XiaoMi-AI文件搜索系统
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规划和初步工程办公室 (...
数据收集和管理部门负责收集马里兰州所有公共维护道路的公路信息，与州和地方政府机构协调以确定影响道路网络的里程和其他变化，更新和验证公路里程和其他物理和管理属性的道路清单数据库以反映当前状况，并维护马里兰州所有公共维护道路的 MDOT SHA GIS 中心线。
制定您自己的商业计划
F3. 运营计划 运营计划描述了您将如何为客户提供价值。因此，它与您的营销计划密切相关。例如，如果质量是您带给市场的属性之一，那么运营计划就是您创造这一属性的地方。或者，如果产品服务是您的标志，那么运营计划就是您提供服务的地方。由于您的大多数员工和资金都将集中在运营上，因此这是一个重要的部分。
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
我们提出了一种通用的去噪算法，用于同时对量子态和测量噪声进行层析成像。该算法使我们能够充分表征任何量子系统中存在的状态准备和测量 (SPAM) 误差。我们的方法基于对由幺正运算引起的线性算子空间的属性的分析。给定任何具有噪声测量设备的量子系统，我们的方法可以输出探测器的量子态和噪声矩阵，最高可达单个规范自由度。我们表明，这种规范自由度在一般情况下是不可避免的，但这种退化通常可以使用关于状态或噪声属性的先验知识来打破，从而为几种类型的状态噪声组合固定规范，而无需对噪声强度进行假设。这样的组合包括具有任意相关误差的纯量子态，以及具有块独立误差的任意状态。该框架可以进一步使用有关设置的可用先验信息来系统地减少状态和噪声检测所需的观察和测量次数。我们的方法有效地推广了现有的解决问题的方法，并且包括了文献中考虑的需要不相关或可逆噪声矩阵或特定探测状态的常见设置作为特殊情况。
利用超导量子的量子临界性
量子临界性源自许多相互作用的量子粒子的集体行为，通常发生在物质不同相之间的过渡阶段。它是凝聚态物理学的基石之一，我们利用动态驱动的现象在嘈杂的中尺度 (NISQ) 量子设备上访问它。我们通过 Kibble-Zurek 过程探测可编程超导量子芯片上一维量子 Ising 模型的临界特性，获得缩放定律，并估计临界指数，尽管硬件上存在固有的错误源。此外，我们研究了 NISQ 计算机的改进（更多量子比特，更少噪声）将如何巩固这些通用物理属性的计算。单参数噪声模型捕捉了缺陷的影响并重现了实验数据。其系统研究表明，噪声与温度类似，在系统中引入了新的长度尺度。我们引入并成功验证了修改后的缩放定律，直接考虑了噪声，而无需任何先验知识。它使提取物理属性的数据分析对噪声透明。通过了解不完美的量子硬件如何改变物质量子态的真正属性，我们大大增强了 NISQ 处理器解决量子临界性以及其他潜在现象和算法的能力。
神经网络及其安全应用程序的定量验证
神经网络越来越多地用于安全至关重要。这引起了人们对验证或认证神经网络逻辑编码属性的兴趣。先前的工作在很大程度上是在检查存在属性方面的基础，其中目标是检查是否存在任何违反给定属性感兴趣的属性的输入。但是，神经网络训练是一个随机过程，其分析中出现的许多问题需要概率和定量推理，即估计多少个输入sat-Isfy A给定特性。为此，我们的论文提出了一个新颖而有原则的框架，以定量验证神经网络上指定的逻辑证书。我们的框架是第一个提供PAC风格的声音保证的框架，因为其定量估计值在真实计数的可控且有限的误差范围内。我们通过构建一个名为NPAQ 1的原型工具来实例化算法框架，该工具可以通过二进制神经网络检查丰富的属性。我们展示了新兴的安全分析如何在3个应用程序中利用我们的框架：量化对对抗性输入的鲁棒性，特洛伊木马攻击的疗效以及给定神经网络的公平/偏见。
可解释的人工智能决策支持系统，用于自动化贷款承保
由于计算能力的显著进步和优化算法（尤其是机器学习 (ML)）的改进，人工智能 (AI) 的自动决策得到了广泛采用。复杂的 ML 模型提供了良好的预测准确性；然而，ML 模型的不透明性并不能为它们在贷款决策自动化中的应用提供足够的保证。本文提出了一个可解释的人工智能决策支持系统，通过信念规则库 (BRB) 实现贷款承保流程的自动化。该系统可以容纳人类知识，也可以通过监督学习从历史数据中学习。BRB 的层次结构可以容纳事实规则和启发式规则。该系统可以通过激活规则的重要性和规则中先行属性的贡献来解释导致贷款申请决策的事件链。抵押贷款承保自动化的商业案例研究表明，BRB 系统可以在准确性和可解释性之间提供良好的权衡。规则激活产生的文本解释可以作为拒绝贷款的理由。申请的决策过程可以通过规则在提供决策中的重要性及其先行属性的贡献来理解。
