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World File Search System冯诺依曼
沃尔夫·冯·库姆伯格 - ICSID
Wolf 是国际公认的领先独立仲裁员和调解员，在伦敦、华盛顿特区和阿布扎比开展全球业务。Wolf 在国际业务中处理复杂的商业纠纷方面拥有 30 多年的经验，尤其专注于海事、航空、国防、技术、网络、工程/基础设施、能源、石油和天然气以及投资者与国家之间的纠纷解决。在建立 ADR 业务之前，他曾担任诺斯罗普·格鲁曼公司的法律总监和助理总法律顾问，在此之前，他曾在 Litton Industries Inc. 任职。在他的国际职业生涯中，他曾在多伦多、苏黎世和伦敦办事处工作。作为诺斯罗普·格鲁曼公司的助理总法律顾问，Wolf 与 52 多个国家的政府和国家机构合作，处理贸易、安全、监管和投资事务，并负责包括仲裁、裁决和调解在内的国际纠纷。在担任该职位期间，他拥有北约主要国家的安全许可。他还非常熟悉欧盟法律和大多数欧盟国家的国内法，并且是英国和加拿大的合格律师。因此，他精通民法和普通法。他的专业分析涵盖了所有类型的争议管理和解决委员会、裁决系统、ADR 指南和示范条款、ADR 政策和程序、全球冲突合规和治理计划、仲裁计划、政府采购和供应链争议管理。他与 ADR 机构进行了广泛合作，为包括国家间、投资者间和商业事务在内的高度复杂的争议制定了适当的流程设计机制。他是一位全面而有效的国际争议解决专家，能够处理最复杂和价值最高的案件。他是投资者与国家调解发展和能源转型引发的争议风险方面的思想领袖。
量子机器学习的发展
考古证据表明人类已经学会了计数大约 50,000 年（Eves ( 1983 )）。自公元前 300 年使用算盘等早期计数工具以来，计算机经历了漫长的道路，然而，重大突破发生在 20 世纪 50 年代，半导体工业的发展导致了晶体管的发明 Shockley 等人（ 1956 ）。这彻底改变了计算行业，并成为标准计算机和其他数字设备的基石，人类最终进入了数字时代。然而，晶体管行业很快就意识到一个基本问题，即密集集成电路（IC）中的晶体管数量可以增加多少，这个问题首次由戈登·摩尔（Gordon Moore） ( 1964 ) 提出。虽然现代计算机依赖于冯·诺依曼体系结构的原理，具有独特的内存和利用输入和输出的中央处理器 (CPU)（冯·诺依曼 (1993)），但计算过程的一些关键特征可以用图灵机 Turing (1969) 来描述。图灵机是一种抽象机器，由一条无限长的磁带组成，磁带一开始是空白的。在任何时间步骤，机器的头部都可以在每个方格处移动，读取其符号，编辑现有符号，并根据当前状态停止或移动到下一个方格。尽管图灵机很简单，但它是一种通用计算机，可以模拟任何给定的算法，无论它有多复杂。此外，图灵机还通过扩展的丘奇-图灵论题捕捉了计算复杂性的概念，即任何合理的计算模型都可以用图灵机在多项式时间内模拟（如下所述，这一论题被认为会被量子计算机驳斥）。然而，如果机器在物理上实现，其速度对于现实世界的问题来说太慢了。这些限制在运行时间方面达到图灵机的上限能力，以及增加集成电路单元中晶体管数量的问题，使得寻找新颖而有效的计算范式成为必然。
PHY-923 量子信息和计算学分...
PHY- 923 量子信息与计算 学分：3-0 先决条件：无 目标和目的：这是一门研究生课程，旨在让学生具备量子力学的基础知识。本课程介绍量子信息的基本结构和程序及其应用。课程的一部分还专门介绍量子计算和量子纠错。 核心内容：量子比特、量子门、信息论、量子算法、量子纠错、量子信息应用 详细课程内容：动机；量子比特、正交态；非正交态；斯特恩·格拉赫实验、量子比特、算子、布洛赫球；单量子比特的密度算子、量子比特密度矩阵的测量、广义测量、POVM、量子密钥分发（使用单量子比特）、量子比特系统、密度矩阵、超光速通信、量子纠缠、贝尔态、EPR 对的不可分离性、贝尔不等式、贝尔不等式的最大违反、纠缠的用途：量子密钥分发（量子无克隆）、量子密集编码、量子态鉴别、量子隐形传态、香农熵、经典数据压缩、冯·诺依曼熵、量子数据压缩、可访问信息、量化纠缠：纠缠浓度和冯·诺依曼熵、佩雷斯可分离性标准、计算机科学概论、图灵机、经典门、复杂性类、量子计算：量子电路、量子门、模拟、Deutsch 算法、量子搜索算法：Grover 算法、量子傅里叶变换、相位估计及其在排序和因式分解中的应用、量子计算动态系统、量子计算机的物理实现、单个量子比特的退相干模型、比特翻转通道、相位翻转通道、比特相位翻转通道、去极化通道、振幅阻尼、相位阻尼、解纠缠课程成果：在课程结束时，学生将能够
会议摘要 - SMC 2016
非常高兴和荣幸地欢迎您参加在匈牙利布达佩斯举行的年度会议 2016 IEEE 系统、人与控制论国际会议 (SMC 2016)。SMC 2016 是 IEEE 系统、人与控制论协会的旗舰会议。它为研究人员和参与者提供了一个国际论坛，以报告最新的创新和发展，总结最新成果，并交流系统科学和工程、人机系统和控制论各个方面的想法和进展。SMC2016 专门献给匈牙利出生的约翰·冯·诺依曼“现代计算机科学的先驱”。为了纪念他，会议的主题是“将世界转变为网络空间的理论”。我们希望这次会议能为您提供一个有价值的会面平台，同时您也能享受布达佩斯，这里因其丰富的历史和文化遗产而经常被称为“中欧小巴黎”。
具有广义不确定性原理的量子纠缠
通过引入耦合谐振子系统，探讨了广义不确定性原理 (GUP) 修正量子力学中量子纠缠的修正情况。构造基态 ρ 0 及其约化子态 ρ A = Tr B ρ 0 ，计算了 ρ 0 的两个纠缠测度，即 E EoF (ρ 0 ) = S von (ρ A ) 和 E γ (ρ 0 ) = S γ (ρ A ) ，其中 S von 和 S γ 分别是冯·诺依曼熵和雷尼熵，直至 GUP 参数 α 的一阶。结果表明，当 γ = 2 , 3 , ··· 时，E γ (ρ 0 ) 随 α 的增加而增大。值得注意的是，E EoF (ρ 0 ) 不具有 α 的一阶。根据这些结果，我们推测，对于非负实数 γ ，当 γ > 1 或 γ < 1 时，E γ (ρ 0 ) 随 α 的增加而增加或减少。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。由 SCOAP 3 资助。
基于 ReRAM 的内存处理架构...
