XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System普适
使用普适数据进行研究的伦理指南
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据（用户贡献、观察、获取或推断），无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息（购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等）以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术，包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934）。2 例如，请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距：情境完整性的应用》，《社交媒体+社会》4，第 2 期（2018 年），https://doi.org/10.1177/2056305118768300；aline shakti franzke 等人的《互联网研究：道德准则 3.0》，互联网研究人员协会（2020 年），https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员，这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体，其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营，或评估
人工智能对齐：全面性综述 - AI Alignment
Fig.1 RICE 原则定义了一个对齐系统应具备的四个关键特性，这四个特性并无特定顺序： (1) 鲁棒性 (Robustness) 指人工智能系统的稳定性需要在各种环境中得到保证； (2) 可解释性 (Interpretability) 指人工 智能系统的操作和决策过程应该清晰易懂； (3) 可控性 (Controllability) 指人工智能系统应该在人类的指导 和控制下运行； (4) 道德性 (Ethicality) 指出人工智能系统应该遵守社会规范和普适价值观。这四个原则指 导人工智能系统与人类意图和价值观的对齐。他们本身并不是最终目标，而是服务于对齐的中间目标。
深圳市华普微电子有限公司 SHEN ZHEN HOPE MICROELECTRONICS CO.,LTD
温度2：125±10°t1和T2之间的温度变化很快，在一个周期中保持T1和T2 30分钟
全局淬灭后三部分信息的普适性
我们考虑无限量子自旋链中连通子系统 A ∪ B ∪ C 的宏观大 3-划分 ( A, B, C )，并研究 R´yi- α 三部分信息 I ( α ) 3 ( A, B, C )。在具有局部哈密顿量的干净一维系统中，在平衡态下它通常为零。一个值得注意的例外是共形临界系统的基态，其中 I ( α ) 3 ( A, B, C ) 是交比 x = | A || C | / [( | A | + | B | )( | C | + | B | )] 的普适函数，其中 | A | 表示 A 的长度。我们确定了不同类的状态，这些状态在具有平移不变哈密顿量的时间演化下，局部放松到具有非零（R´enyi）三部分信息的状态，此外还表现出对 x 的普适依赖性。我们报告了对自由费米子对偶系统中 I ( α ) 3 的数值研究，提出了场论描述，并计算了它们在一般情况下对 α = 2 的渐近行为以及在系统子类中对一般 α 的渐近行为。这使我们能够推断出缩放极限 x → 1 − 中的 I ( α ) 3 的值，我们称之为“残差三部分信息”。如果非零，我们的分析指向一个与 R´enyi 指数 α 无关的通用残差值 − log 2，因此也适用于真正的（冯·诺依曼）三部分信息。
拓扑量子中斐波那契任意子的普适性...
由量子力学定律支配计算的计算机概念通常最早归功于费曼 [10]。一般而言，量子计算机能够在某些类别的问题上胜过传统计算机，这是通过大幅减少解决特定问题所需的计算次数来实现的。这通常是通过利用物理系统中量子比特之间的量子纠缠来实现的，使得量子计算机中的每个计算操作能够执行相当于多个经典操作的操作。然而，构建量子计算机的主要困难之一是缓解和处理错误要困难得多。量子计算机通常只有在能够利用量子比特状态叠加时才比传统计算机更具优势。如果量子算法中没有任何量子比特通过任何操作或初始化进入状态叠加，则该算法通常可以等效地以经典方式执行。因此，量子计算机的物理实现需要处理退相干，因为这可能会以意想不到的方式使波函数崩溃，从而在计算中引入意外的错误。
在特殊点工作的光放大器中量子噪声的非普适性
1 密歇根理工大学物理系，美国密歇根州霍顿 49931 2 密歇根理工大学 Henes 量子现象中心，美国密歇根州霍顿 49931 3 宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学系和材料研究所，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802 4 马克斯普朗克复杂系统物理研究所，Nöthnitzer Strasse 38，01187 德累斯顿，德国 5 柏林自由大学达勒姆复杂量子系统和物理专业中心，14195 柏林，德国 6 卡尔斯鲁厄理工学院凝聚态理论研究所，76131 卡尔斯鲁厄，德国 7 卡尔斯鲁厄理工学院量子材料与技术研究所，76344 埃根施泰因-利奥波德港，德国
量子距离到不可控性和量子速度......
就像我们日常使用的计算机一样，普适性——原则上运行任何算法的能力——是量子计算的核心概念。在当前证明普适性的竞赛中，以及在更大的系统中首次成功报告普适性[1]，这一点比以往任何时候都更加真实。人们经常争论[2]，普适性本身就是普遍的，例如几乎所有系统都是普适的，如果不是，稍微改变一下参数就会变成普适的。即使在嘈杂的系统中也是如此，在这种系统中，普适性需要与错误校正相结合。然而，我们认为，这还有另一面：如果任何非普适系统接近普适系统，那么许多普适系统也危险地接近非普适系统。那么普适性可能是不稳定的或低效的。事实上，大自然似乎不愿探索高维动力学[3]，而简单的非普适系统往往是很好的近似值。致力于设计量子光学中的弱非线性、超导系统中的弱非谐性或避免固态系统中的光谱拥挤的实验物理学家非常清楚这些限制。在这里，我们将这种直觉放在一个精确的框架中，我们称之为可控性的量子距离，并展示它与一个众所周知的难以计算但独立有趣的量的关系：量子速度极限 [4–6]。值得指出的是，有许多不同的速度极限，一些用于状态变换，一些用于幺正变换；一些用于不受控动力学，一些用于受控动力学，请参阅 [4] 中的综述。我们在这里关注的是系统的受控演化。
CSO-Communities-适应到气候变化 -
必然代表美国环境保护署的观点或政策。任何提及商品名称，产品或服务都不意味着美国政府或美国环境保护署的认可。EPA不认可任何商业产品，服务或企业。
心理测试适应和发展
特别集合：通过机器学习和人工智能进行心理评估，全文提交截止日期为2025年4月30日，我们很高兴地宣布即将推出的特别收集的心理测试适应和发展（PTAD），题为“通过机器学习和人工智能来推进心理评估”。这个特别的收藏旨在在心理评估与机器学习/人工智能（AI）的交集上促进对话和创新。目标和范围机器学习和生成AI正在通过为测试开发，评分和评估提供新的方法来改变心理和教育评估领域。这个特殊的收藏品旨在探索这些进步，并强调其补充传统心理测量方法的潜力。提交应集中于如何以丰富心理和教育评估的方式应用这些技术来生成和分析数字，文本和视觉数据。感兴趣的主题我们邀请提交提交的话题，但不限于以下主题：
