XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索算法
CAP5605/CAP4601：人工智能 2024 年秋季
我们首先概述人工智能现代发展的历史和哲学考量。然后，我们将学习一些形式逻辑和推理系统，特别是命题演算和一阶谓词逻辑的语法和语义。接下来，我们将深入研究搜索算法，直至启发式搜索和著名的 A* 算法，该算法在机器人和计算机游戏等许多领域都有应用。然后，我们将逻辑与搜索结合起来，研究专家推理系统背后的算法。最后，我们将学习 Prolog 编程语言，并使用它来实现一个简单的专家系统、各种搜索算法和一个简单的机器人运动规划系统。接下来，我们将研究 Prolog 以及其他自动推理系统的基础——解析定理证明。我们还将介绍使用自动推理的自动规划。
RECTANGLE 和 KNOT 的量子实现和资源估计
摘要 随着量子计算技术的进步，大量研究工作致力于重新审视所用密码的安全性。能够使用量子计算机的对手可以采用某些新攻击，这些攻击在当前的前量子时代是不可能的。特别是，Grover 搜索算法是针对对称密钥加密原语的通用攻击，可以将搜索复杂度降低到平方根。要应用 Grover 搜索算法，需要将目标密码实现为量子电路。尽管这一研究领域相对较新，但它已引起研究界的极大关注，因为一些密码（如 AES、GIFT、SPECK、SIMON 等）正在实现为量子电路。在这项工作中，我们的目标是轻量级分组密码 RECTANGLE 和 Au-
光伏系统中最大功率点跟踪算法的比较研究 1 Saad A. Al-Kazzaz 和 2 Mohammed M. Al_juborie ¹讲师，摩苏尔大学机电一体化系，伊拉克摩苏尔。²学生，摩苏尔大学电气系，伊拉克摩苏尔。
可再生能源在替代化石燃料资源方面发挥着至关重要的作用，而太阳能是这些资源之一，它被认为是环境友好的，并且在过去几年中得到了越来越多的使用。使用太阳能电池板时的主要问题是工作点会随着太阳辐照强度和太阳能电池板表面温度的变化而波动。当负载直接与太阳能电池板耦合时，在大多数情况下，输送的功率不会达到最大功率，因此需要最大功率点跟踪控制器来使系统高效运行，从而使电压转换电路的负载和输入阻抗之间匹配运行，通过这种运行，工作点处于最大功率。在本研究中，使用 MATLAB-2016a 程序对最大功率点跟踪系统进行了仿真，并使用了多种算法：扰动观察算法、增量电导算法、滑模控制器和电压转换电路（降压转换器）的负载与输入阻抗匹配的随机搜索算法。设计并搭建了同步降压转换器电路，然后实际实施系统。微控制器 arduino UNO 用于实现跟踪算法。实际系统实施中使用扰动和观察算法。。结果表明，滑模控制器在获得最大功率方面比传统算法快两倍以上，比随机搜索算法快约 6 毫秒，随机搜索算法比传统算法快约 1.5 倍，并且当辐照强度发生变化时，响应速度更快，可以访问新的最大功率点。SMC 的性能优于传统算法，随机搜索算法优于传统算法，其性能非常接近滑模控制器的性能。实际实施的响应非常快且强大。
量子计算与半导体技术之间的白皮书协同作用
量子计算的功能在于叠加的独特量子物理资源和量子位的纠缠，这使得某些类别的计算的执行速度比传统计算机快得多。Grover表明，与经典算法相比，量子搜索算法具有二次加速。基于量子傅立叶变换的量子算法的量子算法比已知的经典算法1,2更快。可以更快地构成质数的量子算法可以破解当前使用的公钥加密方法（例如rsa）当应用于未来功能齐全的量子计算机上时。计算的并行化允许为最具挑战性的计算问题（例如分子的仿真，搜索算法和许多优化问题）创建线性时间算法。
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。
超级计算利用量子机器学习和 Grover 算法
经典计算中搜索算法的复杂性是一个经典问题和一个研究领域。量子计算机和量子算法可以有效地计算一些经典难题。此外，量子机器学习算法可能是促进现有和新量子技术的重要途径，降低执行此类问题的超级计算要求。本文回顾并探讨了变分量子算法、核方法和 Grover 算法 (GA) 等主题。GA 是一种量子搜索算法，作为量子分类器实现了二次速度提升。我们利用 GA 或振幅放大将基本的经典逻辑门模拟为考虑 AND、XOR 和 OR 门的量子电路。我们在综述中的实验表明，所讨论的算法可以相对容易地实现和验证，这表明研究人员可以研究与量子机器学习等相关的讨论领域的问题。
空间蜂窝机器人轨道桁架无碰撞路径规划
摘要：针对空间站桁架上元胞机器人的移动路径规划问题，以三棱柱桁架为研究对象，提出一种融入引力搜索算法的优化蚁群算法。创新性地采用了限制探索区域的分层搜索策略，利用引力搜索算法求得桁架节点的最优解，并进一步将其转化为蚁群算法中信息素的初值，可以有效防止算法在前期陷入局部最优解，使得优化算法具有更快的收敛速度。本文提出了一种包含目标间夹角的启发式函数，可以有效避免前期的盲目搜索，提高路径搜索能力。仿真结果表明，在选择桁架路径时可以有效减少元胞机器人的路径和规划时间。
大脑即计算机的隐喻
我问我的朋友：“你读过屠格涅夫的作品吗？”她毫不犹豫地给出了否定的回答。她的大脑里有她读过的小说的数据库吗？她的大脑在使用搜索算法吗？如果没有，我们还能如何想象这一壮举的实现？我问：“昨晚吃饭时坐在你旁边的那个男人叫什么名字？”她不记得了。半小时后，当我们谈论其他事情时，她说：“我现在想起来了，他叫杰罗姆。这个名字突然出现在我的脑海里。”如果大脑使用搜索算法来做到这一点，它会不会与前面的例子不同，会不会是一个更慢但更有条理的过程？我们能想象一个由大脑的“硬件”制成的设备，可以执行搜索算法吗？或者任意算法？在我（Davis，2017）的文章中，我强调图灵完备所需的东西很少。毫无疑问，可以用大脑的神经元建造一台通用计算机。然而，我们尚不清楚机器人能否进化。遗传密码中氨基酸由字符串编码的例子表明，这种可能性并非遥不可及。事实上，口语和书面语也是代表物体、动作和概念的任意符号的例子。有人穿过繁忙的街道，熟练地穿梭于车流之中。如何编写程序让机器人做到这一点？直到最近，人们才提出了一种使用大量数值计算的方法。如今，人们可以考虑另一种方法，即为此目的“训练”多层神经网络。想象大脑做这样的事情肯定比执行涉及大量算术计算的过程更容易。
98.2.2_phn-901.pdf
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