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基于蒙特卡洛树搜索的变分量子电路混合优化
变分量子算法是近期和未来容错量子设备模拟的前沿。虽然大多数变分量子算法只涉及连续优化变量，但有时可以通过添加某些离散优化变量来显著增强变分假设的表示能力，广义量子近似优化算法 (QAOA) 就是一个例子。然而，广义 QAOA 中的混合离散-连续优化问题对优化提出了挑战。我们提出了一种称为 MCTS-QAOA 的新算法，它将蒙特卡洛树搜索方法与改进的自然策略梯度求解器相结合，分别优化量子电路中的离散变量和连续变量。我们发现 MCTS-QAOA 具有出色的抗噪特性，并且在广义 QAOA 的具有挑战性的实例中优于先前的算法。
QuSBT：基于搜索的量子程序测试
为量子程序生成一个测试套件，使其具有最大数量的失败测试是一个优化问题。对于这种优化，基于搜索的测试在经典程序环境中已显示出良好的效果。为此，我们提出了一种基于遗传算法的量子程序测试生成工具，称为 QuSBT（基于搜索的量子程序测试）。QuSBT 可自动测试量子程序，目的是找到具有最大数量失败测试用例的测试套件。QuSBT 使用 IBM 的 Qiskit 作为量子程序的模拟框架。除了实施的方法（即搜索个体的编码、表达搜索问题的适应度函数的定义以及针对两种故障的测试评估）之外，我们还介绍了工具架构。最后，我们报告了使用 QuSBT 测试一组有缺陷的量子程序以评估其有效性的实验结果。存储库（代码和实验结果）：https://github.com/ Simula-COMPLEX/qusbt-tool 视频：https://youtu.be/3apRCtluAn4
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。
可搜索的高中目录 2022-2023 - HCPSS
一般信息 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 全国大学体育协会 (NCAA) 资格 10 课程设置 . . . . . . . . . . . 11 课程级别 . . . . . . . . . . . . . 11 特殊教育 . . . . . . . . . . . . . 11 504 . . . . . . . . . . . . . . . .12 ESOL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 另类教育 . ...
基于个性化搜索的对话式人工智能查询重写系统
查询重写（QR）是对话式 AI 系统中一个新兴的组件，可以减少用户失误。用户失误的原因多种多样，例如口语对话系统中的错误、用户的口误或语言缩写。许多用户失误源于个性化因素，例如用户的说话模式、方言或偏好。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的个性化 QR 框架，专注于自动减少用户失误。我们为每个用户建立一个个性化索引，其中包含不同的亲和力层，以反映对话式 AI 中每个用户的个人偏好。我们的个性化 QR 系统包含检索层和排名层。在基于用户反馈的学习支持下，训练我们的模型不需要手动注释数据。在个性化测试集上的实验表明，我们的个性化 QR 系统能够利用语音和语义输入来纠正系统错误和用户错误。
对话式人工智能中基于搜索的自学习查询重写系统
查询重写 (QR) 是一种越来越重要的技术，可用于减少对话式 AI 系统中的用户摩擦。用户摩擦是由各种原因造成的，包括自动语音识别 (ASR)、自然语言理解 (NLU)、实体解析 (ER) 组件中的错误或用户的口误。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的自学习 QR 框架：基于用户反馈搜索的查询重写系统 (UFS-QR)，该系统专注于自动减少大规模对话式 AI 代理的用户摩擦。所提出的搜索引擎在全球用户和个人用户级别上运行，将语义嵌入、NLU 输出、查询流行度和估计的摩擦统计数据用于检索和排名过程。为了构建索引并训练检索/排名模型，我们采用了一种基于自学习的方法，利用从用户历史交互中学习到的隐式反馈。我们通过对 Amazon Alexa 用户流量进行离线和在线 A/B 实验，证明了在没有任何注释数据的情况下训练的 UFS-QR 系统的有效性。据我们所知，这是第一个部署的自学习和基于搜索的二维码系统，用于对话式人工智能中自动减少摩擦的一般任务。
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。
敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：欧洲战略长期愿景强调了更智能和灵活的系统在2050年之前实现净零温室气体排放的重要性。分布式能源（DER）可以提供所需的灵活性产品。分配系统运营商（DSO）与TSO（传输系统运营商）合作致力于通过基于市场的程序采购这些功能可及性产品。在所有DERS中，电池储能系统（BES）是一项有前途的技术，因为它们可能会出于广泛的目的而被利用。但是，由于其成本仍然很高，因此应优化其大小和位置，以最大程度地提高所有者的收入。打算提供一种评估要在DSO和TSO之间共享的灵活性产品的工具。对比的目标，因为BES所有者的收入最大化以及使用创新解决方案固有的DSO风险最小化。通过将方法应用于真实的意大利中型电压（MV）分布网络来验证所提出的模型。
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。”