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World File Search System布尔逻辑
PHY256讲义：引入量子计算
其中∨是或门。其中每个函数f a（）是针对特定字符串x a的，它满足函数f（x a）=1。我们使用了三个门（和，或不）。使用这些，我们可以以等式1的形式构造任何布尔函数，从这个意义上讲，集合（和，或不）是用于经典计算的通用门集。和或单独的不是通用门集。集合（and OR）不是通用看到这一点的一种方法是查看图1。您无法将它们结合起来制作XOR。涉及n位的任何布尔逻辑操作都可以由涉及2位的NAND操作构建。因此，NAND是布尔逻辑电路的通用门集，因此用于经典计算。NAND门是通用的，因为所有其他逻辑计算都可以从NAND构建。例如，不通过将两个输入连接在一起来构造，而输出为nand（x，x）=不是x。an，由不（NAND（x，y））构造。其他大门源于NAND，和NOTS的组合。一些示例如图1所示。
量子力学的应用 - PhilSci-Archive
摘要：精确科学中存在一种基本的子集-分区对偶性。更具体地说，它是子集元素与分区区别之间的对偶性。从更抽象的角度来看，它是范畴论的反向箭头，为数学提供了重要的结构。本文首先发展了子集的布尔逻辑与分区逻辑之间的对偶性。然后，概率论和信息论（基于逻辑熵）被证明是从子集和分区的定量版本开始的。集合类别中的一些基本通用映射属性被开发出来，这些属性先于范畴论的抽象对偶性。但迄今为止，主要应用是阐明和解释量子力学。由于经典力学说明了完全不同的布尔世界观，因此量子力学自然会基于其特征叠加态的不确定性，这在集合级别上由分区（或等价关系）建模。这种解释量子力学的方法不是对量子力学的临时或临时的尝试，而是精确科学中基本对偶性的自然应用。
Memristive，Spintronic和2D基于材料的设备，以改进和补充计算硬件
最值得注意的是，人工智能（AI）和机器学习（ML）在广泛增长的以数据为中心的技术中是必不可少的，包括物联网（IoT），运输，医学，安全和娱乐。现在已经认识到，AI可能存在与巨大的计算需求相关的严重方法[2]，这在能源消耗中直接反映了。这是不可持续的，并且正在迅速成为关键的社会挑战。ML中对计算能力的飙升需求大大超过了通过Moore的规模或创新的建筑解决方案进行的改进。从2012年到2020年，最先进的AI的硬件性能提高了317倍。 [3]这不足以满足AI应用程序不断增长的计算需求。最先进的AI模型的规模和培训费用也在增加，从2012年的几美元到2020年的数百万美元。[4]迫切需要开发新的技术来解决这个问题，并建立有效的AI系统，最近变得急剧。从根本上讲，低能计算元素非常需要，包括基于与互补金属 - 氧化物 - 半导体（CMOS）晶体管实现布尔逻辑不同的物理原理的元素。
不断发展的数字有机体的表型可塑性
气候变化将在未来几十年内从根本上重塑地球上的生命。因此，了解物种应对温度升高的程度至关重要。表型可塑性是生物体改变其基因组对环境所编码的形态和功能性状的能力。我在这里表明，可塑性不仅弥漫在天然的系统中，还可以模仿生物生物的发育过程，例如自我复制和不断发展的计算机程序 - 数字生物。具体来说，环境可以修改从数字有机体的基因组执行的指令顺序（即其转录组），这会导致其表型的变化（即数字有机体执行布尔逻辑操作的能力）。这种基于遗传的可塑性途径的适应性成本可以使生物体的生存能力和发电时间：转录组（较高的健身成本）越长，环境改变遗传执行流量控制的机会就越大，并且基因组对编码新表型的可能性越高。通过研究数字有机体的基因组和环境的影响在多大程度上，我在自然和人工化的系统之间建立了平行性，介绍了自然选择如何从整体环境控制到总基因组控制到总基因组控制的任何地方，从而使人们不仅可以更轻松地设计生物学的生物学，而且还要降低了对现实的人工体系的影响。
巨型铁电阻开关由调节终端控制的低功率神经形态内存内计算
