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从概率幅度计算量子力学演化的复杂性
编辑：Hubert Saleur 我们研究在配备 Fubini-Study 度量的 Bloch 球面上连接任意源状态和目标状态的时间最优和时间次优量子哈密顿演化的复杂性。这项研究分多个步骤进行。首先，我们通过路径长度、测地线效率、速度效率和连接源状态和目标状态的相应动态轨迹的曲率系数来描述每个幺正薛定谔量子演化。其次，从经典的概率设置开始，在仅对系统物理有部分了解的情况下，可以使用所谓的信息几何复杂性来描述弯曲统计流形上熵运动的复杂性，然后我们过渡到确定性量子设置。在这种情况下，在提出量子演化的复杂性定义之后，我们提出了量子复杂性长度尺度的概念。具体来说，我们讨论了这两个量的物理意义，即布洛赫球面上指定从源状态到目标状态的量子力学演化的区域的可访问（即部分）和可访问（即全部）参数体积。第三，在计算了两个量子演化的复杂性测量和复杂性长度尺度之后，我们将我们的测量行为与路径长度、测地线效率、速度效率和曲率系数的行为进行比较。我们发现，一般来说，高效的量子演化比低效的演化复杂度要低。然而，我们还观察到复杂性不仅仅是长度。事实上，弯曲程度足够的长路径可以表现出比曲率系数较小的短路径更简单的行为。
牲畜复杂性状的遗传分析
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建议引用：Dudnik, Olesya 等人 (2021)：能源行业实施人工智能技术的趋势、影响和前景：开放式创新的含义，《开放式创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 7 卷，Iss。2，第 1-27 页，https://doi.org/10.3390/joitmc7020155
1 莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学（谢切诺夫大学）儿童牙科和正畸学系，俄罗斯莫斯科 119991；Olesya.V.Dudnik@yandex.ru 2 大西洋科学技术学术出版社，美国马萨诸塞州波士顿 01233 3 自主非营利组织“科学评论出版社”（Nauchnoe Obozrenie），俄罗斯莫斯科 127051 4 国立管理大学数字化转型管理研究所，俄罗斯莫斯科 109542；nikolay.kuznetsov53@gmail.com 5 莫斯科鲍曼国立技术大学基础科学学院数学模拟系，俄罗斯莫斯科 105005；marina.podzorova@inbox.ru 6 东北联邦大学数理经济学和应用信息科学系，俄罗斯雅库茨克 677009； irina.v.nikolaeva@lenta.ru 7 莫斯科理工大学公共管理与法律系，107023 莫斯科，俄罗斯；larissavatutina@yandex.ru 8 乌德穆尔特国立大学金融、会计与经济数学方法系，426034 伊热夫斯克，俄罗斯；ekaterina.khomenko@yahoo.com 9 普列汉诺夫俄罗斯经济大学历史与哲学系人道主义培训中心，117997 莫斯科，俄罗斯；marina.ivleva.2014@inbox.ru * 通信地址：info@astap.net 或 marina.vasiljeva2017@gmail.com
建议引用：Chae, Bongsug；Goh, Gyuhyeong (2020)：人工智能和数据分析领域的数字企业家：他们是谁？，《开放式创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 6 卷，Iss。3，第 1-15 页，https://doi.org/10.3390/joitmc6030056
摘要：数字技术是创业活动的关键资源，人们对数字创业非常感兴趣。虽然许多研究都集中在数字技术在创业中的作用以及它们如何塑造这个领域，但对数字创业的关键参与者的研究相对较少。本研究使用来自 Crunchbase 和 Twitter API 以及学习机的数据，试图回答“谁是数字企业家？”的问题。 本研究报告称，人工智能和数据分析 (AIDA) 行业的数字企业家比非数字企业家更有可能是男性，并且更活跃且在线联系更紧密。此外，他们往往比其他非数字企业家更外向，更不认真和随和。我们的研究结果有助于更清楚地了解数字企业家，这将引起投资者、政策制定者、当前和未来的数字企业家和教育工作者的极大兴趣。
建议引用：Regona, Massimo；Yigitcanlar, Tan；Xia, Bo；Li, Rita Yi Man (2022)：人工智能在建筑行业应用的机遇与挑战：PRISMA 评论，《开放创新：技术、市场与复杂性》期刊，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。1，第 1-31 页，https://doi.org/10.3390/joitmc8010045
摘要：人工智能 (AI) 是一种强大的技术，具有多种功能，如今在所有行业中都开始显现出来。然而，与其他行业相比，人工智能在建筑行业的普及程度相当有限。此外，尽管人工智能是建筑环境研究的热门话题，但研究建筑行业人工智能采用水平低的原因的综述研究有限。本研究旨在通过确定人工智能的采用挑战以及为建筑行业提供的机遇来缩小这一差距。为了实现这一目标，该研究采用了 PRISMA 协议的系统文献综述方法。此外，文献的系统综述侧重于建筑项目生命周期的规划、设计和施工阶段。审查结果表明：(a) 人工智能在规划阶段特别有益，因为建筑项目的成功取决于准确的事件、风险和成本预测；(b) 采用人工智能的主要机会是通过使用大数据分析和改进工作流程来减少花在重复任务上的时间； (c) 将人工智能融入建筑工地的最大挑战是该行业的碎片化性质，这导致了数据获取和保留的问题。研究结果为建筑行业的各方提供了有关人工智能适应性的机会和挑战的信息，并有助于提高市场对人工智能实践的接受度。
