XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图态
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
基于量子纠缠的远程态制备研究进展
[42] Ra Y S，Dufour A，Walschaers M等。多模光场的非高斯量子状态[J]。自然物理学，2020，16（2）：144-147。[43] Asavanant W，Yu S，Yokoyama S等。生成时间 - 域 - 多路复用两个维群集状态[J]。Science，2019，366（6463）：373-376。[44] Larsen M，Guo X，Breum C等。确定性生成两个维簇状态[J]。Science，2019，366（6463）：369-372。[45] Aasi J，Abadie J，Abbott B P等。使用挤压的光态[J]增强了LIGO重力波检测器的灵敏度。自然光子学，2013，7（8）：613-619。[46] Yonezawa H，Furusawa A.连续 - 可变的量子信息处理，挤压光态[J]。光学和光谱学，2010，108（2）：288-296。[47] Takeda S，Furusawa A.朝向大 - 比例断层 - 耐受性光子量子计算[J]。APL Photonics，2019，4（6）：060902。[48]秦忠忠，王美红，马荣，等。压缩态光场及其应用研究[J]。激光与光电子学进展，2022，59（11）：1100001。QIN Z Z，Wang M H，Ma R等。挤压光及其应用的进展[J]。激光和光电进度，2022，59（11）：1100001。[49] Mari A，Eisert J.阳性Wigner函数呈现量子计算有效的经典模拟[J]。物理评论来信，2012，109（23）：230503。[50] Xiang Y，Kogias I，Adesso G等。物理评论A，2017，95（1）：010101。多部分高斯转向：一夫一妻制约束和量子加密应用[J]。[51] Xiang Y，Liu S H，Guo J J等。分销和
图态退相干动力学的可解模型
我们提出了一个精确可解的玩具模型，用于 N 个量子比特的置换不变图状态的连续耗散动力学。此类状态局部等效于 N 个量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态，后者是许多量子信息处理装置中的基本资源。我们重点研究由 Lindblad 主方程控制的状态的时间演化，该方程具有三个标准单量子比特跳跃算子，哈密顿量部分设置为零。通过推导出在 Pauli 基中随时展开的可观测量的期望值的解析表达式，我们分析了非平凡的中间时间动力学。使用基于矩阵乘积算子的数值求解器，我们模拟了最多 64 个量子比特的系统的时间演化，并验证了数值上与解析结果的精确一致性。我们发现，系统二分算子空间纠缠熵的演化呈现出一个平台期，其持续时间随着量子比特的数量呈对数增加，而所有泡利算子积的期望值最多在常数时间内衰减。
使用 SAT 进行量子图态合成
摘要 在量子计算和量子信息处理中，图状态是一种特殊类型的量子状态，常用于量子网络和量子纠错。一个反复出现的问题是仅使用局部操作找到从给定源图状态到所需目标图状态的转换。最近有研究表明，确定可转换性已经是 NP 难问题。在本文中，我们提出了一种用于局部和非局部图状态操作的 CNF 编码，对应于一和两量子比特 Clifford 门和单量子比特 Pauli 测量。我们在有界模型检查设置中使用此编码来合成所需的转换。此外，对于局部转换的完整性阈值，我们提供了转换长度的上限（如果存在）。我们在两种设置中评估该方法：第一种是从可以改变量子比特数量的随机图状态合成无处不在的 GHZ 状态，而第二种则基于拟议的 14 节点量子网络。我们发现该方法能够在 30 分钟内合成多达 17 个量子比特的图形转换。
上态和下态量子的描述
HITRAN2004 论文 [1] 中曾描述过 HITRAN 数据库逐行部分提供的能级或状态的量子数标识。从那时起，许多新分子被添加到 HITRAN 数据库中，并且对某些分子和同位素的格式进行了调整以包含更多信息。下表将概述作为 HITRAN2020 传统（默认）“.par”输出格式（请参阅 www.hitran.org/lbl/ ）的一部分提供的量子数格式（截至 HITRAN2020 [2]）。应当注意，“.par”是固定长度的 ASCII 格式；因此，一些分子需要单独的解决方案才能在有限的空间内拟合所有可用的量子信息。数据库的关系结构还支持XSAMS格式（解释见http://www.vamdc.org/documents/cbc-1.0/），可以通过创建自定义输出格式进行检索，并能够存储更详细的量子信息。
纠缠态比乘积态更难转移
摘要：纠缠态的分布是许多量子信息处理协议中至关重要的关键任务。一种常用的量子态分布设置设想在一个位置创建状态，然后通过一些量子通道将其发送到（可能不同的）远程接收器。虽然毫无疑问，也许直观地预料到，纠缠量子态的分布效率低于乘积态，但尚未对这种低效率（即纠缠态和分解态的量子态传输保真度之间的差异）进行彻底的量化。为此，在这项工作中，我们考虑了 n 个独立的振幅衰减通道，它们并行作用，即每个通道局部作用于 n 个量子比特状态的一部分。我们推导出了在初始状态存在纠缠的情况下，最多四个量子比特的乘积态保真度降低的精确分析结果。有趣的是，我们发现真正的多部分纠缠对保真度的影响比双量子比特纠缠更大。我们的结果暗示了这样一个事实：对于更大的 n 量子比特状态，产品状态和纠缠状态之间的平均保真度差异会随着单量子比特保真度的增加而增加，从而使后者成为不太值得信赖的品质因数。
高斯态
其中 r 是 2 n 维实向量，H 是对称矩阵，称为哈密顿矩阵，不要与哈密顿算子 ˆ H 混淆。矩阵 H 可以假定为对称的，因为其中的任何反对称分量都会增加一个与恒等算子成比例的项（因为 CCR），因此相当于在哈密顿量上增加一个常数。当高阶项不显眼且可忽略不计时，通过二次哈密顿量来建模量子动力学非常常见，量子光场通常就是这种情况。此外，二次哈密顿量在其他实验中也代表了一致的近似，例如离子阱、光机械系统、纳米机械振荡器和许多其他系统。对于相互作用，量子振荡器的“自由”局部哈密顿量 ˆ x 2 + ˆ p 2 （以重新缩放的单位表示）显然是二次的。任何二次汉密尔顿量的对角化都是一个相当简单的数学程序。因为，正如我们将看到的，这种对角化依赖于识别彼此分离的自由度，所以由二次汉密尔顿量控制的系统在量子场论文献中被称为“准自由”。尽管它们的动力学很容易解决，但这样的系统仍然为量子信息理论提供了非常丰富的场景，其中用于分析二次汉密尔顿量的标准方法成为强大的盟友。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
