ]。柯尔莫哥洛夫复杂度理论广泛应用于问答系统 [ 7 ]、组合学 [ 8 ]、学习理论 [ 9 ]、生物信息学 [ 10 ] 和密码学 [ 11 , 12 ] 等领域。1985 年，Deutsch [ 13 ] 引入量子图灵机作为量子计算机的理论模型。量子图灵机扩展了经典图灵机模型，因为它们允许在其计算路径上发生量子干涉。Bernstein 和 Vazirani [ 14 ] 表明量子图灵机在近似意义上具有通用性。最近，一些研究者提出了一些柯尔莫哥洛夫复杂度的量子版本。Vitányi [ 15 ] 提出了量子柯尔莫哥洛夫复杂度的定义，它度量近似量子态所需的经典信息量。Berthiaume 等人 [ 16 ] 提出了一种基于柯尔莫哥洛夫复杂度的量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义。 [16] 提出了一种新的量子比特串量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义，即通用量子计算机输出所需字符串的最短量子输入的长度。Zadeh [17] 提出了模糊计算的第一个公式，他基于图灵机和马尔可夫算法的模糊化，定义了模糊算法的概念。随后，Lee 和 Zadeh [18] 定义了模糊语言的概念。Santos [19] 证明了模糊算法和模糊图灵机之间的等价性。接下来，Wiedermann [20] 考虑了模糊计算的可计算性和复杂性。利用 Wiedermann 的工作，Bedregal 和 Figueira [21] 证明了不存在可以模拟所有模糊图灵机的通用模糊图灵机。随后，李[22,23]研究了模糊图灵机的一些变体。他证明了
基于 Python 的计算机 AI 助手
1.2 相关工作 每个智能助手的开发商都采用自己的特定开发方法，这反过来又会影响最终的输出。一个助手可以更高质量地产生语音，另一个助手可以更整洁地完成任务，而无需更多解释和纠正，其他助手可以执行范围更窄的任务，但最准确，并且符合用户的要求。令人惊讶的是，没有一个通用助手可以同样出色地完成所有任务。助手具有的功能集完全取决于开发人员更关注哪个领域。由于所有系统都是依赖于机器学习的方法，并且用于创建它们；从不同来源收集大量数据，然后对其进行训练，因此这些数据的来源起着至关重要的作用，无论是搜索系统、各种信息源还是社交媒体网络。来自各种来源的信息量决定了助手的实际性质。尽管学习方法不同，算法和技术也不同，但构建此类系统的现象几乎保持不变。主要技术是语音激活、自动语音识别、文本转语音、语音
告诉我关于你自己的事：使用人工智能聊天机器人进行开放式问题的对话调查
功能越来越强大的聊天机器人的兴起为通过对话调查收集信息提供了一种新方法，在对话调查中，聊天机器人会提出开放式问题，解释用户的自由文本回答，并在需要时探究答案。为了研究这种聊天机器人在进行调查方面的有效性和局限性，我们进行了一项约 600 名参与者的实地研究。在这项主要涉及开放式问题的研究中，一半参与者在 Qualtrics 上参加了典型的在线调查，另一半参与者与人工智能聊天机器人互动以完成对话调查。我们对 5,200 多个自由文本回复进行了详细分析，结果表明，聊天机器人显著提高了参与者的参与度，并在信息量、相关性、特异性和清晰度方面获得了明显更好的质量回复（以格赖斯格言来衡量）。基于我们的研究结果，我们讨论了创建人工智能聊天机器人以进行有效调查及其他活动的设计意义。
创建数字共享 | ipr
我们正处于新数字经济兴起的早期阶段，其影响已开始在整个社会显现。数据的收集、存储、分析和应用将成为未来几年经济和社会生活的主导特征。这将包括基于数据密集型机器学习技术的人工智能 (AI) 能力不断增强等创新，而 5G 的出现以及几乎存在于任何生产对象中的廉价和无处不在的传感器的传播，预示着可处理的数字信息量将大幅增加，并因此导致我们的生活方式发生质的转变。从智能电网到自动驾驶汽车等技术在无处不在的数据世界中成为可能；但同样明显的是，大规模监控、有意义的隐私的消失——以及从建立公正民主经济的角度来看，权力和财富将集中在越来越少的人手中。我们已经看到了明显的后者趋势，数字技术加剧了现有的不平等并破坏了经济结构——正如金融危机以来的十年里，世界上最大的公司（从石油巨头到数据巨头）的大规模流失所表明的那样。
军事科学家 - 国防学院
人们喜欢讲故事或叙述，因为它们是大自然理解、记忆和分享事件的最佳方式之一。本期《Sójateadlas》特刊将战略性讲故事作为信息影响活动的一部分。后者在这里被理解为外国或其代表如何在观众中形成意见。信息影响活动用于支持和放大外交、经济和军事压力；因此，这种混合效应被认为是一个重要因素 1 。此类影响活动的信息不一定是非法的，但它通常包括散布有偏见的错误信息、断章取义的消息以及许多其他操纵性沟通技术 2 。信息影响活动的目的可能是制造所谓的信息迷雾，即引起目标受众的不信任和困惑 3 。他们想让人们感觉他们无法辨别是非。这是一种疲惫策略，信息量如此之大，如此激烈，故事又如此矛盾，拍手比理解更容易。此类信息影响活动的目的是造成目标受众对国家机构和媒体的不信任，以促进他们的要求。这种操纵通常依赖于释放恐惧、焦虑或愤怒的信息。这些消息可以在各种
弗格森声明社交媒体 6B
报告最精彩的部分在于揭示社交媒体和视频流服务 (SMVSS) 对我们数据的收集、汇总、共享和无限期存储。SMVSS 收集、汇总、披露和无限期存储的私人和泄露信息量令人震惊。许多此类公司向消费者提供服务时都声称“免费”——也就是说，不要求付费服务。客户不用付费，而是用数据来支付，这些数据推动了为这些服务付费的在线广告。因此，SMVSS 有充分的动机建立我们的个人信息档案——从最平凡的事实到最私密的细节——并使用它们来销售和展示定向广告。有时，这些信息仍属于收集这些信息的公司内部。但通常情况下，他们会与关联公司或其他第三方共享这些信息，包括中国等外国的实体，而收集这些信息的公司对这些实体没有任何控制权。 7F 8 这些信息通常会无限期地保留，8F 9 美国用户通常没有合法权利要求删除其个人信息。公司通常会汇总和匿名化收集的数据，但这些信息通常可以重新组合以轻松识别用户。9F 10
量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。
基于业务流程的竞争情报系统设计及信息传输标准分析
摘要：本文研究一套基于业务流程的竞争情报系统，旨在通过高效的数据采集、处理和分析，帮助企业在激烈的市场环境中获取有价值的战略信息。随着互联网的快速发展，企业面临的信息量急剧增加，如何筛选出具有实用价值的信息成为一大难题。为此，本文深入分析企业的具体需求，提出了系统架构的三个模块：情报采集、情报处理和情报服务。情报采集通过关键字搜索、URL抓取实现初步的信息收集，并结合文本处理技术对数据进行清洗、结构化，提高数据的准确性。在此基础上，本文提出了信息转换标准，并采用机器学习中的SVM分类算法和K-means聚类算法对文本数据进行精细分类和非监督聚类，从而优化信息管理和分发。该系统能有效提高信息收集利用效率，帮助管理者在复杂的市场环境中做出更准确的决策，具有重要的应用价值。