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一组群论问题的量子算法*
摘要：本工作引入了两个决策问题，稳定器 D 和轨道陪集 D ，并给出了从它们到问题轨道叠加 (Friedl 等人，2003) 的量子简化，以及从两个群论问题群交和双陪集成员到它们的量子简化。基于这些简化，在黑箱群设置中获得针对群交和双陪集成员的有效量子算法。具体而言，对于可解群，如果其中一个底层可解群具有平滑可解的交换子群，则这为群交提供了有效的量子算法，如果其中一个底层可解群是平滑可解的，则这为双陪集成员提供了有效的量子算法。最后，证明了群交和双陪集成员属于复杂度类 SZK 。
使用机器学习理论来学习代理社交......
推动流畅的人类社交互动的一个特征是获取有关所涉及人员的底层社交网络的信息，而这些信息往往是隐含的 [7]，[8]。例如，除非知道比尔盖茨是你们的共同熟人，否则建议朋友打电话给他约午餐是荒谬的。此外，人们可能会在其他家庭成员中与兄弟姐妹谈论敏感话题，但在与同事相处时会避免与兄弟姐妹谈论此类话题。在上述场景中，需要隐含地了解对话者的社交网络，以确定给定的交互操作是否与上下文相关。同样，自然的人机社交互动需要机器表示和利用有关支配人类行为互动的底层社交网络的信息。
需要深厚的系统知识：重新审视 UCD 在复杂指挥和控制系统设计中的贡献
摘要。指挥和控制系统将来自多个底层系统的信息集中起来，以支持操作员执行任务。除了任务本身（可能很复杂）之外，操作员还必须确保这些系统（通常称为平台）的正确运行。平台系统（例如发动机或电气系统）可能彼此非常不同，并表现出大量的功能状态。当应用于指挥控制系统的设计时，以用户为中心的设计方法支持理解和捕捉操作员执行任务的需求，以及提出设计可用的任务相关用户界面的解决方案。但是，平台管理的用户界面需要呈现和组织有关底层复杂系统的信息。理解这些系统并抽象出有关其行为的信息（以便操作员可以管理它们）需要超出 UI/UX 设计师和 UCD 方法专家的深厚知识。在本文中，我们提出了一个以系统为中心的过程，该过程将补充 UCD 方法用于指挥和控制系统的设计。该过程将底层系统的详细功能作为输入，并提供抽象和结构化信息以告知 UCD 方法。除了支持可用性属性之外，集成过程还支持 UCD 方法通常忽略的可靠性和安全性属性。我们介绍了所提出的流程如何应用于大型民用商用飞机预警系统的设计，并展示了对其他领域的通用性。
极端异构时代的软件研讨会报告
到 2006 年左右，人们逐渐意识到，这些由集成电路底层制造技术的平稳发展所提供的有利条件正在让位于更具挑战性的技术环境。内存性能的提高，尤其是对主内存的访问延迟，已经明显放缓，导致许多重要算法的性能改进也相应放缓。Dennard 缩放定律因底层物理因素而失效，这意味着处理器时钟速率不能再随着晶体管密度的增加而增加，同时功耗也会增加；此外，如果不增加所需功率，就无法添加更多有源电路。平面晶体管密度改进的终结是可以预见的，因为单个晶体管的尺寸接近量子力学主导经典材料特性的微小尺度。
