XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System函数调用
使用高阶函数进行规划组合 - Brown CS
编程是一项复杂的活动，需要非常注重细节。这些细节在抽象层次上可能有很大差异，从非常低的抽象层次（例如，原始数据类型强制）到非常高的抽象层次（例如，算法和启发式选择）。维护所有这些细节可能非常繁重，会产生大量无关的认知负担。出于这些原因和其他原因，人们长期以来一直在尝试教学生规划解决方案。原则上，计划可以专注于高级解决策略，避免一些低级实现细节。通过将解决方案抽象为这些策略，还应该更容易识别解决方案之间的相似之处，并且可能将知识从一个问题转移到另一个问题。不幸的是，几十年来，有关规划和计划制定的文献并没有取得太大进展。从降雨问题 [ 34 ] 开始的研究发现学生无法解决问题，焦点转移到学生的困难而不是学生的计划上。直到最近几年，我们才看到学生成功解决了这个问题 [ 10 , 33 ] 和其他类似问题 [1, 12]。这些最近的成功案例主要要求学生编写程序并追溯学生使用的结构。相比之下，我们明确地回到了这个问题的根源，要求学生预先规划解决方案。具体来说，我们为他们提供了一套规划原语工具包，并要求他们将其组合成解决方案结构。我们可以提供什么原语？作为起点，我们选择使用内置的高阶函数 (hofs)。这种选择没有什么规范可言——人们也可以选择不同的起源。然而，我们选择它们有几个原因：
奇异量子台球的多重分形特征函数
摘要：尽管数学文献中关于量子混沌的大量研究都集中在量子遍历性和疤痕等现象上，但在严格层面上，人们对形态更复杂的特征函数的存在知之甚少。物理学文献推测，动力学介于某些状态之间的量子系统（例如，在 Anderson 局部特征函数和非局部特征函数之间的过渡中，或在经典动力学介于可积性和混沌之间的系统中）的特征函数具有多重分形、自相似结构。迄今为止，在量子混沌的背景下，尚未获得关于此类系统的严格数学结果。我们在此首次严格证明，对于一类被广泛研究的中间量子系统，存在多重分形特征函数。具体来说，我们推导出半经典极限下与算术 ˘ Seba 台球的特征函数相关的 Renyi 熵的解析公式，因为相关特征值趋向于无穷大。我们还证明了更一般的非算术台球基态的多重分形性，并通过与 Epstein zeta 函数的函数方程建立联系，表明该状态下的分形指数满足与物理学文献中预测的对称关系类似的对称关系。
利用 SAT 技术构造最小完美哈希函数
最小完美哈希函数 (MPHF) 用于有效访问大型字典 (键值对集) 的值。发现构建 MPHF 的新算法是一个活跃的研究领域，尤其是从存储效率的角度来看。MPHF 的信息论极限为 1 ln 2 ≈ 1.44 位/键。当前最佳实用算法的范围是每个键 2 到 4 位。在本文中，我们提出了两种基于 SAT 的 MPHF 构造。我们的第一个构造产生的 MPHF 接近信息论极限。对于这种构造，当前最先进的 SAT 求解器可以处理字典包含多达 40 个元素的情况，从而优于现有的 (蛮力) 方法。我们的第二个构造使用 XOR-SAT 过滤器来实现一种实用方法，每个键的长期存储量约为 1.83 位。
关于后处理中单向函数最小性的注记...
摘要。在经典密码学中，单向函数 (OWF) 起着核心作用，它是 (几乎) 所有原语都隐含的最小原语。在量子密码学中，情况更加复杂，其中诚实方和对手可以使用量子计算和通信，并且众所周知，量子环境中的 OWF 类似物可能不是最小的。在这项工作中，我们询问 OWF 是否是后量子密码学中间环境中的最小值，其中协议是经典的，但它们将抵抗量子对手。我们表明，对于广泛的自然设置，如果原语 Q 意味着 OWF，那么它的 (均匀或非均匀安全的) 后量子类似物也是如此。特别是，我们表明，如果原语 Q 通过黑盒经典安全约简 R 暗示任何其他具有 2 消息安全游戏 (例如，OWF) 的原语 P，那么人们总是可以 (有效地) 将任何多项式大小的量子对手破解 P 变成多项式大小的量子对手破解 Q 。请注意，即使使用 Q 实现的 P 实现是任意非黑盒的，此结果仍然成立。我们还证明了当归约 R 预期其预言对手是确定性时，此结果的扩展，只要以下任一条件成立：(1) 对手只需以不可忽略的概率赢得 Q 的安全游戏（例如，Q 是抗碰撞哈希）或 (2) P 和 Q 中的任何一个都有“可证伪的”安全游戏（当 P 是 OWF 时就是这种情况）。当 Q 通过非黑盒安全归约暗示 OWF 时，或者当 P 使用比双消息游戏更复杂的安全游戏时，我们的工作没有回答我们的主要问题。
顶级空手道运动员的诺斯替函数水平 - 飞行员...
