XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变换的
量子奇异值变换方法...
与此同时，巨大的研究兴趣催化了新型量子算法和子程序的发现 [ 4 ]。其中仅有少数算法和子程序构成了大多数已知量子算法的基石，即量子搜索、量子相位估计和哈密顿模拟。它们乍一看并没有结构上的相似之处，但令人惊讶的是，它们都可以用量子奇异值变换 (QSVT) [ 1 ] 的框架来表述。QSVT 由 Gily´en 等人于 2018 年开发，是一种允许对包含在更大的酉算子中的非酉矩阵进行多项式变换的过程。由于可实现的多项式集非常广泛，因此 QSVT 可应用于众多场景。由此产生的算法具有吸引人的特性，例如“概念上简单且高效” [ 8 ]。由于几乎所有量子算法都可以用 QSVT 来表述，因此它也被称为“量子算法的大统一”[ 1 ]。
在高度不确定的条件下，利用人工智能进行公司治理的有效决策
摘要。本文涉及在深度不确定条件下使用人工智能技术进行公司治理有效决策的研究。为了处理不确定性，建议使用人工智能的认知能力。认知主义可用于在决策时实现直觉、心理和人的内部心理活动的其他组成部分。这些能力使人们能够做出明智的决定并预测这些决定的后果。为了研究深度不确定性的属性，作者建议使用张量模型。深度不确定性的张量模型使得研究传统模型中不具备的不确定性的其他属性成为可能，例如贝叶斯形式主义、Dempster-Shafer 理论、模糊集、基于某些因素的方法（斯坦福形式主义）等。使用张量模型可以研究不确定性的空间模型、不确定性的实值和虚值，以及关于坐标系各种变换的不确定性不变量。
固定翼和多旋翼飞机的稳健视觉惯性导航与控制
以固定翼飞机为例，开发了一种基于矢量场输入的状态相关 LQR 控制器，以及从误差状态和李群理论得出的 EKF，以估计飞机状态和惯性风速。通过蒙特卡罗模拟证明了这种控制器/估计器组合的稳健性。接下来，通过使用阻力系数、部分更新和关键帧重置增强滤波器，提高了多旋翼飞行器最先进的 EKF 的准确性、稳健性和一致性。蒙特卡罗模拟证明了增强滤波器的准确性和一致性得到了提高。最后，推导出使用图像坐标的视觉惯性 EKF，以及用于估计精确视觉惯性估计算法所需变换的离线校准工具。通过数值模拟还表明基于图像的 EKF 和校准器在各种条件下都具有稳健性。
通过马德隆变换进行流体动力学的量子模拟
开发数值方法以在通用量子计算机上有效模拟非线性流体动力学是一项具有挑战性的问题。本文定义了 Madelung 变换的广义，以通过狄拉克方程解决与外部电磁力相互作用的量子相对论带电流体方程。狄拉克方程被离散化为离散时间量子游动，可在通用量子计算机上有效实现。提出了该算法的变体，以在均匀外力的情况下使用当前噪声中间尺度量子 (NISQ) 设备实现模拟。使用该算法对当前 IBM NISQ 上的相对论和非相对论流体动力学冲击进行了高分辨率（高达 N = 2 17 个网格点）数值模拟。本文证明了可以在 NISQ 上模拟流体动力学，并为使用更通用的量子游动和量子自动机模拟其他流体（包括等离子体）打开了大门。
量子动力学并非严格可分
其中 U ð t Þ ¼ e − itH（取 ℏ ¼ 1），tr E 是环境上的部分迹。这种量子过程的开放系统模型表明，诱导量子信道可以理解为较短（时间和诱导变化）状态变换的组合。然而，正如 Wolf 和 Cirac [1] 的开创性著作中所发现的那样，存在不能写成其他信道的串联的量子信道；因此，它们是不可分割的。这类似于素数；它们不能被分解。在本文中，我们将更详细地研究这种类比，并展示它在量子信道结构问题中的强大应用。我们感兴趣的是看看如何将给定的信道分解为不可分割的信道。具体来说，我们的目标是表征 n 可分割量子信道的家族，即最多由 n 个量子信道串联而成的信道。正如我们将看到的，可分割性和因式分解之间存在几个关键区别。首先，
ACIT'2024
