XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收敛时间
TopNet Live数字手册-Mytopcon
*规格基于现场和实验室测试。准确性和收敛时间可能会受到用户硬件类型（天线/接收器），可用GNSS星座（PDOP）和站点条件的影响。**在具有高电离层活性，极端多径或密集的叶子的条件下，性能可能会降解。为了提高系统精度，请始终遵循GNSS数据收集的最佳实践。
使用新型 Bonobo 优化器对离网混合可再生能源系统进行技术和经济评估
摘要：本研究采用一种新颖的 bonobo 优化器 (BO) 技术来寻找离网混合可再生能源系统 (HRES) 的最佳设计，该系统包含柴油发电机、光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT) 和电池作为存储系统。拟议的 HRES 旨在为沙特阿拉伯北部偏远地区提供电力，其基础是年度系统成本 (ASC) 最小化和电力系统可靠性增强。为了区分和评估性能，将 BO 与四种最近的元启发式算法进行了比较，这四种算法称为大爆炸大收缩 (BBBC)、乌鸦搜索 (CS)、遗传算法 (GA) 和蝴蝶优化算法 (BOA)，以根据捕获的最优和最差解决方案、平均值、收敛速度和标准差为拟议的离网 HRES 找到最佳设计。所得结果显示，与其他四种元启发式算法相比，BO 算法更为有效，它以最低的 ASC（149,977.2 美元）、快速的收敛时间和更少的振荡实现了所提出的离网 HRES 的最优解，其次是 BOA（150,236.4 美元）。BBBC 和 GA 算法都无法捕捉到全局解，并且收敛时间较长。此外，它们具有较高的标准差，这表明它们的解决方案更加分散，振荡明显。这些模拟结果证明了与其他四种元启发式算法相比，BO 算法的优势。
具有 SU(d) 的局部随机量子电路设计...
使用局部量子电路集合生成 k 设计（模拟 Haar 测度的伪随机分布，最高可达 k 矩）是量子信息和物理学中一个非常重要的问题。尽管人们对普通随机电路的这一问题有了广泛的了解，但对称性或守恒定律发挥作用的关键情况仍是根本性的挑战，人们对此了解甚少。在这里，我们构造了显式局部酉集合，在横向连续对称性下，在尤为重要的 SU(d) 情况下，它可以实现高阶酉 k 设计。具体来说，我们定义了由 4 局部 SU ( d ) 对称哈密顿量以及相关的 4 局部 SU ( d ) 对称随机幺正电路集合生成的卷积量子交替 (CQA) 群，并证明对于所有 k < n ( n − 3 )/ 2，它们分别形成并收敛到 SU ( d ) 对称 k 设计，其中 n 是量子位元的数量。我们用来获得结果的一项关键技术是 Okounkov-Vershik 方法的 S n 表示理论。为了研究 CQA 集合的收敛时间，我们使用杨氏正交形式和 S n 分支规则开发了一种数值方法。我们为各种重要电路架构的亚常数谱间隙和某些收敛时间尺度提供了强有力的证据，这与无对称性的情况形成对比。我们还全面解释了使用对无对称性情况有效的方法（包括 Knabe 的局部间隙阈值和 Nachtergaele 的鞅方法）严格分析收敛时间的困难和局限性。这表明，可能需要一种新方法来理解 SU (d) 对称局部随机电路的收敛时间。
NEO-M8P - Mugin 无人机
在默认配置下，NEO-M8P 流动站将尝试根据收到的校正数据提供最佳定位精度。一旦收到 RTCM 3 消息的输入流，它将进入 RTK 浮动模式。一旦流动站解决了载波相位模糊度，它将进入 RTK 固定模式。当流动站处于 RTK 固定模式时，相对精度可以预期精确到厘米级。通常需要至少 2 分钟，流动站才能解决载波模糊度并从 RTK 浮动模式转到 RTK 固定模式。此时间段的长度称为收敛时间。
量子克尔学习 - 知识 UChicago
摘要 量子机器学习是一个快速发展的研究领域，它可以促进量子计算的重要应用，并对数据驱动科学产生重大影响。在我们的工作中，基于复杂性理论和物理学的各种论点，我们证明单个克尔模式在处理基于核的方法时可以提供一些“量子增强”。利用核属性、神经正切核理论、克尔非线性的一阶扰动理论和非扰动数值模拟，我们表明量子增强可以在收敛时间和泛化误差方面发生。此外，我们明确指出了如何考虑高维输入数据。最后，我们提出了一种基于电路 QED 的实验协议，我们称之为量子克尔学习。
SnCQA：一种硬件高效的等变量子卷积电路架构
