XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System演算
533 003，安得拉邦，印度 CSE（AI 和 ML）（R23-...
(L1) 第一单元：数理逻辑：命题演算：语句和符号、联结词、合式公式、真值表、同义反复、公式等价性、对偶律、同义反复蕴涵、范式、语句演算的推理理论、前提的一致性、间接证明方法、谓词演算：谓词、谓词逻辑、语句函数、变量和量词、自由和有界变量、谓词演算的推理理论。第二单元：集合论：集合：集合上的运算、包含-排斥原理、关系：性质、运算、分割和覆盖、传递闭包、等价性、兼容性和偏序、哈斯图、函数：双射、组合、逆、排列和递归函数、格及其性质。第三单元：组合学和递归关系：计数基础、排列、重复排列、循环和限制排列、组合、限制组合、二项式和多项式系数和定理。递归关系：生成函数、序列函数、部分分式、计算生成函数系数、递归关系、递归关系公式、通过代换和生成函数解决递归关系、特征根法、解决非齐次递归关系
学术手册
平均值定理的重要性及其应用，评估多个积分，具有物理理解的矢量演算语言，可以处理诸如流体动力学和电磁场等受试者，序列和系列和系列的融合以及傅立叶系列。模块1差分微积分12小时的限制，连续性和不同性；平均值定理，泰勒和麦克劳林的定理，部分分化，总分分化，欧拉的定理和概括，最大值和最小值的几个变量功能，Lagrange的乘数方法；变量的变化 - 雅各布人。模块2积分10小时的微积分基本定理，不当积分，面积的应用，体积。双重和三个积分模块3矢量计算14标量和向量场；向量分化；定向衍生物 - 标量场的梯度；向量场的发散和卷曲 - 拉普拉斯 - 线和表面积分；格林在飞机上的定理；高斯分歧定理；斯托克斯定理。模块4序列和串联10小时序列和串联功能系列的收敛。模块5傅立叶系列和傅立叶变换10小时傅立叶系列：周期功能，欧拉的公式，dirichlet的条件，均匀和奇数功能，半范围序列，parseval的身份。傅立叶变换
参数化量子电路的等效性检验
变分量子算法已被引入作为一类有前途的量子-经典混合算法，它已经可以通过采用参数化量子电路与当今可用的嘈杂量子计算硬件一起使用。考虑到量子电路编译的非平凡性质和量子计算的微妙性，验证这些参数化电路是否已正确编译至关重要。已经存在处理无参数电路的既定等效性检查程序。但是，尚未提出能够处理带参数电路的方法。这项工作填补了这一空白，表明可以使用基于 ZX 演算的等效性检查方法以纯符号方式验证参数化电路的等效性。同时，可以利用参数化电路固有的自由度，用传统方法有效地获得不等式证明。我们实现了相应的方法并证明了最终的方法是完整的。实验评估（使用 Qiskit 提供的整个参数化 ansatz 电路库作为基准）证明了所提方法的有效性。该实现是开源的，作为等效性检查工具 QCEC（https://github.com/cda-tum/qcec）的一部分公开可用，该工具是慕尼黑量子工具包（MQT）的一部分。
电气和电子工程I＆II ...
数学，以发展学生处理各种现实世界问题及其应用的信心和能力。课程成果：在课程结束时，学生将能够co1：开发和使用工程师需要用于实际应用所需的矩阵代数技术。二氧化碳：将平均值定理用于现实生活中的问题。co3：熟悉几个变量的功能，这些函数在优化方面有用。CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。 co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。 单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。 cauchy – binet公式（无证明）。 通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。 II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。 jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。 单元V多个积分（多变量演算）CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。单元V多个积分（多变量演算）第三单分子的平均值定理：罗尔定理，拉格朗日的平均值定理，其几何解释，库奇的平均值定理，泰勒的泰勒和麦克劳林理论具有剩余（无证明），上述理论的问题和应用。第四单元部分分化和应用（多变量计算）功能的几个变量：连续性和不同性，部分导数，总导数，链规则，定向导数，泰勒和麦克拉林的两个变量功能的串联功能扩展。
带有图表符号的矩阵分化
矩阵差异（或矩阵演算）被广泛接受为各种领域的必不可少的工具，包括估计理论，信号处理和机器学习。这也用于量子信息理论的许多领域（例如，量子断层扫描[1]，[2]，量子系统的最佳控制[3]以及对纠缠否定性[4]）的最佳控制。矩阵差异提供了一种方便的方法，可以相对于独立变量的每个组件，收集因变量的每个组件的衍生物，在这种情况下，因变量和自变量可以是标量，矢量或矩阵。然而，通常的矩阵（或索引）符号通常会避免繁琐的计算和困难的最直观解释。已知可以在线性代数中成功应用使用字符串图的图表表示（请参见[5]及其中的参考文献）。在本文中，我们提供了一种简单的图解方法，用于得出有用的矩阵差异公式。请注意，可以分别代表量子状态和量子过程的半半数矩阵和完全正面的图被视为Hermitian矩阵的真实希尔伯特空间中的载体和矩阵。在这里我们提到了一些相关的工作。参考。[6]，呈现图形表示DEL操作员（即∇）的方式，其中计算仅限于三维欧几里得空间的情况。参考文献[7]提出了一个图表，用于操纵张量导数相对于一个参数。我们采用了与这些参考文献中给出的相似的表示法。
