XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式匹配
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读取单光子的量子信息通常是通过量子断层扫描或直接（弱）测量方法来实现的。然而，由于严格的时间模式匹配要求，这些方法在表征超快光源的单个光子方面表征单个光子时面临巨大的挑战。在这里，我们使用自我引用干涉仪从连续波源和飞秒光源中从连续波源和飞秒光源中检索了无法区分的单个光子的空间波函数。我们的方法仅需要九个合奏平均测量。该技术简化了单光子波函数的测量过程，并自动模式与每个自身纠正单个光子匹配，从而可以从超快光源中测量单个光子的空间波函数。
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
人工智能医疗聊天机器人系统 - ijarcce
摘要：为了过上更好的生活，医疗保健极为重要。但是，一旦出现任何健康问题，就很难与医生进行咨询。提出的想法是使用人工智能制作一个医疗聊天机器人，它将在咨询医生之前诊断疾病并提供有关疾病的基本详细信息。为了降低医疗成本并提高医疗知识的可及性，制作了医疗聊天机器人。某些聊天机器人充当医学参考书，帮助患者更多地了解他们的疾病并有助于增强他们的健康。只有当聊天机器人可以诊断所有疾病并提供必要的信息时，用户才能真正获得聊天机器人的优势。文本到文本诊断机器人让患者参与有关其医疗问题的对话，并根据他们的症状提供个性化诊断。因此，人们会考虑自己的健康并得到正确的保护。关键词：人工智能、预测、模式匹配、疾病、查询处理
经验、意识和知觉
摘要。本文提出了一种进化的观点，以更恰当地区分经验、意识和知觉。经验可以定义为与特定模式匹配密切相关的特征，这种特征至少在分子水平上已经显现出来。意识可以被视为动物神经脑中一个或多个中心、最终模块的特殊经验。意识就是经验之于动物。最后，意识可以定义为反思性意识。反思性意识的能力与动物和人类意识截然不同，取决于符号语言提供的单独参考框架的可用性。因此，文字使反思性意识（一种特殊且不常见的意识形式）成为可能。意识可以定义为通过考虑（即思考经验本身）而引起的经验。如果说解释意识是一个难题，那么这实际上必须被视为在试图解释基本经验时已经遇到的难题，因为它的性质仍然难以捉摸。
了解 CMU BME 大使
最喜欢卡内基梅隆大学的地方 卡内基梅隆大学是一所文化底蕴深厚的学校，拥有优秀的学术课程和热情的学生。它的校园分布在不同的大洲，可以进行非凡的文化观点和学术见解的交流。 为什么选择卡内基梅隆大学攻读研究生？ 卡内基梅隆大学一直是全球顶尖的工程学院之一，以学术研究与行业应用的无缝结合而闻名。这种紧密的联系意味着，卡内基梅隆大学实验室的发现往往很快就会被用于实际应用，弥合了理论研究与实际实施之间的差距，使其成为一个轻松的选择！ 长期职业目标 人脑是最复杂的引擎之一，它使我们每个人都非常独特。正如杰夫·贝佐斯所说，人脑是一个令人难以置信的模式匹配机器，无论多么强大的计算机都无法独立思考，因此它成为了终极超级计算机。
flexdic系统
测量原理一个随机模式被应用于测试对象的表面。该图案可以用白色的基颜色喷洒，并在顶部撒上黑色。用两个高速传感器观察到表面。首先测量轮廓，然后使用特定模式匹配算法鉴定随机结构的每个捕获的图像同源点。每个对象点的三维位置由软件执行的三角剖分确定。如果在对象的位移过程中记录了图像序列，则自动计算每个对象点的变形。动态测量范围系统独特地结合了全场光学测量和高节奏分辨率的高空间分辨。动态范围从静态到超过20.000 Hz，其能力从µm范围到几个10 cm的位移。分辨率对应于视场的10-5，例如用于A4纸尺寸测量区域的几µm。菌株范围从100 µScrains不等到数百分之100％。
劳伦斯·伯克利国家实验室
