XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索算法
目标状态数量不确定的稳健量子搜索
M / N 和 j op = [( π / 2 − β ) / ( 2 β )] 是最优 Grover 迭代次数。如果 ( 2 j op + 1 ) β ≈ π / 2，则最大概率趋近于 1，这意味着如果量子数据库的维数很大，Grover 算法通常具有很高的成功率。Grover 算法经历了几个重要的发展。在某些情况下，比如结构化搜索 [ 7 ]，其成功率是各个搜索成功率的乘积，因此每个单独搜索的高成功率至关重要；特别是当维度不是那么大时，标准 Grover 算法的效果会不佳。为了解决这个问题，一些改进的搜索算法被提出 [ 8 – 12 ]。Grover-Long 算法 [ 11 ] 是这些改进算法之一，已被证明是最简单、最优的 [ 13 ， 14 ]。该算法的成功率达到 100%，而 Grover 算法在找到 4 个中的 1 个时才能达到 100% 的成功率。在 Grover 原始算法和 Grover 改进算法中，都需要提前知道标记状态的确切数量。因此，如果不知道确切数量，这些算法就无法确定何时停止 [15]。空间搜索 [16-18] 是解决此问题的方法之一。定点搜索算法是另一种方法
摘要简介
Ising模型的基态搜索可以用来解决很多组合优化问题。在目前的计算机架构下，一种适合硬件计算的Ising基态搜索算法对于解决实际问题是必不可少的。受弹簧势能转换的启发，我们提出了一种基于弹簧振动模型的点卷积神经网络基态搜索算法，即Spring-Ising算法。Spring-Ising算法将自旋看作一个连接到弹簧上的运动质点，并建立所有自旋的运动方程。Spring-Ising算法可以通过神经网络的基本结构映射到GPU或者AI芯片上，实现快速高效的并行计算。该算法对于Ising模型的求解有着非常高效的效果，已经在公认的测试基准K 2000中进行了测试。该算法引入动态平衡的概念，通过动态调整弹簧振动模型中Ising模型的权重，实现更细致的局部搜索。最后是简单的硬件测试速度评估。 Spring-Ising算法可以提供在专注于加速神经网络计算的芯片上计算Ising模型的可能性。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，因此脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
LEAFI：带有学习过滤器的类固醇的数据系列索引
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求，该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明，在许多情况下，基于树的系列索引表现出色。但是，由于次优修剪，我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题，我们介绍了Leafi，这是一个新颖的框架，它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器，该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限，从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法，该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法，该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器，以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集，我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍，搜索时间最高为32倍，同时保持99％的目标召回率。
arXiv:2212.10482 Grover 算法在当今量子处理器上的非编码实现性能
量子计算已成为过去十年物理学、数学和计算机科学领域最热门的话题之一。这源于噪声中型量子 (NISQ) 设备的部署，这些设备可以加速多种算法的执行。与大规模量子 (LSQ) 系统相比，NISQ 设备不是基于使用纠错码的容错量子电路，而是使用错误缓解技术。大家一致认为，量子纠错将在 LSQ 系统的开发中发挥重要作用。大量文献致力于这一主题，该研究领域在过去几年中发展迅速 [1]，[2]。研究错误控制编码是否可用于 NISQ 技术也很有趣。据我们所知，直到最近才在 NISQ 设备上进行使用纠错的测试。 2022 年底，[ 3 ] 的作者报告了使用 [[4,2,2]] 错误检测码时的性能改进。这项工作的目的是展示在可用的 NISQ 设备上实现的量子算法的性能限制，并讨论它们的改进，可能使用纠错，与 [ 3 ] 的最新结果一致。为了更好地理解，我们将重点关注 Grover 搜索算法 (GSA) 的一个特殊情况。[ 4 ] 中提出了这种算法，用于在未排序的数据集上搜索标记元素，理论上优于经典搜索算法（GSA 的复杂度随着 √ 而增长
指引我！综合程序化策略的双层搜索
程序化策略的综合需要在计算机程序的大型不可微空间中进行搜索。当前的搜索算法使用自对弈方法来指导搜索。这些方法的问题在于，指导函数通常提供的搜索信号较弱。这是因为自对弈函数仅衡量程序相对于其他程序的表现。因此，虽然对失败程序的微小更改可能不会将其转变为获胜程序，但这种更改可能代表着朝着获胜程序迈出的一步。在本文中，我们引入了一种双层搜索算法，该算法同时在程序空间和状态特征空间中进行搜索。特征空间中的每次搜索迭代都会定义程序空间中的搜索试图实现的一组目标特征（即，在遵循程序中编码的策略时观察到的特征）。我们假设自对弈函数和基于特征的函数的组合为综合提供了更强的搜索信号。虽然这两个函数都用于指导程序空间中的搜索，但自对弈函数用于指导特征空间中的搜索，以便选择更有可能导致获胜程序的目标特征。我们在实时战略游戏 MicroRTS 中评估了我们的双层算法。我们的结果表明，双层搜索综合了比仅在程序空间中搜索的方法更强大的策略。此外，我们的方法综合的策略在模拟锦标赛中获得了最高的获胜率，其中包括来自最近两次 MicroRTS 比赛的最佳代理。
集9：计划
•on（b，a）•on（a，c）•on（c，f1）•clear（b）•clear（f1）•公式描述了一组世界国家•计划搜索公式sa = sfy sa = sfy sfy demcrip = on•state deScrip/ons descrip/ons：conjunc：conjunc = on conjunc = on oon Ground Liverlals of Ground Livitals。•也通用公式：on（x，y）à令（y = f1）或〜清晰（y）•目标w试验：•给定目标w胚，搜索算法寻找一系列AC/ONS/ONS，这些顺序转换为状态descrip = on the the the the the the the the目标。
在线教师发展计划（FDP）
●量子计算简介。●Qubits，统一转换和测量。●张量产品和狄拉克表示法。●超密集编码。●可逆性，量子门和量子电路。●在Bloch球上的量子位表示。●Deutsch-Jozsa算法和Simon的算法。●Bernstein Vazirani算法。●量子傅立叶变换。●Grover的搜索算法。●Shor的算法。●量子计算优势的基础。●用于量子图像处理的量子算法。●量子互联网的实际限制。●量子加密后。
工业机器人应用4D圆柱空间中的人工智能控制
摘要本文认为，有效的人工智能控制算法需要工业机器人操纵器的内置对称性，以进一步表征和利用。此增强的乘积是一个四维（4D）离散的圆柱网格空间，可以直接替换复杂的机器人模型。a ∗是为了在此类算法中广泛使用，以研究在4D圆柱离散网格中指导机器人操纵器的优势和缺点。研究表明，这种方法可以在计划和执行时间内对机器人运动学和动态模型的任何特定知识来控制机器人。实际上，每个网格单元的机器人关节位置被预先计算并作为知识存储，然后在需要时通过路径填充算法快速检索。4D圆柱离散空间既具有配置空间的优势，也具有机器人的三维笛卡尔工作空间。由于路径优化是任何搜索算法的核心，包括∗，因此4D圆柱网格为搜索空间提供了一个可以嵌入单元特性形式的知识的搜索空间，包括存在障碍物的存在和整个工业机器人体的体积占用，以避免障碍物。主要的权衡是在预计网格知识的有限能力与路径搜索速度之间。这种创新的方法鼓励将搜索算法用于工业机器人应用，这是对不同机器人模型中存在的其他机器人对称性的研究，并为应用动态障碍算法的应用奠定了基础。