XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System快得多
人工智能、理论、建模和实验的融合——材料与制造领域的前景、挑战和机遇
人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 是一个活跃的研究领域，在各种商业应用中取得了巨大的成功。它将在许多科学和工程领域发挥重要作用并产生重大影响，特别是材料和制造领域。在过去的几十年里，人工智能和机器学习已经成为工程和科学领域理论、计算建模和实验方面的重要补充。人工智能和机器学习模型具有巨大的潜力，特别是在那些机制仍未完全理解的研究领域，或者计算模型运行成本太高而无法获得所需时空分辨率的准确解决方案。在本文中，我们介绍了一些最近的工作和有希望的研究方向，以将人工智能和机器学习整合到工程和科学中。我们试图提供更广阔的视角、开放的挑战和独特的机会，将人工智能、理论、建模和实验整合到材料和制造领域。首先，可以使用实验或计算模型来生成数据来训练人工智能/机器学习模型。训练后的人工智能/机器学习模型可以看作是相应耗时的实验或计算模型的快速替代模型。开发了一种具有量化不确定性的卷积编码器-解码器网络 (ConvPDE-UQ) [1]，用于预测不同域上的偏微分方程的解，其速度比传统的有限元求解器快得多。设计了一种名为 Peri-Net [2] 的深度神经网络，用于分析裂纹模式，其速度比近场动力学求解器快得多。具有量化不确定性的深度神经网络
量子计算：对密码学的威胁 - ijrpr
数字时代的到来使密码学成为保护通信、金融交易和敏感数据的重要工具。当前的密码系统严重依赖于传统计算机难以解决的数学问题。量子计算机使用量子比特（也称为“量子位”）来存储和处理信息，而传统的传统计算机则基于传统计算并分别使用二进制位 0 和 1。量子计算[1]能够以比传统机器快得多的速度执行某些计算，有可能颠覆这些系统。本期刊探讨了量子计算的影响，并强调了密码学[2,4,6]的漏洞，并给出了威胁防护的潜在解决方案。
通用信息学 - 卡利卡特大学
LAN 是一种覆盖相对较小区域的计算机网络。大多数 LAN 都局限于单个建筑物或建筑物群区域，例如办公楼、制造厂、教育机构等。因此，大多数 LAN 连接工作站和个人计算机。LAN 中的每台计算机都有自己的 CPU 来执行程序，但它也能够访问 LAN 上任何位置的数据和设备。这意味着许多用户可以共享昂贵的设备（例如激光打印机）以及数据。用户还可以使用 LAN 相互通信，发送电子邮件或参与聊天会话。LAN 能够以非常快的速度传输数据，比通过电话线传输的速度快得多，但距离有限，并且连接到单个 LAN 的计算机数量也有限。
利用尼康人工智能释放您的时间
Enhance.ai、Convert.ai 和 Segment.ai 共同构成了 NIS.ai 模块。它采用基于一小部分代表性样本的卷积神经网络从地面实况数据中学习。软件界面可以轻松将深度学习应用于地面实况，无需设计复杂的神经网络并将训练数据应用于其中。自动化工具获取这些训练数据并将其应用于神经网络以识别模式。然后可以将 N³ 重复可靠地应用于类似样本，以比传统技术快得多的速度处理或分析大量数据，而无需 AI 培训或编程知识。这确保没有用户偏见，甚至允许修改完整的数据集。
量子最优控制的高效量子算法
在本文中，我们提出了高效的量子算法，这些算法比解决量子最优控制问题的经典算法快得多。该问题涉及找到在时间 T 时最大化物理量的控制变量，其中系统由时间相关的薛定谔方程控制。这种类型的控制问题也与机器学习有着错综复杂的关系。我们的算法基于时间相关的汉密尔顿模拟方法和快速梯度估计算法。我们还提供了全面的误差分析，以量化各个步骤的总误差，例如控制函数的有限维表示、薛定谔方程的离散化、数值求积和优化。我们的量子算法需要容错量子计算机。
