海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者:Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma,“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”,载于《计算机》,第 54 卷,第 12 期,第 92-98 页,2021 年 12 月,doi:10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中,所有其他用途均须获得 IEEE 的许可,包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表,或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要:本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词:海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章:近年来,石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措,推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年,人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元(图 1)。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如,根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告,该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力,GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列(表 1)。
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络,这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时,最小化能耗是一个重要的考虑因素,因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中,我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法,该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ,时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限,\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限; n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数,我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到,存在一些图族,对于这些图族,我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优,因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题,即为网络中的每个节点分配一个邻居,以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里,一个关键目标是最小化最大负载,定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法,该算法确定一个邻居分配,其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
IAC MAC 项目是一种不定期交付不定量项目 (IDIQ),支持三个领域 22 个技术重点领域 (TFA) 的研发 (R&D) 及其他相关服务:• 网络安全和信息系统 • 国土防御和安全 • 国防系统
在1986年在Dan Voiculescu的一系列论文中引入后,自由概率在其理论和应用中都实现了令人难以置信的增长。这包括Nica和Speicher首先引入的自由库群的理论,该理论通过组合镜的镜头提供了一个统一的框架,以理解经典和自由的独立性[27]。它已被用作各个领域的工具,包括随机矩阵理论,组合,对称组的表示,大偏差和量子信息理论。在大多数情况下,上面提到的关系仅在渐近意义上存在,这主要是由于没有非平凡的自由对象存在于实用维度。然而,作者与丹尼尔·斯皮尔曼(Daniel Spielman)和尼克希尔·斯里瓦斯塔瓦(Nikhil Srivastava)的最新作品[18,19,22]表明,有限结构的行为与渐近的“自由”行为非常相似,尽管从技术上讲并不是“自由”。本文的目的是提出一种理论,我们称之为“有限的自由概率”,是一种扩展基本概念和自由概率的见解,以使用多项式卷积为有限的对象。
量子电路优化对于提高量子计算的实用性和效率至关重要。特别是,为了满足量子电路急需的紧凑性,可逆电路的合成正在被深入研究。由于 T 门具有较高的容错实现成本 [1],因此人们投入了大量工作来最小化 T 数量 [2–9] 和 T 深度 [10–13]。相比之下,CNOT 门的实现成本较低,因为它是 Clifferd 群的一部分 [14]。尽管如此,基于 T 门的度量的使用有局限性,事实证明,电路中 CNOT 门的数量是一个不容忽视的度量,因为它会对电路的实现成本产生重大影响 [15]。除此之外,噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子计算机 [16] 具有架构限制。具体而言,这些计算机中的量子比特并非以全对全的方式连接。这意味着具有 2 的元数的逻辑门(例如 CNOT 门)只能应用于某些量子比特对之间。因此,使电路符合给定架构不可避免地会导致 CNOT 计数增加 [17]。处理架构约束的一种常见方法是插入 SWAP 门来路由逻辑量子比特 [18–21]。另一种方法是执行架构感知合成 [22],这种方法通常会产生具有低得多的 CNOT 计数的电路,同时满足架构约束。这种方法通常应用于可以用高级构造(例如线性可逆函数)表示的电路子集。然后可以将这些电路组合在一起以形成完整的架构兼容量子电路 [23, 24]。此编译方案中的一个重要构建块是合成仅由 CNOT 和 RZ 门组成的电路。这些电路可以用称为相位多项式的高级构造来表示。在这项工作中,我们解决了相位多项式合成问题,并针对受限和完全连接的情况提出了有效的算法。
在痕量重建问题中,未知的源字符串x∈{0,1} n通过概率删除通道传输,该通道独立删除了各个位与某些固定概率δ并串联存活的位,从而导致x的跟踪。问题是重建X给定访问独立轨迹的X。任意(最坏情况)字符串的痕量重建是一个具有挑战性的问题,当前的poly(n)时算法是Batu等人的2004年算法。[2]。该算法可以重建一个任意源字符串x∈{0,1} n在poly(n)时间中,规定删除速率Δ符号ΔΔ≤n-(1 / 2+ε)对于某些ε>0。< / div>> < / div>> < / div>在这项工作中,我们通过为任何缺失速率δ≤n-(1 /3+ε)提供了poly(n) - 时算法的结果。我们的算法通过交替基于对齐的过程来起作用,我们显示了源字符串的一部分不是“高度重复性”的,并有效地确定了源字符串高度重复性子词的长度。
Igusa 的局部 zeta 函数 Z f , p ( s ) 是生成函数,它计算 f ( x ) mod pk 中所有 k 的积分根的数量 N k ( f )。在解析数论中,有一个著名结果,即 Z f , p 是 Q ( ps ) 中的有理函数。我们针对一元多项式 f 给出了这一事实的基本证明。我们的证明是建设性的,因为它给出了根数量的闭式表达式 N k ( f )。我们的证明与 Dwivedi、Mittal 和 Saxena (计算复杂性会议,2019) 最近的根计数算法相结合,产生了第一个确定性的 poly( | f | , log p ) 时间算法来计算 Z f , p ( s )。以前,只有当 f 完全分裂在 Q p 上时才知道一种算法;它需要有理根来使用树的生成函数的概念(Zúñiga-Galindo,J. Int. Seq.,2003)。
下图 1 显示,当不使用地球方向参数 (EOP) 信息时,与巴黎天文台的一致性非常好 —— 均方根约为 26 微弧度,1 西格玛。为了获得这一结果,选择了 2009 年的数百个随机时期,并获取并比较了 USNO 和 PO 变换矩阵。我们在巴黎天文台的同事怀疑差异是由于 PO 使用的软件对进动率有不同的结果,而 PO 正计划更新其软件。一旦获得这些变化和其他可能的信息,将重新进行比较。