XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内存空间
通过学习的搜索增强内存空间索引
我们想借此机会感谢审阅者和元评估者的洞察力和建设性的反馈，并为我们提供了通过此修订来加强论文的机会。根据提供的反馈，我们已经仔细而广泛地修订了手稿，并进行了大量改进。我们在解决审阅者提出的特定问题和评论之前，在“元评论”部分中对修订版的最重大更改进行了摘要。由于我们必须在此提交中提交摄像机准备版本，因此我们无法突出显示新内容和不同颜色的重要变化；但是，我们在这封信中指定了这些更改，可以在手稿中找到。
第 1 章：计算机科学简介
RAM 和 ROM 都是计算机系统的关键组件，各自发挥着不同的作用。RAM 允许快速访问运行应用程序所需的数据，提供系统进程高效运行所需的临时内存空间。而 ROM 则存储启动和控制系统硬件的基本、不可更改的指令。
第 2 章（CCT-him 的组件）.pmd - NCERT
计算机的名称确实源于其基本功能，即计算。从基本意义上讲，任何计算都需要原始数据和它们之间执行的操作。这意味着接收数据、处理数据、在操作的不同阶段将数据保存在内存中、拥有一些对所有操作都至关重要的数据集并提供操作结果。因此，计算机本质上意味着一个组件系统 (i) 输入数据和显示输出，即输入和输出设备；(ii) 称为中央处理单元 (CPU) 的处理单元和 (iii) 可以是只读存储器 (ROM) 或随机存取存储器 (RAM) 的内存空间。人们应该意识到，理解计算机的不是外观，而是它的功能。
数据库的量子计算：简短的调查和视力
摘要随着量子计算的发展，自1980年代以来就已经取得了重大进步，导致量子计算机的诞生并在这个新兴领域激发了广泛的热情。虽然量子计算仍处于开发的早期阶段，但研究人员越来越吸引其魔力，并确定了各个领域的许多引人入胜的应用程序，包括密码学，查询优化和机器学习。值得注意的是，最有前途的应用程序之一在于数据库管理系统领域内，从而为数据库提供了量子计算，这具有与经典数据库相比的实质优势，尤其是在查询处理速度和效率方面，以及节省内存空间。本愿景论文旨在概述数据库领域的量子计算的挑战和机会，并概述了开发量子多模式数据库的潜力。
消除噪声量子计算模拟中的冗余计算
摘要 - 经典机器上的量子量子计算（QC）模拟非常耗时，因为它需要大量错误注射试验的蒙特卡洛模拟来模拟随机噪声的效果。与现有QC仿真优化的正交，我们的目标是通过消除这些蒙特卡洛模拟试验中的冗余计算来加速模拟。 我们观察到许多试验的中间状态通常相同。 一旦在一个试验中计算了这些状态，就可以在其他试验中暂时存储和重复使用它们。 但是，存储此类状态将消耗明显的内存空间。 为了利用共享的中间状态而不引入过多的存储开销，我们建议在实际仿真之前静态生成和分析蒙特卡洛模拟模拟试验。 重新排序这些试验，以最大化两个连续试验之间的重叠计算。 在后续模拟中无法重复使用的状态被删除，因此我们只需要存储一些状态即可。 实验结果表明，所提出的优化方案平均可以节省80％的计算，而仅存储了少量的状态向量。 此外，提出的仿真方案显示出很大的可扩展性，因为可以通过更多的仿真试验或降低错误率的未来QC设备来保存更多的计算。与现有QC仿真优化的正交，我们的目标是通过消除这些蒙特卡洛模拟试验中的冗余计算来加速模拟。我们观察到许多试验的中间状态通常相同。一旦在一个试验中计算了这些状态，就可以在其他试验中暂时存储和重复使用它们。但是，存储此类状态将消耗明显的内存空间。为了利用共享的中间状态而不引入过多的存储开销，我们建议在实际仿真之前静态生成和分析蒙特卡洛模拟模拟试验。重新排序这些试验，以最大化两个连续试验之间的重叠计算。在后续模拟中无法重复使用的状态被删除，因此我们只需要存储一些状态即可。实验结果表明，所提出的优化方案平均可以节省80％的计算，而仅存储了少量的状态向量。此外，提出的仿真方案显示出很大的可扩展性，因为可以通过更多的仿真试验或降低错误率的未来QC设备来保存更多的计算。
量子级人工智能计算
量子计算 (QC) 正在迅速普及。它的适应性吸引了足够的关注，以帮助它成长。来自世界各地的顶尖企业、研究机构、初创公司和拥有足够资源的组织都为这个非凡领域的进步做出了贡献。虽然许多人对其实现其声称的卓越成果的能力持怀疑态度，但其他人对它可以为传统经典计算 (CC) 无法应对的现代挑战提供的解决方案感到兴奋。必须注意的是，QC 本身并不是一种征服或抑制 CC 的技术或范例，而是用于加快 CC 可能落后的步伐。量子机器学习 (QML) 是一个不断发展的课题，它将量子信息（算法）与机器学习 (ML) [ 1 ] 或应用于量子设备的经典机器学习算法相融合，是 QC 中的模型之一。我们希望利用这个混合区域来解决问题，提高性能，就复杂性理论而言，我们应该能够减少运行时间和内存空间。在量子计算机上，量子算法是逐步操作 [ 2 ]：这些操作使用量子力学概念，例如叠加和纠缠，可以提高速度、优化和其他传统计算机上无法执行的高效计算。虽然这是一个发展中的课题，但已经做了很多工作来设计在不久的将来可以与量子设备一起运行的算法。参考文献[ 3 ] 提供了可访问的量子算法的完整列表。
数字信号处理器和架构（...
