XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成本函数
量子集合的猜测
I. 引言 我们考虑一个涉及两方 Alice 和 Bob 的通信场景。给定一个量子态集合 ρ，其标签位于集合 M 中，双方均已知该集合。在每一轮中，Alice 以概率 Tr[ ρ ( m )] 选取一个标签 m ∈M，并将状态 Tr[ ρ ( m )] − 1 ρ ( m ) 交给 Bob。Bob 的目标是正确猜出标签 m，并允许他一次查询 M 中的一个元素，直到他的查询正确，此时该轮结束。Bob 承担的成本函数是猜测的平均次数，直到他正确猜出 m 。Bob 最通用的策略是执行量子测量 π，从 M 的编号集合 NM 中输出一个元素 n，然后按照 n 指定的顺序查询 M 中的元素。因此，猜测由标签 m 在编号 n 中的出现次数给出，对所有编号取平均值。使用量子电路的形式化[1]，设置如下：
桌面上的任务感知网络物理优化...
随着数字系统和物理系统变得更加紧密地集成，多学科设计对于最大程度地提高整个系统的效率来说必不可少。整个系统的任务目标和成功越来越依赖于计算资源的适当分配，并与物理驱动系统的需求相平衡。在本文中，我们调整并应用了一种协同优化方案，该方案考虑了控制所需的物理驱动工作量与获取和处理传入信息所需的计算工作量之间的权衡。我们使用 TableSat（一颗桌面卫星）作为真实世界的试验台，以研究信息物理成本项的具体内容及其权衡。多学科成本函数可最大限度地降低能量并最大限度地提高任务效率和有效性。我们检查了使用数值方法生成的模拟结果，并证明排除信息或物理成本项会导致整个任务过程中整体系统的性能下降。然后使用来自 TableSat 平台的实验数据验证这些理论结果。
射频识别预测
摘要 — 我们的研究假设是，通过设计基于停放和转发算法、射频识别 (RFID) 反馈和马尔可夫决策过程的新型集成制造企业系统，我们能够改善传统供应链管理 (SCM) 的健康状况。我们研究的目标是优化取决于 RFID 系统粘度的成本函数。RFID 的粘度可以定义为通过 RFID 网络的数据流。该过程可以通过信号停放和转发的熵来衡量，从而实现可持续的供应链系统。该系统的动态由微分方程控制。利用该熵模型，我们通过模拟验证了集成供应链健康制造系统风险故障降低。我们的方法采用模糊卡尔曼滤波器，改进了系统，减少了延期交货，并证明了 RFID 粘度是实现这一目标的有效手段。马尔可夫毯熵方法证明它可以捕获并提供 RFID 粘性停车和转发算法的理论，作为降低 SCM 成本、减少浪费和提高可持续性的网络解决方案。
射频识别预测
摘要 — 我们的研究假设是，通过设计基于停放和转发算法、射频识别 (RFID) 反馈和马尔可夫决策过程的新型集成制造企业系统，我们能够改善传统供应链管理 (SCM) 的健康状况。我们研究的目标是优化取决于 RFID 系统粘度的成本函数。RFID 的粘度可以定义为通过 RFID 网络的数据流。该过程可以通过信号停放和转发的熵来衡量，从而实现可持续的供应链系统。该系统的动态由微分方程控制。利用该熵模型，我们通过模拟验证了集成供应链健康制造系统风险故障降低。我们的方法采用模糊卡尔曼滤波器，改进了系统，减少了延期交货，并证明了 RFID 粘度是实现这一目标的有效手段。马尔可夫毯熵方法证明它可以捕获并提供 RFID 粘性停车和转发算法的理论，作为降低 SCM 成本、减少浪费和提高可持续性的网络解决方案。
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
美国经济中的 ESG 互补性
摘要 本文从替代和互补投入弹性变化的角度研究 ESG。我们不是从成本函数计算这些弹性，而是从输入距离函数 (IDF) 计算。我们的数据来自 Refinitiv Eikon Datastream 数据库。我们关注美国经济，因为她在世界经济中发挥着全球作用，因此不确定性对世界其他地区产生了溢出效应。数据包括 5,798 家公司，涵盖 38 个美国行业，跨越 2009 年至 2020 年的 12 年，包括：(i) 销售额、资本和员工的财务数据；(ii) 两个财务比率和 (iii) 三个主要 ESG 指标。我们从 IDF 函数的跨对数计算 Antonelli 互补弹性 (AEC) 和 Allen-Uzawa 替代弹性 (AES)。我们发现标准投入具有正的 AEC 弹性；然而，ESG 交叉弹性显示负号，将它们归类为 q 替代。因此，ESG 值之一的增加会导致另一个值的边际值下降。另一方面，AES 弹性只有治理-环境“对偶”的符号为负；其余对均为正，这意味着它们是 p 互补。
混合动力发电厂的电池退化模型
摘要 — 混合动力发电厂 (HPP)，例如光伏 (PV) 和电池组合，在可再生能源渗透率高的电力系统中变得越来越重要，以解决光伏波动并确保电网稳定性。本文重点关注在考虑电池退化的同时对 HPP 中光伏和电池系统之间的协调进行建模的迫切需求。我们提出了一个发电调度模型，该模型明确将光伏电池混合纳入机组组合问题。此外，HPP 调度问题的成本函数内生地考虑了具有可调权重的电池退化，以在最小化生产成本和延长电池寿命之间取得平衡，特别是在提供能源套利和辅助服务时。使用真实的孤岛系统模拟，我们证明在调度问题中考虑电池退化可以显着延长电池寿命，而只需增加少量生产成本。索引术语 — 混合动力发电厂、光伏、电池退化、机组组合、优化
这是真正的驱动程序，还是只是机器人？人...- lirias
使用移动式驱动模拟器进行了一个型型人类实验，其中40名参与者，由26名男性和14个女性组成，平均年龄为34.33岁。使用了受试者间的设计，而参与者的人口统计学的分配在群体之间达到了很好的平衡。参与者首先经历了人类驱动的基线，然后是由同一人类驾驶员或AV Conloller进行的其他动作。然后，要求参与者将驾驶行为分类为人类或自动化，并在1到5的李克特量表上提供信心评级。测试了两种类型的控制器：标准模型预测控制器（MPC）和一个名为drividoc的控制器（从视觉从视觉驱动到可区分的最佳控制），以前在人类驾驶示范中训练了端到端模仿学习与MPC结合使用的人类驱动示范。此控制器会根据从相机图像中提取的驾驶上下文自动调整MPC成本函数PA-RAMETER。有关drividoc的更多详细信息可以在[1]中找到。
一种基于步骤的反事实说明的方法
算法追索性是一个利用反事实解释的过程，而不仅仅是理解系统产生给定的分类的原因，还可以为用户提供他们可以采取的行动来改变其预测结果。现有的计算此类干预措施的方法（称为追索权）确定了一组满足某些Desiderata的点 - e.g。对基本因果图的干预，最大程度地减少成本函数等。需要对基本模型结构的广泛了解，这在几个领域中通常是不切实际的信息。我们提出了一个数据驱动和模型不合时宜的框架来计算反事实解释。我们介绍了步骤，这是一种计算上有效的方法，它沿数据歧管沿着数据歧管递增步骤，该步骤将用户指导用户达到所需的结果。我们表明，该步骤独特地满足了一组理想的公理。此外，通过彻底的经验和理论调查，我们表明，在沿着重要指标沿着重要指标的流行方法胜过可证明的鲁棒性和隐私保证。