计算机科学课程量子架构知识单元的设计和实现
十六年前，斯科特·阿伦森 (Scott Aaronson) 在雷·拉弗拉姆 (Ray Laflamme) 的见证下指出，量子力学 (QM) 类似于一个操作系统，其余的物理学科都在这个操作系统上运行应用软件（广义相对论除外，“因为它还没有成功移植到这个特定的操作系统”）。在此之前，教育家和杰出的计算机科学家 (Umesh Vazirani) 凭借敏锐的洞察力才意识到，可以通过量子位和量子门的语言对 QM 进行完整而一致的介绍。更近一点，另一位博学者 (Terry Rudolph) 凭借深刻的直觉才意识到，通常作为这种方法基础的线性代数可以用中学生可以理解的简单重写系统来代替。重写系统是计算机科学的基础，事实上，它们就是计算机科学的组成部分（例如，图灵机和 lambda 演算），所以这些都是非常幸运的发展。此外，线性代数先修课程现在与机器学习牢牢地共享在计算机科学本科课程中，机器学习这一主题经历了一次非常深刻而突然的复兴。量子信息科学与技术 (QIST) 本质上是跨学科的，涵盖物理学、计算机科学、数学、工程学、化学和材料科学。我们提出了三个课程计划，将 QIST 主题（通过量子计算）纳入计算机科学本科课程
CSCI 599：用于机器学习的优化
• what is convexity and why is it useful (convex optimization) • why can we train using only mini-batches (stochastic optimization) • why Adam is typically preferred over SGD (preconditioning and adaptivity) • how to train robust ML models (min-max optimization) • explaining feature learning in neural networks (non-convex optimization) • how to train privately on distributed datasets (federated optimization)注意：本课程是理论上的。学习目标本课程将使您通过优化的形式主义来查看机器学习。您将能够分析优化算法并得出其收敛速率。您将学习现代ML中使用的大量算法，并了解它们都旨在实现的权衡。您还将学会在实践中实施它们。建议的准备概率（在数学505A的级别），线性代数和多变量的演算（在数学225的水平上），算法分析（在CSCI 570的级别上）和机器学习（在CSCI 567的水平上）。课程注释类型：信用或信用编号/信用技术熟练程度和所需的硬件/软件您将需要一台可以在本课程中运行Pytorch的笔记本电脑 - 将笔记本电脑带到运动课程。USC计算中心笔记本电脑借贷程序的链接信息。所需的读数和补充材料我们将使用来自多个来源的材料，包括以下教科书的一部分：
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
人工智能期中考试（2006 年秋季）
CS 2710 / ISSP 2160：人工智能期中考试（2006 年秋季）本考试为闭卷考试。考试由三部分组成。每部分都标明了预计所花的时间。如果您花费的时间太多，请跳过此部分继续学习，有时间再回来。第一部分是多项选择题。第二部分是简答题和问题解答题。第三部分是论文。第一部分 - 多项选择题。总共 20 分。15 分钟。圈出最能回答问题的答案。1.下列哪种搜索算法不是知情搜索？a. 贪婪搜索 b. 迭代深化 c. A * d. 爬山搜索 2.下列哪种搜索算法可能将局部最大值与全局最大值混淆？a. 深度优先 b.A * c. 爬山 d. 贪婪搜索 3.最优搜索算法 a. 找到所有解中路径成本最低的解 b. 找到所有解 c. 找到使用最少内存的解 d. 保证在有解时找到解 4.语义网络 a. 是一种基于图的表示，其中节点表示概念，弧表示关系 b. 是一种基于图的表示，其中节点表示关系，弧表示概念 c.将实体表示为一组槽和相关值 d. 是情境演算 5 的子集。本体 a. 将实体表示为一组槽和相关值 b. 是一阶逻辑的子集 c. 是一种推理机制 d. 提供表达知识的词汇表
有意保持空白
简介1。战争变得极为致命，超级昂贵且技术密集。将AI的降临和包含在该演算中的出现触发了高级发达国家和世界其他地区之间的指数漂移。在这方面，当今的小国更倾向于他们的利益，追求规范性道路。因此，需要对我们从国防/安全部队，尤其是在未来十年中尤其是海军认真想要的事情进行紧急和诚实的评估。斯里兰卡海军（SLN）在“斯里兰卡海军的2030年及以后的战略提议”（NAVSTRAT -2030）文件中清楚地刻画了其未来的愿望，其中斯里兰卡在IOR中的海上义务是其中的一项问题。2。尽管从海上到斯里兰卡没有明显或重大的军事侵略或威胁，但岛上的水被剥削和筋疲力尽的可能性很大。此外，我们的海洋今天充满了拥挤和竞争。为了应对我们领域和不断发展的战略环境中的这些持续的海上威胁和挑战，SLN必须寻求新的海上运营取向。因此，获得满足未来需求的能力不是选择，而是必需品。总体而言，整个SLN机队的表面，地下或防空功能都严重缺乏。但是，我们对我们的能力和全球承诺的顽强信念使我们成为了合并海事部队（CMF）1的成员1。当我们准备领导-154 2的领导时，以免这是提高我们的防守能力的持久提醒。海军急性缺乏多功能性和灵活性，这对于平衡的海上力量以在对象区域/感兴趣的区域中获得所需的结果至关重要。