XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实用的
通过实用的软件驱动方法教授量子计算
量子计算利用自然界的量子定律来实现传统计算机无法有效实现的新型算法，这些算法可能在材料科学和化学等关键领域取得突破。对量子计算基础知识（尤其是量子编程）的量子劳动力的需求正在迅速增长。然而，面向非专业人士的课程很少，关于培训计算机科学和工程专业学生的最佳实践的信息也很少。在本报告中，我们描述了使用实用的软件驱动方法教授本科量子计算课程的经验。我们的课程以通过动手编程教授量子算法为中心，减少了传统书面作业的重要性，转而依靠自定进度的编程练习（“Quantum Katas”）、各种编程作业和最终项目。我们观察到，课程的编程部分帮助学生内化讲座中呈现的理论材料。在调查结果中，学生表示编程练习和最终项目对他们的学习过程贡献最大。我们描述了以量子编程为中心开设这门课程的动机，讨论了这门课程中使用的主要工具，并介绍了我们学到的经验教训和最佳实践，以便将来更好地提供课程。我们希望我们的经验能够帮助指导那些想要采用实用方法教授量子计算的教师，并使更多的本科课程能够提供量子编程作为选修课。
UIET常规和重新出入实用的日期表
注意：（a）在B.Tech中进行实际重新出现的学生。4 /6 /8 th sem在下面提到的几天内也可以出现在特殊考试中。他们将不得不正式申请有关部门，并附上适用的学期的重新出入付费收据，并证明已填写的特别重新出入表格。此后，部门将在下面提到的时间表中安排的合适日期（即即使是SEM重新出现主题，也没有通知单独的实际日期表）。（b）如果一组学生/学生已获得（当局）事先许可（从当局）预先/推迟他/她的实际日期，这是由于日期Clash W.R.T.一些学术访问/官方旅游/竞争考试等，H.O.D.可以正式容纳同样的情况。（最好在时间表范围内）。（c）特定组/部分的审查员应严格保持不变。应对所有常规和重新出演考试的审查员/教师进行经过验证和签名的评估和出勤记录，并通过裁定保密地以合并形式提交检查。f/i，在上述考试后的一周内。（d）学生出现在特定考试中是履行适用于UIET的最低出勤规范的主题。对于任何相关问题，也可以联系COE（行为）。
实用的复习课程AI和Machin学习精通
Week 1: Foundations of AI & Machine Learning Day 1: Introduction to Artificial Intelligence & Machine Learning Day 2: Machine Learning Concepts & Algorithms (Part 1) Day 3: Machine Learning Concepts & Algorithms (Part 2) Day 4: Neural Networks and Deep Learning Day 5: AI and Data Preprocessing Day 6: Introduction to Natural Language Processing (NLP) Week 2: Advanced AI/ML Techniques and Applications Day 7: Reinforcement Learning和决策第8天：计算机视觉中的AI：第9：时间序列的AI预测第10天：行业申请中的AI/ML第11天：AI伦理和社会影响日第12天：Capstone项目演示和反馈
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
迈向人工智能安全领域更实用的威胁模型
最近的研究发现了人工智能安全研究与实践之间的差距：学术界研究的威胁并不总是反映人工智能的实际用途和安全风险。例如，虽然模型通常是孤立地研究的，但在实践中，它们构成了更大的机器学习管道的一部分。最近的研究还提出，学术攻击引入的对抗性操纵是不切实际的。我们迈出了描述这种差异的全部程度的第一步。为此，我们重新审视了人工智能安全研究中研究最多的六种攻击的威胁模型，并通过对 271 名行业从业者的调查将它们与人工智能在实践中的使用情况相匹配。一方面，我们发现所有现有的威胁模型确实都适用。另一方面，存在着明显的不匹配：研究往往对攻击者过于慷慨，假设攻击者可以访问在现实世界中并不经常获得的信息。因此，我们的论文呼吁采取行动，研究更实用的人工智能安全威胁模型。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
高质量规划：寻找实用的最佳规划集
各种规划应用都要求找到一组计划而不是一个计划。该问题在多样化规划和 top-k 规划的背景下进行研究：多样化规划关注计划对之间的差异，而 top-k 规划的重点是每个单独计划的质量。多样化规划的最新研究对解决方案质量提出了额外的限制。当然，在有些应用领域中多样性起着主要作用，而在有些领域中质量是主要特征。然而，在这两种情况下，产生的计划的数量往往是人为的限制，因此实际数量意义不大。受多样化规划最新研究的启发，我们提出了一类新的计算问题，称为顶级质量规划，其中解决方案的有效性通过计划质量界限而不是任意数量的计划来定义。切换到有界限的计划质量使我们能够隐式地表示计划集。具体来说，它使得用单个计划来表示与有效计划重新排序相对应的计划集成为可能。我们正式定义了无序的顶级质量规划计算问题，并提出了该问题的第一个规划器。我们通过经验证明了我们的方法与基于 top-k 规划器的基线相比具有优越的性能，从找到所有最优计划的覆盖率提高 41% 到找到所有质量高达最优计划成本 120% 的计划的覆盖率提高 69%。最后，通过一个完整的生成给定计划的所有有效重新排序的程序来补充新方法，我们推导出一个顶级质量规划器。我们表明该规划器可与基于 top-k 规划器的基线相媲美。
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
实用的贝叶斯推断神经科学
由于复制越来越多的研究的复制，生物科学中的典型统计实践已被越来越受到质疑，其中许多研究被无效假设测试设计和P值解释的相对难度所困扰。贝叶斯推论代表了一种根本不同的假设检验方法，由于其易于解释和对先前假设的明确声明，因此获得了新的兴趣作为潜在的替代或对传统无效假设检验的补充。贝叶斯模型在数学上比等效频繁的方法更为复杂，这些方法历来将应用程序限制在简化的分析案例中。但是，随着计算能力的指数增加，概率分布采样工具的出现现在可以在任何数据分布下快速而强大的推断。在这里，我们介绍了在大鼠电生理和计算建模数据中使用贝叶斯推断在神经科学研究中使用贝叶斯推断的实用教程。我们首先是对贝叶斯规则和推理的直观讨论，然后使用来自各种神经科学研究的数据制定基于贝叶斯的回归和ANOVA模型。我们展示了贝叶斯推论如何导致对数据的易于解释分析，同时提供开源工具箱来促进贝叶斯工具的使用。
一种实用的方法，用于设计长三明治板
用高级复合面板和轻质核心材料制成的板材形式的三明治材料被广泛用于海洋结构，尤其是在游船中。这是由于它们的高度强度，易于形成性，高刚性和成本效益。鉴于其复杂的内部结构，需要采用实用方法来准确分析夹层板在初步设计阶段的行为，在这种阶段，时间限制会严重影响设计师的决策。尽管基于规则的方法通常被视为一种快速且合适的解决方案，可用于达到初始设计假设，但与通过使用更耗时的数值方法进行优化相比，它们可以导致更重的结构，最终导致次级设计。这项研究提出了一种实用的方法，即在无需获得数字分析的情况下，就可以实现一种方法来实现这种方法。该方法是针对代表船底的三明治板的设计量身定制的。它具有碳纤维增强的环氧面部面板和PVC泡沫芯，在边缘仅支撑，同时受到压缩载荷的压缩载荷，这些压缩负荷可能会沿长边缘弯曲。ANSYS还用于在12个不同的三明治板组合中选择最轻的一个。优化是根据长夹心板法获得的临界屈曲载荷进行的。