-46：使用SDN和负载平衡策略改善WEBRTC服务质量。（Monji Kherallah）-140：自动电气化中的艺术状态。（Adnan Shaot）-190：基于低复杂度均衡器的基于分数傅立叶变换的OFDM系统，用于水下声学通信。（HANI ATTAR）-191：基于其数学模型和实际表示，为Rayleigh Block褪色通道模拟有限状态Markov链。（HANI ATTAR）-192：通过基于紧凑的SIW谐振器UWB叉子单极天线来增强无线通信。（Hani Attar）-203：实时VPN异常检测系统。（Amneh Alamleh）-224：对Vanet攻击预测模型脆弱性管理和国防选择的全面审查。（Abeer al-Mohtaseb）-230：使用深层学习的实时车辆检测和分类。（kenza bengoud）
![arxiv：2408.02660v2 [physics.plasm-ph] 2025年2月15日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\619429d044ecc70677d2feff571406c633a0756f.webp)
arxiv：2408.02660v2 [physics.plasm-ph] 2025年2月15日
通过分析已经通过血浆的激光束的横向强度分布来描述高能密度等离子体的特性。使用射线传递矩阵分析，可以通过光束偏转角度直接校准折光仪的输出。本文描述了一种新颖的方法，该方法是根据激光束的横向强度分布的空间波数校准折光仪输出的方法。这是通过用栅格结构代替等离子体来调节梁的横向强度，从而产生以已知傅立叶变换的强度分布来实现的。这种校准技术将生成偏转角度的一对一映射到波数，并可以测量系统可用的傅立叶空间的尺寸。激光束穿过高能密度等离子体时产生的波数谱可能包含有关等离子体中存在的密度波动类型的信息。
重新访问力的图形布局
摘要 - 在本文中，我们提出了T-FDP模型，T-FDP模型是一种基于学生t分布定义的新型有界短距力（T-Force）的定向位置方法。我们的表述具有灵活性，对附近的节点施加有限的排斥力，并且可以在其短期和长期效应中分别进行调整。在力指导的图形布局中使用此类力比当前方法可得出更好的邻域保存，同时保持低应力误差。使用快速傅立叶变换的有效实现是比最新方法快的速度快一个数量级，而在GPU上的两个订单则更快，使我们能够通过全球和本地调整复杂图的实时调整T-FORCE来执行参数调整。我们通过针对交互式探索的最新方法和扩展的数值评估来证明方法的质量。
丹尼尔·拉基塔（Daniel Rakita）
CPSC 487/587 3D空间建模和计算。耶鲁大学。（课程我设计）计算机科学和相关领域的几个领域必须建模并计算对象如何随着时间的推移位于三维空间中，例如机器人技术，计算机视觉，计算机图形，计算机物理学，计算生物学，航空工程等。本课程将教学学生如何在对象之间的空间配置和空间关系随时间进行计算。所涵盖的主题将包括代表空间配置和转换的各种方法（例如变换矩阵，欧拉角，单位四季度，双重四基础等等。），空间变换的层次链，空间表示的衍生物相对于时间，计算空间对象之间的相交和渗透深度，在空间表示（例如使用花朵）上插值，信号处理，超过空间变换，优化空间代表，超过空间表示。
人工智能：从电子到光学
与电子学相比，光学有几个优势：其固有的并行性、几乎无限的带宽、与电子相比通过简单传播进行简单变换的能力（例如傅里叶变换）[1]。因此，光学从一开始就被认为是模拟计算的可行替代方案。在 80 年代，光学非线性、半导体激光器和光学存储器的出现使人们希望光学可用于构建通用计算平台。可惜的是，光学的进步未能赶上摩尔定律的指数级速度，建造这种通用光学计算机的希望在 90 年代被抛弃了 [2]。尽管如此，光学在存储领域以及电信领域都有着广泛的应用，包括长距离光纤通信以及最近的互连。神经网络。与此同时，20 世纪 50 年代还出现了一种与传统编程截然不同的计算范式：人工神经网络或 ANN，所有现代人工智能都以此为基础。它（大致）受到大脑结构和行为的启发，其中神经元