XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索算法
1。人工智能和机器学习简介
总而言之，AI和机器学习教学大纲提供了有关人工智能和机器学习领域的基本原理，算法和应用的全面概述。通过结构化的课程，学生对各种主题有深入的了解，包括搜索算法，知识表示，监督和无监督的学习，深度学习和道德考虑。
基于超表面的硅基量子搜索器......
摘要：光学模拟计算相较于传统数字计算具有并行计算、速度快、能耗低的天然优势。目前，片上光学模拟计算领域的研究主要集中在经典数学运算上，尽管量子计算具有诸多优势，但基于超表面的片上量子模拟器件尚未被展示。本文基于绝缘体上硅（SOI）平台，设计了一种特征尺寸为60×20 µm 2 的片上量子搜索器。利用经典波模拟基于叠加原理和干涉效应的量子搜索算法，同时结合片上超表面实现调制能力。当入射波聚焦在标记位置时，即可找到标记项，这与量子搜索算法的效率完全相同。所提出的片上量子搜索器有利于基于波的信号处理系统的小型化和集成化。
随机森林和网格搜索的Mantik分析杂志...
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。
CHIMERYS：AI 驱动的肽技术飞跃...
将肽序列与串联质谱匹配是自下而上的蛋白质组学不可或缺的部分。据估计，嵌合光谱占 DDA 数据的 40% 以上 [2]，这违反了一个光谱代表一个肽的假设。一些搜索引擎允许对几个可能的前体进行多遍搜索或重复嵌合光谱，但很少有搜索引擎考虑到（同量异位素）碎片离子的测量强度可能是多个肽的总和。这会引入错误并使有价值的信息未被利用，导致肽鉴定数量远远少于数据中包含的数量。在这里，我们描述了 CHIMERYS，这是一种基于 AI 的新型搜索算法，它从头开始重新思考串联质谱的分析。与传统搜索算法相比，它通常将肽鉴定数量增加一倍，鉴定率达到 80% 以上。
量子机学习：Grover算法的案例研究
摘要 - 经典计算中搜索算法的复杂性是一个永久研究的领域。量子计算机和量子算法可以更快地计算这些问题，此外，机器学习实施可以提供一种重要的方法来提高量子技术。我们将量子机学习称为这套来自人工智能和量子力学的新型工具。为了实现我们的目的，我们专注于量子机学习的应用；特别是，我们提出了对诸如变化量子算法，内核方法以及Grover算法（GA）等主题的综述和探索。我们从GA探索开始，以实现此目标，这是一种量子搜索算法，它可以超过最佳的经典搜索实现。本文实施了一个GA探索，其中包括概念摘要和实施，仅考虑以及XOR和或门。我们还讨论了量子机学习的潜力。索引术语 - Quantum机器学习，Grover的算法，分类
CHAM在量子计算中的优化实现与分析
摘要：能够运行 Grover 搜索算法的量子计算机可能会削弱对称密钥加密和哈希函数的安全强度，该算法可将暴力攻击的复杂度降低一个平方根。最近，量子方法研究提出使用 Grover 搜索算法结合对称密钥加密和哈希函数的优化量子电路实现来分析潜在的量子攻击。分析对密码的量子攻击（即量子密码分析）并估计所需的量子资源与评估目标加密算法的后量子安全性有关。在本文中，我们重新审视了超轻量级密码 CHAM 分组密码的量子实现，重点是优化其密钥计划中的线性运算。我们通过应用新颖的优化分解技术将 CHAM 的线性方程优化为矩阵。使用改进的 CHAM 量子电路，我们估算了 Grover 密钥搜索的成本，并在进一步降低成本的情况下评估后量子安全强度。
人工智能期中考试（2006 年秋季）
CS 2710 / ISSP 2160：人工智能期中考试（2006 年秋季）本考试为闭卷考试。考试由三部分组成。每部分都标明了预计所花的时间。如果您花费的时间太多，请跳过此部分继续学习，有时间再回来。第一部分是多项选择题。第二部分是简答题和问题解答题。第三部分是论文。第一部分 - 多项选择题。总共 20 分。15 分钟。圈出最能回答问题的答案。1.下列哪种搜索算法不是知情搜索？a. 贪婪搜索 b. 迭代深化 c. A * d. 爬山搜索 2.下列哪种搜索算法可能将局部最大值与全局最大值混淆？a. 深度优先 b.A * c. 爬山 d. 贪婪搜索 3.最优搜索算法 a. 找到所有解中路径成本最低的解 b. 找到所有解 c. 找到使用最少内存的解 d. 保证在有解时找到解 4.语义网络 a. 是一种基于图的表示，其中节点表示概念，弧表示关系 b. 是一种基于图的表示，其中节点表示关系，弧表示概念 c.将实体表示为一组槽和相关值 d. 是情境演算 5 的子集。本体 a. 将实体表示为一组槽和相关值 b. 是一阶逻辑的子集 c. 是一种推理机制 d. 提供表达知识的词汇表
搜索优化 • 人工智能 10 分...
图遍历是一种常用的定位图中顶点位置的方法。它是一种高级搜索算法，可以快速、精确地分析图，并标记访问顶点的顺序。此过程使您能够快速访问图中的每个节点，而不会陷入无限循环。
量子随机游动 - KLEE
使用 Python 进行模拟，并比较上述量子行走模型，用于线图中的简单动态情况和完全图中的搜索算法。然后将其用作最后一章的基准，该章致力于在 IBM 的 Qiskit 中构建和测试与上述模型相对应的电路。主要
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。