量子系统中的紧凑数据表示对于开发用于数据分析的量子算法至关重要。在这项研究中，我们提出了两种创新的数据编码技术，称为Qcrank和Qbart，它们通过均匀控制的旋转门表现出显着的量子并行性。QCrank方法将一系列实价数据编码为数据量置量的旋转，从而增加了存储容量。另一方面，QBART在计算基础上直接合并了数据的二进制表示，需要更少的量子测量结果，并在二进制数据上实现了良好的算术操作。我们展示了针对各种数据类型的建议编码方法的各种应用。值得注意的是，我们演示了诸如DNA模式匹配，重量计算，复杂值共轭的任务的量子算法，以及带有384个像素的二进制图像的检索，所有图像均在Quantinuum捕获的昆虫上执行。此外，我们采用了几种可访问的QPU，包括来自IBMQ和IONQ的QPU，以进行补充基准测试实验。
人工智能在制药行业中的应用
在药房领域的古代使用仅限于药物的开发。在1961年，通用汽车第一工业机器人机构，名为“联合”（Unimation，Unimation，Unimation，Unimation，Danbury，Conn。，USA），加入了大会系列，并开始执行自动模具。（3）。Eliza能够通过使用自然语言处理以及模式匹配和替代技术来模拟人类对话（表面沟通），这项工作为未来的Chabot提供了基础。（4）Shakey被称为“第一个电子人”，是在1966年在斯坦福研究所开发的，这是第一个具有语音识别能力的移动机器人（5）。Shaky能够理解和执行更为复杂的说明，而不是遵守一步指令。（5）。（5）。这是AI和机器人技术的重大进步。尽管在医学中使用了这些工程开发AI的使用却很慢。另一方面，此初始阶段对于数字化数据至关重要，后来成为AIM S扩展和使用的基础。国家医学图书馆开发了医学文献分析和检索系统，以及基于Web的搜索引擎PubMed在1960年，这些资源成为随后进步生物医学的至关重要的数字资源（6）。
使用 LSTM 对站立、行走和跑步数据集上的 EEG 信号进行分类
伦敦 V.Gandhi@mdx.ac.uk 摘要 - 毫无疑问，脑机接口 (BCI) 方法最重要的分支之一是通过脑信号进行替代通信的方法。BCI 利用软件和硬件将来自大脑活动感知的脑电图 (EEG) 信号转换为用户动作。BCI 引起了广泛学科研究人员的兴趣，例如认知科学、深度学习、模式匹配、药物治疗医学等。患有神经和认知障碍的患者可以通过 BCI 得到帮助，有可能通过手势或仅仅是心理想象实现交流。在本文中，采用了一种新颖的离散小波变换 (DWT) 组合来提取最佳特征，并采用了基于长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 对站立、行走和在跑步机上跑步时获取的 EEG 信号进行分类。使用的数据集可从开放科学框架存储库免费下载。所提出的 DWT-LSTMRNN 方法在对四种不同信号进行分类时可实现 96.7% 的准确率，因此有可能在 BCI 竞赛数据集上进行进一步研究，为实时应用铺平道路。
机器学习和深度学习模型对手写数字和字母识别（HDALR）的影响
摘要 - 在众多实际应用中，例如数据表格输入，邮政编码排序和银行检查帐户处理，手写数字识别是至关重要且困难的任务之一。因为每个人都以不同的大小，宽度和斜率不同的方式写作，因此识别数字可能会具有挑战性。过去已经使用了各种基于人工神经网络的模型进行模式匹配。在进行实验时，使用MNIST（改良的国家标准技术数据库数据库）数据集观察到了各种作者在字体上使用的显着差异。在这项研究中，我们评估了MNIST数据集上的机器学习算法，包括幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机，决策树，随机森林，人工神经网络，卷积神经网络和长期短期记忆。这项研究的目的是评估和对比深度学习和机器学习模型的有效性，而不是手写字母和数字数据集。注意到，CNN的表现优于MNIST数据集的精度为99.9％，而EMNIST数据集则为88％。每种识别方法都面临着提取关键特征的关键挑战，并且深度学习已被用来通过评估的结果来解决此问题。