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人工智能与企业竞争力 - AIS 电子图书馆
摘要 人工智能 (AI) 的纳入可以通过数据分析和战略规划建模改变企业竞争力。在本文中，我们证明企业 AI 纳入是文献支持的分阶段、发展、智能驱动的变革过程。确定了 AI 纳入可能为企业带来的好处：(1) 知识驱动的能力和能力整理，(2) 参与创新的数字深度学习，以及 (3) 强大的分阶段解释。这些 AI 作用效应最终联网、融合，并可以带来有益的变化，从而改变现有的企业竞争力定位。提出了一个具有 AI 反馈回路的 AI 交付框架，表明 AI 可以在全球工作场所提供竞争优势。关键词：人工智能、能力、能力、创造性知识、数字技术、创新、知识资本、企业 AI
量子图像处理的应用与挑战
《近期研究评论》杂志，2023 年 6 月，第 2 卷，第 1 期，第 112-121 页 DOI：https://doi.org/10.36548/rrrj.2023.1.09 112 © 2023 Inventive Research Organization。这是一篇根据知识共享署名-非商业性国际 (CC BY-NC 4.0) 许可协议开放获取的文章
经典图像到量子图像的转换、表示、处理和降噪
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院，计算机科学与应用系，印度西尔瓦萨 电子邮件：shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期：2022 年 3 月 31 日；修订日期：2022 年 4 月 19 日；接受日期：2022 年 5 月 27 日；发表日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而，在量子计算机中使用量子位。在本文中，量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像，使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此，使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示，我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路，使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上，运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此，Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成，该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加，噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时，噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词：Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
通过产品测量学习量子图状态
量子态的学习已在多种环境中得到研究。在最传统的环境中，量子断层扫描 [1] 研究这种学习问题，而这一主题仍然吸引了大量的关注 [2]、[3]、[4]、[5]。在量子断层扫描中，给定多个相同的副本，我们可以学习到具有规定精度的量子态描述。量子断层扫描研究涉及获得不同量子态系列的此类副本的最小数量 N 的界限。假设 ρ = | ψ ⟩⟨ ψ | 是 n - 量子比特纯态，并且由 ˆ ρ 给出的 ρ 估计值接近于 ρ（对于某个恒定精度，例如在迹线距离中），概率至少为 1 − ǫ 。对于纯态，[6，第 IIA 节] 和 [7] 表明，对于任何测量策略，即使对 ρ 的多个副本应用纠缠操作，我们也有 N = ˜ Θ(2 n + log 1
政治经济学视角 - AIS 电子图书馆
2.人工智能治理的经济可能会导致监控国家。确保透明度和问责制对于避免这种结果至关重要。解决这一问题的潜在措施包括：a) 开源：将人工智能算法开源可以接受公众监督，并防止人工智能本身不受制约。但是，我们如何平衡开放代码访问的需求与人类渗透或入侵旨在免受不当影响的系统的威胁？b) 公众意见：允许公民参与有关数据隐私和监控政策的决策可以帮助确保人工智能的数据收集保持透明和可问责。c) 监督委员会：创建由专家、公民和行业代表等不同利益相关者组成的委员会，可以帮助监督人工智能的决策并保持权力平衡。
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
基于实际超导和基于离子离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：在过去几年中，我们每天处理的图像的大小和数量以及我们每天处理的数据量迅速增长。量子计算机承诺将更有效地处理该数据，因为经典图像可以存储在Quantum状态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这种诺言是正确的。当前，在真实量子计算机上运行相同的算法通常太容易出错，无法使用任何实际用途。我们探讨了实际量子计算机上图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，要在量子计算机上编码的图像的当前尺寸限制，随后以5％的误差为2×2像素。避免这种限制的一种方法是将经典过滤的想法与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例来显示此策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是人工神经元，在实际量子计算机上也很好地工作。
真实超导和基于囚禁离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：近几年来，我们每天处理的图像的大小和数量以及数据量都在迅速增长。量子计算机有望更有效地处理这些数据，因为经典图像可以存储在量子态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这一承诺所基于的范式是正确的。然而，目前，在真正的量子计算机上运行完全相同的算法往往容易出错，无法有任何实际用途。我们探索了在真正的量子计算机上进行图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，目前在量子计算机上编码并随后以最多 5% 的误差检索的图像的大小限制为 2×2 像素。一种绕过这一限制的方法是将经典过滤的思想与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例展示了这种策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是一个人工神经元，在真实的量子计算机上也能很好地运行。