1. 介绍 TI 和 ADI 可编程 DSP 处理器的架构特点。2. 回顾数字变换技术。3. 给出 DSP 处理器架构的实际例子，以便更好地理解。4. 使用 DSP 处理器的指令集开发编程知识。5. 了解与内存和 I/O 设备的接口技术。第一单元：数字信号处理简介：简介、数字信号处理系统、采样过程、离散时间序列。离散傅里叶变换 (DFT) 和快速傅里叶变换 (FFT)、线性时不变系统、数字滤波器、抽取和插值。DSP 实现中的计算精度：DSP 系统中信号和系数的数字格式、动态范围和精度、DSP 实现中的错误源、A/D 转换错误、DSP 计算错误、D/A 转换错误、补偿滤波器。第二单元：可编程 DSP 设备的架构：基本架构特征、DSP 计算构建块、总线架构和内存、数据寻址能力、地址生成单元、可编程性和程序执行、速度问题、外部接口功能。第三单元：可编程数字信号处理器：商用数字信号处理设备、TMS320C54XX DSP 的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的内存空间、程序控制、TMS320C54XX 指令和编程、片上外设、TMS320C54XX 处理器的中断、TMS320C54XX 处理器的流水线操作。单元 – IV：Analog Devices 系列 DSP 器件：Analog Devices 系列 DSP 器件 – ALU 和 MAC 框图、移位器指令、ADSP 2100 的基本架构、ADSP-2181 高性能处理器。Blackfin 处理器简介 - Blackfin 处理器、微信号架构简介、硬件处理单元和寄存器文件概述、地址算术单元、控制单元、
利用人工智能进行机载处理，实现更加自主、功能更强大的卫星系统
尽管人工智能 (AI) 在地面工业中的应用越来越受欢迎，例如汽车工业中的自主导航和制造过程中的预测性维护，但它在航天工业中的应用却很少。因此，本论文旨在研究在轨道上运行的地球轨道卫星上使用人工智能进行机载处理的可能性。第一步，研究在卫星上部署人工智能的兴趣和趋势，然后研究阻碍其发展进程的挑战。第二步，选择五种潜在的机载应用，研究它们与航天工业的总体相关性，以及与传统方法相比的优势。其中，选择使用人工智能预测电池退化的可能性进行进一步研究，因为它显示出最大的潜力。当今用于监测卫星电池退化的方法严重不足，对新方法的需求很大。文献中提出了几种基于人工智能的方法，但很少用于直接机载处理。因此，我研究了将这种算法用于星上应用的可行性，包括评估不同算法的适用性，以及输入参数和训练数据的选择。我发现使用人工智能可以极大地改善卫星在平台和有效载荷层面的各个方面的性能，使其更高效，也更强大，比如星上在轨电池预测。然而，由于缺乏对太空中人工智能的验证和验证标准，加之太空环境的限制，制约了卫星设计，其实施仍然受到严重阻碍。在调查将人工智能用于星上电池预测时，我发现这将是低地球轨道星座卫星的合适应用，特别是为了延长它们的运行时间，使其超出计划寿命，同时仍能确保安全退役。我估计，假设使用该应用程序将卫星寿命从 7 年延长到 7.5 年，那么在一个拥有 500 颗卫星的星座中，每年平均至少可以节省 2200 万美元的卫星更换成本。根据文献中的参考文献，我发现使用长短期记忆 (LSTM) 算法可以做出最复杂的预测，而门控循环单元 (GRU) 算法的处理量较小，但会损失准确性。训练需要在地面进行，可以使用过去类似任务的遥测数据或来自模拟的合成数据。未来的研究需要调查其实施情况，包括选择合适的框架，还要进行基准测试以评估必要的处理能力和内存空间。