XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索速度
人工智能（AI）滥用的识别与预防
互联网上许多来源的搜索速度远快于人类使用搜索引擎搜索单个页面/文章的速度。以这种方式使用人工智能工具不会威胁学习者/学徒在评估中工作的完整性和有效性，因为它被用于信息收集的目的；工作本身，适当地引用任何收集到的信息，仍然是“真实的”。4.03 其他适当/允许使用人工智能的例子有：
人工智能（AI）滥用的识别与预防
互联网上许多来源的搜索速度远快于人类使用搜索引擎搜索单个页面/文章的速度。以这种方式使用人工智能工具不会威胁学习者/学徒在评估中工作的完整性和有效性，因为它被用于信息收集的目的；工作本身，适当地引用任何收集到的信息，仍然是“真实的”。4.03 其他适当/允许使用人工智能的例子有：
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。
量子算法比较
在快速发展的量子计算领域，Shor 和 Grover 算法是利用量子力学解决超出传统计算能力的问题的杰出成就。本文对 Shor 算法（以分解大合数而闻名）和 Grover 算法（擅长搜索非结构化数据库和优化问题解决）进行了比较分析。该研究探索了理论基础、实际实施和现实影响。Shor 算法利用量子傅里叶变换和模块化算法，有望使分解速度呈指数级加快，影响 RSA 等传统加密系统。Grover 算法采用振幅放大和量子预言机操作，使搜索速度加快了二次方，其价值超越了素数分解。Shor 算法使用 IBM Qiskit 实现，专注于分解，展示量子相位估计和周期查找。Grover 算法适用于适合素数分解的数据集搜索。方法包括量子电路设计、参数调整和量子硬件模拟。结果评估了执行时间、准确性和可靠性，突出了优势和局限性。Shor 算法在特定问题上表现出色，但面临可扩展性问题。Grover 算法用途广泛，但受到二次加速的限制，应用范围广泛。讨论包括加密含义、对新协议的需求以及 Grover 在数据库搜索、优化和机器学习中的应用。未来的研究旨在解决量子比特保真度和门错误等硬件挑战，以提高量子算法的稳健性。这项研究强调了量子算法的变革潜力，指导了量子计算应用和理论的进步。
定向搜索来自……的连续引力波
年轻的孤立中子星及其疑似位置是定向搜索连续引力波 (GWs) 的有希望的目标 [1]。即使没有从脉冲星的电磁观测中获得计时信息，这种搜索也可以以合理的计算成本实现有趣的灵敏度 [2]。包含候选非脉冲中子星的年轻超新星遗迹 (SNR) 是此类搜索的自然目标，即使在没有候选中子星的情况下，小型 SNR 或脉冲星风星云也是如此（只要 SNR 不是 Ia 型，即不会留下致密物体）。过去十年，已经发表了许多关于孤立、定位良好的中子星（除已知脉冲星外）的连续引力波的上限。它们使用的数据范围从初始 LIGO 运行到高级 LIGO 的第一次观测运行（O1）和第二次观测运行（O2）。大多数搜索都针对相对年轻的 SNR [3-11]。一些搜索瞄准了银河系中心等有希望的小区域 [4, 8, 11–13]。一项搜索瞄准了附近的球状星团，那里的多体相互作用可能会有效地使一颗老中子星恢复活力，从而产生连续的引力波 [14]。一些搜索使用了较短的相干时间和最初为随机引力波背景开发的快速、计算成本低的方法 [4, 8, 11]。大多数搜索速度较慢但灵敏度更高，使用较长的相干时间和基于匹配滤波和类似技术的针对连续波的专用方法。这里我们展示了对 12 个 SNR 的 O2 数据的首次搜索，使用完全相干的 F 统计量，该统计量是在代码流水线中实现的，该流水线源自首次发布的搜索 [3] 等 [5, 9] 中使用的代码流水线。由于 O2 噪声频谱并不比 O1 低很多，我们通过专注于与年轻脉冲星观测到的低频兼容的低频，加深了这些搜索（相对于 O1 搜索 [9]）。这一重点使我们能够增加相干时间，并获得显着的改进
职位公告
职位公告 执行董事 | 可再生能源阿拉斯加项目 | 阿拉斯加安克雷奇 职位和领导机会：执行董事 可再生能源阿拉斯加项目 (REAP) 寻求一位出色的沟通者和以系统为重点的专业人士担任其下一任执行董事 (ED)。该职位提供了一个独特而令人兴奋的机会，可以与全州的社区、利益相关者和政策制定者建立联系，并在关键的转折点影响阿拉斯加的能源部门，同时继续推进阿拉斯加可再生能源和能源效率的未来。即将上任的 ED 将追随一位 20 年的领导者，加入一个拥有卓越声誉和对社区和政策产生重大影响历史的组织；一支优秀且不断壮大的员工队伍；以及一个致力于实现 REAP 使命的多元化董事会。理想的候选人将是一位积极参与和合作的领导者，他热衷于帮助塑造阿拉斯加的能源未来。 组织 二十多年来，REAP 一直通过合作、教育、培训和宣传倡导阿拉斯加可再生能源和能源效率的进一步发展。 REAP 是全州能源政策和教育领域公认的领导者，从成立之初的一名员工发展到目前 14 人的团队，并且未来还计划进一步扩大。REAP 的预算为 240 万美元（20% 来自赠款/捐赠，80% 来自项目服务收入），由 21 名董事会成员管理。 薪酬与福利 这是一个全职职位。年薪范围在 160,000 至 190,000 美元之间，与资历和经验相称。REAP 提供具有竞争力的福利待遇。 申请流程 要阅读完整的职位简介和申请说明，请访问：https://www.forakergroup.org/site/index.cfm/cboard-view/10683 如有任何问题，请联系首席招聘人员 Adorable Harper，邮箱地址为 REAPsearch@forakergroup.org。通信将保密。申请提交截止日期为 2 月 19 日。由于搜索速度很快，强烈建议候选人尽快申请。简历审核立即开始。搜索过程将包括一个多步骤的面试过程。REAP 遵循所有联邦、州和地方就业法的精神和意图，并致力于提供平等的就业机会。REAP 致力于为所有员工和求职者提供平等的机会，不分种族、肤色、宗教、国籍、性别、年龄、婚姻状况、性取向、残疾、政治派别、个人外貌、家庭责任、入学或联邦、州或地方法律保护的任何其他特征。