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蒙特卡洛树搜索的量子加速
Monte Carlo Tree Search（MCTS）是一种随机计划算法，可以为两人游戏中的动作提供建议，而无需启发式启发式。在这项工作中，我们描述了一种量子算法，以加快在执行多个此类推出的MCT变体中执行的随机“随机推出”步骤。引入了另一种量子算法，该算法加快了MCTS实例集合的计算。作为开发的技术的推论，提出了一种量子算法，用于估算任意（随机）长度的保单引导在任意（随机）环境中的期望值或最大化的第一步。此步行是由初始状态，策略函数和过渡功能定义的，其值通过在所采用的完整路径上定义的任意评估功能分配给了这样的walk。相对于最著名的经典算法，发现的所有加速度都是二次的。
量子行走搜索的统一框架——DROPS
我们提出了一种新的量子行走搜索框架，统一并加强了这些框架，从而产生了许多新成果。例如，新框架可以在电网设置中有效地找到标记元素。新框架还允许在命中时间框架（最小化行走步数）和 MNRS 框架（最小化检查元素是否被标记的次数）之间进行插值。这使得资源之间能够实现更自然的权衡。除了量子行走和相位估计之外，我们的新算法还使用了量子快进，类似于 Ambainis 等人的最新结果。这种观点还使我们能够推导出量子行走算法更一般的复杂性界限，例如基于相应经典行走的蒙特卡罗类型界限。最后，我们展示了如何在某些情况下避免使用相位估计和量子快进，回答了 Ambainis 等人的一个悬而未决的问题。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
学习以偏见搜索的异质多代理分配
摘要 - 基于信息的覆盖范围指示机器人在区域上移动，以根据某种信息来优化预定义的目标函数。我们先前的工作确定信息图的光谱分解可用于指导一组异质剂，每个剂具有不同的传感器和运动模型，以基于一种称为Ergodicity的度量来优化目标区域中的覆盖范围。在本文中，我们建立在这种见解的基础上，以构建将异质剂分配给频域中不同搜索区域的问题的增强学习公式。我们以三种不同的方式将搜索映射的光谱系数相互关联。第一个方法将代理映射到预定的光谱系数集。在第二种方法中，每个代理都会在所有光谱系数上学习重量分布。最后，在第三种方法中，每个代理都将权重分布作为参数化曲线而不是系数。我们的数值结果表明，根据其感应和运动模型将覆盖责任分配和分配覆盖责任会导致40％，51％和46％的覆盖范围提高覆盖范围的效果，如麦加德指标所测量的覆盖范围，并在搜索区域中分别在搜索区域中提高了所有目标。
随机森林和网格搜索的Jurnal Mantik分析...
这项研究重点是实施随机的森林和网格搜索算法，以早日检测糖尿病，旨在使用技术现代化和增强医学实践。所提出的模型的准确性为77.06％，精度为71.43％，召回47.30％，错误分类误差为22.94％。与其他数据挖掘算法的比较分析，包括决策树，无网格搜索的随机森林以及CAT Boost，表明带有网格搜索算法的随机森林表现优于其他森林。通过利用网格搜索，随机森林算法的准确性增加了2.03％。这些发现表明机器学习在早期糖尿病检测中的潜在有效性。虽然研究提供了有希望的结果，但数据集大小和所使用的检测变量的数量存在局限性。未来的研究应探索较大的数据集和替代算法，以进一步提高准确性并帮助早期发现糖尿病。
带关键字搜索的公钥认证加密
随着云计算的快速发展，越来越多的公司采用云存储技术来降低成本。然而，为了确保敏感数据的隐私，上传的数据需要在外包到云端之前进行加密。Boneh 等人提出了带关键字搜索的公钥加密 (PEKS) 的概念，以提供加密数据的灵活使用。不幸的是，大多数 PEKS 方案都不能抵御内部关键字猜测攻击 (IKGA)，因此陷门的关键字信息可能会泄露给对手。为了解决这个问题，Huang 和 Li 提出了带关键字搜索的公钥认证加密 (PAEKS)，其中接收方生成的陷门仅对经过认证的密文有效。凭借他们的开创性工作，许多 PAEKS 方案被引入以增强 PAEKS 的安全性。其中一些方案进一步考虑了即将到来的量子攻击。然而，我们的密码分析表明，事实上，这些方案无法抵御 IKGA。为了抵御量子对手的攻击并支持隐私保护搜索功能，我们首先在本文中引入了一种新颖的通用 PAEKS 构造。然后，我们进一步提出了第一个基于格的抗量子 PAEKS 实例。安全性证明表明，我们的实例不仅满足基本要求，而且还实现了增强的安全模型，即多密文不可区分和陷门隐私。此外，比较结果表明，仅需一些额外开销，所提出的实例就能提供更安全的属性，使其适用于更多样化的应用环境。
负责战略参与搜索的学校助理校长
TVT 社区日间学校是一所包容性的男女同校独立犹太日间学校，为 TK 至 12 年级的犹太和其他信仰的学生提供服务，位于加利福尼亚州欧文市。TVT 由 Irving “Papa” Gelman 于 1991 年创立，以纪念他的女儿 Naomie Gelman Weiss，如今已从一所拥有 36 名学生的学校发展成为如今拥有 800 多名优秀学生的学校，成为美国规模最大、排名最高的犹太日间学校之一。TVT 致力于每个孩子的成长和探索，因其注重探究和创新以及在课堂内外提供充满机会的教育而备受推崇。TVT 以社区、正义、善良、尊重、真理和修复世界 (tikkun olam) 的犹太价值观为基础，是一个充满发现、探索、善良和包容的社区。TVT 拥有美丽的校园和无与伦比的设施，是一个接受和庆祝每个学生旅程的地方。在才华横溢、富有同情心的教师的指导下，TVT 的学生因今天的成就而受到赞扬，并有能力探索未来的自己。学校的核心是所有社区成员、学生和成年人的才能和品格。他们一起踏上旅程和合作，为一生的探索和对世界产生积极影响的坚定承诺奠定基础。TVT 寻求一位经验丰富、创新和大胆的战略领导者担任战略参与助理校长。这个新职位将作为校长和高级领导团队在选民参与各个方面的主要思想伙伴。理想的候选人将是一位有远见和战略性的领导者，在设计、实施和评估综合和协作的使命一致战略方面拥有丰富的经验，以加强潜在家庭、新入学家庭、现有家庭、校友、捐助者和教育社区合作伙伴的参与。成功的领导者应善于在协作的工作环境中成长，在跨部门合作方面富有创意，在解决问题方面有远见，并且注重结果。加入 TVT 的候选人会发现，领导团队志向远大，渴望从新任战略合作学院副院长的远见、才华和专业知识中受益。
新技术：微软 Bing 搜索的预计总体经济影响™
数据可发现。随着现代组织存储的数据量不断增长，IT 必须让这些数据可搜索。以前标记和实施分类法的尝试需要大量投资和劳动力，但收效甚微。相反，Bing 中的 Microsoft Search 严重依赖 AI 和 Microsoft Graph，几乎不需要管理，并且可以免费快速提供结果。一家专业服务公司的首席架构师表示：“即使您有其他搜索解决方案，它也无法为您提供 Bing 中的 Microsoft Search 所能提供的功能。您需要付出巨大努力来设置它，您必须为此付费，但它不会与所有 Office 365 进行本机集成，也不会提供最佳的用户体验。切换到 Bing 中的 Microsoft Search 是 IT 容易实现的项目之一，但对于组织而言，这是一个巨大的胜利。”
一种用于数据库搜索的快速量子力学算法
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