铁电器已被证明是高性能非易失性记忆的出色基础，其中包括Memristors，这些记忆在人工突触和内存计算的硬件实现中起着至关重要的作用。在这里，据报道，新兴的范德华（Van der Wa）可用于成功实现异突触可变性（一种基本但很少模仿的突触形式），并实现在10 3的上方3级级别的较高量相似的较大范围的较大范围的抗性转换率，并实现抗性切换比。铁电α -In 2 SE 3通道的极化变化负责各种配对端子处的电阻切换。α-In 2 Se 3的第三个端子在PicoAmpere级别表现出对通道电流的非挥发性控制，从而赋予了picojoule读取能量消耗的设备，以效仿缔合性异突触性学习。模拟证明，可以在α -IN 2 SE 3中性网络中实现超级访问和无监督的学习方式，具有较高的图像识别精度。此外，这些弹性设备自然可以实现布尔逻辑，而无需其他电路组件。结果表明，Van der Waals铁电体在复杂，节能，受脑力启发的计算系统和内存计算机中的应用中具有很大的潜力。
从统计关系到神经符号人工智能
1. 逻辑推理。我们区分了两种逻辑推理方法：基于模型的和基于证明的。根据基于模型的观点，逻辑规则被解释为对布尔变量的一组约束。这种观点产生了 NeSy 方法，其中逻辑转化为神经网络的正则化损失。从证明论的角度来看，逻辑规则被视为推理规则，人们执行一系列推理步骤来获得查询的证明。这种观点导致了 NeSy 方法的产生，其中逻辑是神经网络架构的模板。2. 逻辑语法，我们根据命题、关系或一阶逻辑对系统进行分类。关系和一阶 NeSy 系统在其逻辑语句中引入逻辑变量，从而允许对其学习模块进行结构化（即模板化）定义。 3. 逻辑语义 ，为了实现基于梯度的学习，大多数 NeSy 系统引入了离散布尔逻辑语义的放宽。最常见的选择是模糊逻辑和概率逻辑。 4. 学习。NeSy 系统通常关注学习加权逻辑理论或神经网络权重的参数。一些系统还学习模型的结构，即逻辑规则的形状或神经模块的架构。 5. 符号与子符号。我们可以对比逻辑理论元素的两大类表示
题库（I 方案）
C. 机器人技术 D. 以上所有 答：D 13. 已知的具有思考、推理和学习能力的计算机系统的特征是 A. 机器智能 B. 人类智能 C. 人工智能 D. 虚拟智能 答：C 14. 第一个人工智能编程语言叫做： A. BASIC B. FORTRAN C. IPL D. LISP 答：C 15. 第一种广泛使用的人工智能（Al）商业形式正被用于许多流行产品，如微波炉、汽车和台式电脑的插入式电路板。人工智能的名称是什么？ A. 布尔逻辑 B. 人类逻辑 C. 模糊逻辑 D. 功能逻辑 答：C 16. 什么术语用于描述问题解决的判断或常识部分？ A. 启发式 B. 批判性 C. 基于价值 D. 分析性 答案：A 17. ______ 是计算机科学的一个分支，它涉及帮助机器以更人性化的方式找到解决复杂问题的方法 A. 人工智能 B. 物联网 C. 嵌入式系统 D. 网络安全 答案：A 18. 在 ____ 中，目标是让软件使用它在一个领域学到的知识来解决其他领域的问题。 A. 机器学习 B. 深度学习 C. 神经网络 D. 以上都不是 答案：B
利用人工智能来预测和管理多发病患者的并发症：文献综述
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，简化治疗方案和增强患者护理的方式来彻底改变医疗保健。本综述评估了AI在预测和控制多个患者中的问题中的应用，强调预测分析，实时数据集成以及诊断中的增强。利用电子健康记录和医学成像的广泛数据集，AI模型促进了早期并发症的预测和及时的疾病疗法，例如癌症，心血管疾病和糖尿病。值得注意的发展包括用于诊断肺癌和乳腺癌的AI系统，显着降低了假阳性，并最大程度地减少了多余的随访。通过PubMed和Google Scholar进行了全面的文献搜索，应用了布尔逻辑，其中包括“人工智能”，“多种疾病”，“预测分析”，“机器学习”和“诊断”等关键词。从2010年1月至2024年12月发表的文章，包括有关使用AI在管理多种繁殖和医疗保健决策中的原始研究，系统评价和荟萃分析的文章。与治疗应用无关的研究，没有结果测量或仅限于社论的研究。本综述强调了AI的能力增强诊断精度并提高临床结果，同时还确定了重大障碍，包括数据偏见，道德问题以及进行严格验证和纵向研究的必要性，以确保在临床环境中的可持续融合。本评论的局限性涵盖了由于语言和出版年的限制而导致的相关研究的可能排除，以及对灰色文献的无视，可能会限制发现结果的全面性。
数据科学的量子计算
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量
数据科学的量子计算 - arXiv
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量