摘要 —我们提出了 SnCQA，这是一组硬件高效的等变分电路，分别针对置换对称性和空间格子对称性，量子比特数为 n。通过利用系统的置换对称性（例如许多量子多体和量子化学问题中常见的格子哈密顿量），我们的量子神经网络适用于解决存在置换对称性的机器学习问题，这可以大大节省计算成本。除了理论上的新颖性之外，我们发现我们的模拟在量子计算化学中学习基态的实际实例中表现良好，我们可以通过几十个参数实现与传统方法相当的性能。与其他传统变分量子电路（如纯硬件高效假设（pHEA））相比，我们表明 SnCQA 更具可扩展性、准确性和抗噪声能力（在 3 × 4 方格上的性能提高了 20 倍，在我们的案例中，在各种格子尺寸和关键标准（例如层数、参数和收敛时间）下节省了 200% - 1000% 的资源），这表明在近时间量子设备上进行实验可能是有利的。
人工智能赋能的未来无线网络：挑战、机遇和未决问题
摘要 — 大量苛刻的服务和用例要求未来无线网络资源管理发生革命性转变。事实上，当应用程序对服务质量的严格要求与网络复杂性的增加相结合时，传统的网络管理例程在 6G 中将变得不可行。人工智能 (AI) 正在成为从下到上协调网络资源的基本推动因素。支持 AI 的无线接入和支持 AI 的核心将为 6G 的自动配置开辟新的机遇。另一方面，支持 AI 的网络中存在许多挑战需要解决。较长的收敛时间、内存复杂性和不确定性下机器学习算法的复杂行为以及网络高度动态的信道、流量和移动性条件加剧了这些挑战。在本文中，我们调查了利用机器学习技术提高无线网络性能的最新研究。此外，我们确定了挑战和未解决的问题，为研究人员提供了路线图。
使用 AI 进行动态资源分配和性能
摘要-本研究旨在评估使用人工智能进行动态资源管理和优化软件系统性能的可能性。在当今复杂的应用程序使用世界中，常规的资源管理方法无法满足这些动态需求并发挥其使用潜力。在本研究中，基于资源利用率和消耗、平均响应时间、吞吐量、成本、预测能力、稳定性和收敛时间等性能指标对三种主流人工智能技术——强化学习、神经网络和遗传算法进行了评估。结果表明，神经网络具有最佳的资源获取性能和响应率，而强化学习具有最佳的成本管理和灵活性率。正如已经指出的那样，遗传算法在寻找优化解决方案方面非常有用，但缺乏实时响应能力。因此，结果提供了关于如何根据特定应用需求选择适当的 AI 技术的重要理解，这反过来对于愿意使用基于 AI 的解决方案改善资源管理的组织很有用。
如何增强噪声信息的量子生成对抗学习
摘要 量子机器学习是当今机器学习 (ML) 与量子信息科学的交汇点。为了将这一新范式应用于新型量子技术，我们仍然需要对其底层机制有更深入的了解，然后才能提出新算法来解决实际问题。在这种情况下，量子生成对抗学习是一种很有前途的策略，可用于将量子设备用于量子估计或生成 ML 任务。然而，其训练过程的收敛行为尚未得到详细研究，而这对于其在量子处理器上的实际实现至关重要。事实上，我们在这里展示了在优化过程中可能出现的不同训练问题，例如极限环的出现。在混合量子态在已有的嘈杂中尺度量子设备中起关键作用的情况下，后者可能会显著延长收敛时间。然后，我们提出了新的策略，以在任何操作范围内实现更快的收敛。我们的结果为这种混合经典量子协议的新实验演示铺平了道路，允许评估相对于经典协议的潜在优势。
在深空应用程序的视线导航上
视线（LOS）导航是一种光学导航技术，可利用从车载成像系统获得的可见天体的方向，以估算航天器的位置和速度。将方向馈送到估计过滤器中，其中它们与观察到的物体的实际位置匹配，该位置是从船上存储的胚层检索的。作为LOS导航代表了下一代深空航天器的一个真正有希望的选择，这项工作的目的是提供有关效果的新见解。首先，分析信息矩阵以显示航天器和观察到的行星之间的几何形状的影响。然后，使用Monte Carlo方法来研究测量误差的影响（范围从0.1到100 ARCSEC）和跟踪频率（从每天的四个观测值到每两天的观察范围）。通过两个指标对导航性能的影响进行了影响。首先是3D位置和速度均方根排出，一旦估计被认为是稳态的。第二个是收敛时间，它量化了估算到达稳态行为所需的时间。模拟基于一组四个行星，这些行星不遵循共同的以heliepentric动力学的速度，而是绕太阳旋转，并以相同的（无距离）角速度的角速度旋转。这种方法允许将方案依赖性行为与导航固有属性分开，因为在整个模拟过程中观察者和观察到的对象之间的相同几何形状是相同的相对几何形状。结果为下一代自主导航系统提供了有用的指南，既可以定义硬件要求和设计适当的导航策略。然后将注意事项应用于近地球小行星的任务方案，以定义导航策略和硬件要求。显示了航天器和行星之间相对角度的重要性。在单个球衣观察方案中，当航天器和行星的位置向量之间的角度接近无效的值时，估计误差会降低。在双行星观察方案中，当两个LOS方向之间的分离角接近90时，估计误差会降低。对性能的主要影响是由测量误差驱动的，当前技术被证明能够以几百公里的顺序提供位置误差，而较低的测量误差（0.1 ARCSEC）可能在100 km以下的位置误差。最后，可以证明跟踪频率在性能中起次要作用，并且只有在收敛时间明显地影响。2022 cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。