建议引用：Yigitcanlar, Tan 等人 (2021)：地方政府人工智能 (AI) 的负责任城市创新：概念框架和研究议程，《开放创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 7 卷，Iss。1，第 1-16 页，https://doi.org/10.3390/joitmc7010071
1 昆士兰科技大学建筑与建筑环境学院，2 George Street，布里斯班 QLD 4000，澳大利亚 2 圣卡塔琳娜联邦大学技术学院，Campus Universitario，Trindade，Florian ó polis，SC 88040-900，巴西 3 萨拉曼卡大学 Bisite 研究小组，37007 萨拉曼卡，西班牙；corchado@usal.es 4 空气研究所，物联网数字创新中心，37188 萨拉曼卡，西班牙 5 大阪工业大学工程学院电子、信息和通信系，大阪 535-8585，日本 6 阿卜杜勒阿齐兹国王大学高性能计算中心，Al Ehtifalat St，吉达 21589，沙特阿拉伯； rmehmood@kau.edu.sa 7 香港树仁大学经济及金融系，香港北角伟翠街 10 号，中国；ymli@hksyu.edu 8 亚利桑那州立大学公共事务学院，美国亚利桑那州凤凰城北中央大道 411 号，邮编 85004；karen.mossberger@asu.edu 9 昆士兰科技大学管理学院，澳大利亚昆士兰州布里斯班乔治街 2 号，邮编 4000；kevin.desouza@qut.edu.au * 通讯地址：tan.yigitcanlar@qut.edu.au；电话: +61-7-3138-2418
建议引用：Yigitcanlar, Tan 等人 (2020)：人工智能技术与相关城市规划和发展概念：澳大利亚如何看待和利用它们？，《开放创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 6 卷，第 4 期，第 1-21 页，https://doi.org/10.3390/joitmc6040187
1 昆士兰科技大学建筑环境学院，2 George Street，布里斯班 4000，昆士兰州，澳大利亚；ruth.kankanamge@hdr.qut.edu.au (N.K.); massimo.regona@hdr.qut.edu.au (M.R.); andres.ruizmaldonado@connect.qut.edu.au (A.R.M.); bridget.rowan@connect.qut.edu.au (B.R.); hanseung.ryu@connect.qut.edu.au (A.R.)2 昆士兰科技大学管理学院，2 George Street，布里斯班 4000，昆士兰州，澳大利亚； kevin.desouza@qut.edu.au 3 萨拉曼卡大学 Bisite 研究小组，37007 萨拉曼卡，西班牙；corchado@usal.es 4 航空研究所，物联网数字创新中心，37188 萨拉曼卡，西班牙 5 大阪工业大学工学院电子、信息与通信系，大阪 535-8585，日本 6 阿卜杜勒阿齐兹国王大学高性能计算中心，Al Ehtifalat St，吉达 21589，沙特阿拉伯；rmehmood@kau.edu.sa 7 香港树仁大学可持续房地产研究中心，10 Wai Tsui Cres，北角，香港，中国；ymli@hksyu.edu * 通信地址：tan.yigitcanlar@qut.edu.au；电话: + 61-7-3138-2418
拓扑数据分析的量子算法的复杂性理论限制
用于拓扑数据分析的量子算法（TDA）似乎比最佳的经典方法具有指数优势，同时还可以免疫去量化程序和数据加载问题。在本文中，我们提供了复杂性理论的证据，即TDA的核心任务（估计Betti数字）即使对于量子计算机也很棘手。特别是，我们证明，计算贝蒂号的问题完全是＃p-hard，而将betti号码近似为乘法误差的问题是NP-HARD。此外，如果仅限于TDA的量子算法，这两个问题都会保留其硬度。由于预计量子计算机不会在次指数时间内解决＃p-hard或NP - 硬问题问题，因此我们的结果表明，在最坏情况下，量子算法仅在TDA中仅具有多项式优势。我们通过表明劳埃德（Lloyd），加纳龙（Garnerone）和扎纳迪（Zanardi）开发的TDA的开创性量子算法来支持我们的主张，这在几乎所有情况下都超过了最著名的经典方法上的二次加速。最后，我们认为，如果给出输入数据作为简单的特定而不是作为顶点和边缘列表，则可以恢复量子优势。
工程教育中有关复杂性的计算思维
解决从工程教育到发展计算思维的复杂性，以应对与可持续发展目标保持一致的当代挑战，这是在不同情况下成功采用的观点。该分支机构中的文献报告说，通过基于模型的，基于项目和询问的计划，计算思维能力的整合有效地实现了，从而促进了学生积极参与对学习的责任[1]。计算思维的子能力，即算法思维，模式识别，抽象和分解[2-4]，使任何学科的学生都可以基于实践的复杂问题创建解决方案，并与周围现实相关。，尤其是在工程教育中，要解决特定于特定技术领域的技术和科学领域的新兴问题是相关的[5]。无疑是在连续探索下。
节311、313和319 CRPC复杂性和...
“ 14。对第311条CRPC的明显阅读将表明，在召唤证人或召回或重新检查任何已经审查的证人的问题时，最广泛的权力已在法院投资。对该规定的读物表明，“任何”一词被用作“法院”，“询问”，“审判”，“其他程序”，“作为证人的人”，“出席者，但没有被召唤为证人”和“已经审查过的人”。通过将上述“任何”表达方式作为上述各种表达式的前缀，最终指出，法院需要满足的所有内容仅与此类证据有关，这些证据似乎对案件的正义决定至关重要。”