XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System嵌入
通过使用多种嵌入方法
在这个现代时代，由于数字化的扩大而在未经许可的情况下复制，出售和复制版权所有者的作品变得更加简单，很难确定这种违规行为，对创造者的权利和版权所有的权利构成威胁。多年来，互联网一直被视为对版权的最严重威胁之一，并且可用的内容具有不同水平的版权保护。在互联网上，有许多受版权保护的作品，包括电子书，电影，新闻等。因此，通过使用水印和隐志技术，可以解决这些问题，这些问题基于作者的签名信息或徽标。本文得出的结论是，离散余弦变换（DCT），离散小波转换（DWT），一次性PAD（OTP）（OTP）和Playfair的技术在使用图像或嵌入秘密信息时非常有效。 （MSE），信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）。
在您的应用程序中嵌入 ai-ml 使用...
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图神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径来降低日益增长的机器学习模型复杂性，这是天气预报、财务预测或工程的大型语言模型和模拟模型所必需的。图神经网络是一类特殊的机器学习模型，因其能够很好地处理结构化数据而备受关注。我们研究如何增强现有的 GNN，并通过归纳偏差发现量子电路最适合用于编码节点特征。提出的量子特征嵌入 (QFE) 将原始输入特征转换为量子态，从而实现非线性和纠缠表示。特别是，QFE 在指数级更大的特征空间中提供规范化、非冗余的权重矩阵，并且所需的量子比特比完全量子图神经网络少得多。在标准图基准数据集上，我们展示了对于相同参数数量，QFE 的表现优于其经典对应物，并且能够匹配指数级更大的模型的性能。最后，我们研究了在具体用例激光切割上使用混合量子图神经网络相对于经典替代方案的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提升这些商业应用的性能，因此在短期内有潜力。
量子嵌入理论的数学介绍
更多参考资料请参见周二 Jianfeng Lu 和 Alexandre Tkatchenko 的教程演讲。参见周三 Robert Webber 的教程演讲（包含对二次量子化的精彩介绍）参见 Szalay 等人的《从头算量子化学的张量积方法和纠缠优化》，IJQC 2015
将经典动力嵌入量子计算机
我们开发了一个框架，用于模拟量子计算机上的量度保留，千古化的动力系统。我们的方法通过将厄运理论与量子信息科学相结合，提供了经典动力学的操作理论表示。经典动力学（QECD）所得的量子嵌入可以使用二次数量的量子门对具有指数较大尺寸的经典可观察物的空间有效模拟。QECD框架基于一个量子特征图，我们介绍了该图，用于通过密度运算符在繁殖的内核希尔伯特空间上代表经典状态，h。此外，还建立了将经典可观察物嵌入到H上自偶会运算符中的，因此量子机械期望值与尖锐的函数评估是一致的。在该方案中，量子状态和可观察到的在古典系统的Koopman进化运算符的动作下单位演化。凭借H的复制属性，量子系统与基本的经典动力学相一致。为了获得量子计算优势，我们将量子系统的状态投射到与n个量子相关的2 n维张量产品Hilbert空间上的有限量级密度算子上。通过采用离散的光谱函数转换，将有限维量子系统的进化操作员分解为张量产品形式，从而通过n-通道量子O（n）的n-通道量子电路实现，而无需间通道。此外，该电路具有状态制备阶段，也是O（n）的状态制备阶段，以及大小O（n 2）的量子傅立叶变换阶段，这使得通过标准计算基础测量可观察到可观察到的预测。我们证明了这些预测的理论收敛结果，以较大的限制n→∞。鉴于这些属性，QECD提供了通过投影量子测量实现的经典可观察物的演变的一致模拟器，该量子测量能够模拟使用大小O的电路（n 2）模拟维度2 N的经典可观察物的空间。我们证明了该方案在涉及Tori上周期性和准碘振荡器的原型动力系统中的一致性。这些示例包括Qiskit AER中的模拟量子电路实验，以及IBM量子系统ONE上的实际实验。
将生态系统服务嵌入政策（EESP）
人口可以保护可持续的可持续机会，以维持生计，人类的福祉和社会经济发展，以确保保护与水的污染和与水相关的灾难，并在和平和政治稳定的气候中保护生态系统，以确保保护生态系统。
网络嵌入以实现大脑连接
摘要 在神经科学中，网络目前用于表示大脑连接系统，目的是确定大脑本身的具体特征。 然而，使用常见的网络描述符来区分健康的人脑网络和病态人脑网络可能会产生误导。 为此，我们探索了网络嵌入技术，目的是比较大脑连接网络。 我们首先提出了健康大脑连接的代表性图的定义。 然后，介绍了两种通过嵌入的分类程序，在不同的数据集中获得了良好的准确度结果。 此外，这种技术的强大之处在于可以在低维空间中可视化网络，从而有助于解释不同条件下（例如正常或病理）网络之间的差异。
有效地将 QUBO 问题嵌入绝热...
摘要 像 D-Wave 2000Q 这样的绝热量子计算机可以近似地解决 QUBO 问题，这是一个 NP-Hard 问题，并且已被证明在多个实例中优于传统计算机 [52]。解决 QUBO 问题字面意思是解决几乎任何 NP-Hard 问题，如旅行商问题 (TSP)、航空调度问题、蛋白质折叠问题、基因型归因问题等，从而实现重大的科学进步，并可能为物流、航空、医疗保健和许多其他行业节省数百万/数十亿美元。然而，在量子计算机上解决 QUBO 问题之前，必须将它们嵌入（或编译）到量子计算机的硬件上，这本身就是一个非常困难的问题。在这项工作中，我们提出了一种有效的嵌入算法，让我们能够快速嵌入 QUBO 问题，使用更少的量子比特，并使目标函数值接近全局最小值。然后，我们将我们的嵌入算法的性能与目前最先进的 D-Wave 嵌入算法的性能进行比较，并表明我们的嵌入算法明显优于 D-Wave 嵌入算法。我们的嵌入方法适用于完美的 Chimera 图，即没有缺失量子位的 Chimera 图。
嵌入软体机器人的可伸缩 Arduino
为了实现现实世界的功能，机器人必须具备执行决策计算的能力。然而，软机器人可以伸展，因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前，将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景，但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战，但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法，将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器（包括 Arduino）和其他商用电路（包括 Spark-Fun 电路）。为了证明该方法的实用性，我们将高度可拉伸（应变 > 300%）的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料，实现了可拉伸电子场的承诺，即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。
将系统工程实践嵌入系统工程课程
S. Gary Teng 博士是北卡罗来纳大学夏洛特分校系统工程与工程管理教授兼精益物流与工程系统中心主任。他拥有威斯康星州的 PE 执照，并且是 ASQ 认证的质量工程师和可靠性工程师。他的研究兴趣包括工程系统设计、分析和管理、供应链管理、精益系统和风险管理。Teng 博士于 2012 年 6 月因其在工程管理教育方面的成就而获得 ASEE 工程管理部门的 Bernard R. Sarchet 奖。2009 年至 2012 年期间，他任职于北卡罗来纳州州长物流工作组。该工作组的使命是提高北卡罗来纳州高效且经济地运输货物、人员和信息的能力。