高质量的感觉知觉和身体方案（体积认知）是运动表现的重要方面。这项研究比较了36名竞争性空手道运动员组中的立体认知，身体方案和动力学与32名普通人群参与者的对照组。立体认知Petrie测试，两个身体方案测试和三个运动障碍测试是结果测量工具。在立体认知的Petrie测试中未发现显着差异（p = .389）或非主导者（p = .791）手，也没有在Kinesthisia测试中（Domi-Nant，P = .661和Nondominant，p = .051）。空手道运动员在身体方案测试中表现出色，即第五宽度估计（p = .024）和肩部宽度估计（p = .019），以及空手道特异性的基因斯封测试，即单拳（p = .010）和triple punch（p = .010）和triple punch（p = .010）。这项研究证实，与一般人群相比，在执行快速动态运动时，竞争性空手道运动员的体分症明显更好，并且准确性更好。
研究项目建议：组合函数计算的量子计算和硬度
该研究项目提案在EDA（电子设计自动化）和Quantum Computing之间的交集建立。前者是一个研究领域，致力于开发算法和软件工具，以自动化与数字电子电路设计相关的任务。尤其是，这种仪器的前端是逻辑设计流，鉴于对电路的高级描述，它会产生网络清单，这是定义使用块的所有实例及其互连的文档。这些块中的每个块代表一个特定的布尔函数。EDA后端是物理设计流，鉴于网络清单，它定义了电路的最终示意图，即建立要使用的库组件，如何将它们放置在芯片的核心区域（位置）以及如何互连（路由）。库的可用组件组件实现了基本的布尔函数，因此，必须将网表中每个逻辑块映射到一个或多个库组件（技术映射），以获得等效的最终电路。后者是一种计算模型，其操作可以利用量子机械的现象，例如叠加，干扰和纠缠。量子算法经常被证明提供了明显的加速W.R.T.它们的模拟经典实施，并成为解决重大问题的重要工具，其复杂性类别阻止了经典的超级计算机在合理的时间内实现正确的解决方案。
使用分层 K 函数进行激光雷达数据分类 ...
使用分层 K 均值聚类的激光雷达数据分类 Nesrine Chehata a,b , Nicolas David b , Frédéric Bretar b a Institut EGID - Université Bordeaux 3 - Equipe GHYMAC Allée Daguin 33607 Pessac- Nesrine.Chehata@egid.u-bordeaux3.fr乙国家地理研究所 - MATIS Av. 实验室Pasteur 94165 St. Mandé cedex, France- nicolas.david@ign.fr, frederic.bretar@ign.fr Commission III, WG III/3 关键词：遥感、LIDAR、层次分类、DTM、多分辨率 摘要：本文涉及使用激光雷达点云过滤和分类来建模地形，更一般地用于场景分割。在本研究中，我们建议使用众所周知的 K 均值聚类算法来过滤和分割（点云）数据。K 均值聚类非常适合激光雷达数据处理，因为可以根据所需的类别使用不同的特征属性。当仅处理 3D 点云时，属性可能是几何或纹理的，但当联合使用光学图像和激光雷达数据时，属性也可能是光谱的。该算法基于固定的邻域大小，可以处理植被茂密的陡峭地貌、山区区域和呈现微地形的地形。我们的算法的新颖之处在于提供分层分割聚类来提取地面点。聚类分割的数量用于自动限定分类可靠性。这一点在以前的工作中很少被处理。此外景观< /div>
基于变分量子电路的函数回归理论误差性能分析
噪声中型量子 (NISQ) 设备使得量子神经网络 (QNN) 的变分量子电路 (VQC) 的实现成为可能。尽管基于 VQC 的 QNN 在许多机器学习任务中取得了成功，但 VQC 的表示和泛化能力仍需要进一步研究，特别是涉及到经典输入的降维时。在这项工作中，我们首先提出了一个端到端量子神经网络，即 TTN-VQC，它由一个基于张量训练网络 (TTN) 的量子张量网络组成，用于降维，还有一个 VQC 用于函数回归。然后，我们针对 TTN-VQC 的表示和泛化能力进行误差性能分析。我们还利用 Polyak-Lojasiewicz (PL) 条件来表征 TTN-VQC 的优化特性。此外，我们对手写数字分类数据集进行了功能回归实验，以证明我们的理论分析。
基于 CORDIC 的神经工程硬件双曲函数实现
有多种方法可以在数字硬件中实现双曲函数。查找表 (LUT) 速度快，但需要大量内存资源。因此，使用此方法实现时需要在精度、速度和硬件面积（成本）之间进行权衡。此外，尽管这是最快的方法，但从内存层次结构的较高级别读取数据的能量成本很高。随机计算方法的精度低，延迟也长。计算器受益于泰勒级数展开方法来计算双曲函数。然而，它们在面积和内存设计方面缺乏硬件效率。为了缓解泰勒级数的效率问题，一种更硬件高效的算法，称为坐标旋转数字计算机算法，简称 CORDIC 算法，已经
关于布尔函数和实函数作为量子计算汉密尔顿函数的表示
将位上的函数映射到作用于量子位上的汉密尔顿量在量子计算中有许多应用。特别是，表示布尔函数的汉密尔顿量对于将量子退火或量子近似优化算法应用于组合优化问题是必不可少的。我们展示了这些函数如何自然地用汉密尔顿量来表示，这些汉密尔顿量是泡利 Z 算子（伊辛自旋算子）的和，和的项对应于函数的傅里叶展开。对于许多由紧凑描述给出的布尔函数类，例如给出可满足性问题实例的合取范式布尔公式，计算其汉密尔顿量表示是 #P 难，即与计算其满足分配的数量一样难。另一方面，构造表示实函数的汉密尔顿量（例如每个作用于固定数量的位的局部布尔子句之和）通常不存在这种困难，这在约束满足问题中很常见。我们展示了组合规则，通过将表示更简单子句的汉密尔顿算子组合为构建块，明确构造表示各种布尔函数和实函数的汉密尔顿算子，这些规则特别适合直接实现为经典软件。我们进一步将结果应用于受控酉算子的构造，以及在辅助量子比特寄存器中计算函数值的算子的特殊情况。最后，我们概述了我们的结果在量子优化算法中的几个其他应用和扩展。这项工作的目标是提供一个量子优化设计工具包，专家和从业者都可以使用它来构建和分析新的量子算法，同时为文献中出现的各种构造提供一个统一的框架。