基于无监督学习
在人工智能中了解了机器学习的过程。机器学习过程使工具具有从其经验中学习并改善自己的能力，而无需任何编码。在机器学习中，我们以用户希望通过机器完成的工作方式对计算机或机器进行编程。它可以提供此类工作，在此过程中，计算机根据数据已经与数据进行了工作并提供其性能。撰写论文的目的是基于无监督学习的模型数据集应用k-意味着聚类算法。我们过去在监督学习中将功能数据和标签标签传递给机器学习模型。但是，无监督学习算法的方法是不同的。在此中，我们不将功能数据和目标数据提供给模型。数据集模型仅使用输入数据进行处理，并且输出数据在模型中没有含义。基于数据和模型中的相似性预测所需的输出。k-means基于无监督的学习聚类算法，其中数据和对象分为不同的簇，以使具有相似属性的对象放在一个群集中，并且具有不同属性的对象被放置在单独的群集中。
![arXiv:2309.07056v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\89669cf04e651fdec9c66350749d64e8d4374091.webp)
arXiv:2309.07056v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 13 日
尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能 (XAI) 技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对量子系统属性进行深度神经网络训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——有效地询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
标题39-税收 - 科罗拉多州修订法2024
39-1-101。立法声明。宣布其颁布本标题的第1至13条的目的是行使国家宪法第X条第3条第3条中授予的授权的权限，其中提供了“所有真实和个人财产的实际价值”，“所有真实和个人财产的实际价值均不豁免在本条中，应根据本条规定的规定，以确定本款规定的规定，以确定所有的税款，以确定所有这些方法和规定，以规定所有这些方法和规定，以规定这些方法和规定，以规定这些方法和规定。 文章”。 进一步宣布，它打算确定确定的实际价值百分比，在该价值中应评估所有此类财产的税收。 进一步声明，在适当考虑三种价值方法后，可能无法确定某些不动产的实际价值；因此，大会有必要提供一种方法来确定此类应税财产的实际价值，并且为了实现这种结果，大会在此发现并宣布，当适当考虑三种价值方法的情况下，未能得出这种属性的实际价值时，应通过比较此类属性的实际价值与类似表面使用的表面使用来确定。 进一步宣布，非生产石油，天然气以及石油和天然气矿产利率的实际价值应由收入方法以适当的市场利率资本化的年度净租金收入来确定。 这些目的，应严格解释上述文章的规定。宣布其颁布本标题的第1至13条的目的是行使国家宪法第X条第3条第3条中授予的授权的权限，其中提供了“所有真实和个人财产的实际价值”，“所有真实和个人财产的实际价值均不豁免在本条中，应根据本条规定的规定，以确定本款规定的规定，以确定所有的税款，以确定所有这些方法和规定，以规定所有这些方法和规定，以规定这些方法和规定，以规定这些方法和规定。 文章”。进一步宣布，它打算确定确定的实际价值百分比，在该价值中应评估所有此类财产的税收。进一步声明，在适当考虑三种价值方法后，可能无法确定某些不动产的实际价值；因此，大会有必要提供一种方法来确定此类应税财产的实际价值，并且为了实现这种结果，大会在此发现并宣布，当适当考虑三种价值方法的情况下，未能得出这种属性的实际价值时，应通过比较此类属性的实际价值与类似表面使用的表面使用来确定。进一步宣布，非生产石油，天然气以及石油和天然气矿产利率的实际价值应由收入方法以适当的市场利率资本化的年度净租金收入来确定。这些目的，应严格解释上述文章的规定。
使用感觉面板开发器官肉的架子寿命模型
食物的恶化通常是微生物生长和脂质氧化的组合，这两个过程都可以通过感官评估（外乡）同时捕获。在有氧条件下储存的器官肉的变质由于氧气的可用性而在表面上发展起来。恶化过程并不总是均匀分布在器官肉的整个表面上。因此，感官架子寿命测试的样品呈现至关重要，因为它可能会影响属性的强度等级。