机器学习已经在图像分类[1]、视频识别[2]、自然语言处理（NLP）[3]和游戏策略[4]等众多应用中取得了最先进的性能。此外，深度神经网络（DNN）甚至可以在一些任务中超越人类水平的表现，例如ImageNet分类[5]和棋盘游戏围棋[4]。同时，神经网络的复杂度和参数大小在过去几年中飙升。尽管通用图形处理单元（GPGPU）取得了快速发展，但其能源效率仍然远低于终极“智能”——人脑，后者包含10 10个神经元和10 14个突触，但仅消耗约20瓦[6]。其中一个瓶颈来自于冯诺依曼架构将内存和处理单元分开的事实，从而引入了大量的数据移动能量以及数据访问延迟[7]。
来自不可信组件的可信人工智能系统
摘要 本文讨论了使用著名的冯·诺依曼范式 (VNP) 创建可信赖且可解释的人工智能 (AI) 和基于人工智能的系统 (AIS) 的可能性。分析了人工智能和人工智能系统质量模型，重点关注与人工智能可信度、人工智能系统安全性和保障性相关的最具挑战性的属性。描述了分析框架、VPN 公式、实施方法和 VNP 的演进阶段（在可靠和有弹性的系统和基础设施的背景下），包括创建人工智能系统的阶段和针对各种人工智能质量属性实施范式的特殊性。开发并研究了一种方法和数学模型，描述了在缺乏可信人工智能组件（通道）的情况下如何应用多样性原则构建可信人工智能系统。讨论了人工智能系统“永生”的问题、研究结果和未来步骤。
迈向功能强大的 AI 加速器
摘要 — 深度学习的最新进展可以归因于硬件处理器和人工智能 (AI) 加速器性能的持续改进。除了基于冯诺依曼架构的传统 CMOS 加速器外，硅光子学、忆阻器和单片 3D (M3D) 集成等新兴技术也正在被探索作为后摩尔定律的替代方案。然而，由于制造工艺变化、热串扰和老化导致的故障可能会对新兴 AI 加速器的能源效率和性能造成灾难性影响。在本文中，我们分析了几种新兴 AI 加速器在不同不确定性下的性能，并提出了低成本的方法来评估故障的重要性并减轻其影响。我们表明，在所有技术中，不确定性对性能的影响可能会根据故障类型和受影响组件的参数而有很大差异。因此，本文提出的故障关键性评估技术对于提高产量是必要的。
未来计算机：数字、量子、生物 - 伦敦大学学院发现
3. 数字计算机 数字二进制、存储程序、控制流计算机（见图 1）由包含数据和指令的可寻址存储器以及解释指令的中央处理单元 (CPU) 组成。能够写入数据然后作为指令执行是通用计算的强大基础。CPU 包含一个算术逻辑单元 (ALU) 和一个程序计数器，程序计数器定义要执行的下一条指令的内存地址。20 世纪 40 年代后期，人们提出了多种数字存储程序计算机架构，但冯·诺依曼架构成为行业标准模型，嵌入在计算机和程序语言中。该模型的指令包括一个（ALU 或控制）运算符和操作数（数据或内存地址）。使用 ALU 指令时，程序计数器会自动递增。使用控制指令时，内存地址会覆盖程序计数器。
量子测量问题
• 非线性——无论内部还是环境的线性“退相干”[3]（相位随机化）都无法解释共存量子可能性的消失[4]，[5]，因为一切，包括测量仪器和观察者，都是由量子实体组成的。例如，[6] 很好地、透明地证明了这一点。无论一个数学上的线性系统有多大，它都不可能神奇地自行变成非线性——这也相当于“奇迹”，而不是物理学。在任何纯线性量子模型中，叠加态都会无限期地持续存在，遵循幺正演化。通过对越来越大的子系统叠加进行无限回归，即“冯·诺依曼链”，这不可避免地导致了这样的结论：在线性模型中，任何东西都无法测量（！）3 [8]，或者导致了一个多重世界图景[9]，但除了不可测试和缺乏科学可预测性之外（因为任何不是绝对禁止的事情都保证会发生在某些共存的、线性叠加的平行世界中），甚至对于