XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征函数
缩放哈希函数原像的量子搜索
摘要。我们在量子模拟器中介绍了 Grover 算法的实现，以对两个缩放哈希函数的原像进行量子搜索，其设计仅使用模加、字旋转和按位异或。我们的实现提供了精确评估门数和成熟量子电路深度缩放的方法，该量子电路旨在查找给定哈希摘要的原像。量子预言机的详细构造表明，与门、或门、位移位和计算过程中初始状态的重用，与基于模加、异或门和旋转的其他哈希函数相比，需要额外的量子资源。我们还跟踪了计算过程中每一步量子寄存器中存在的纠缠熵，表明它在量子预言机的第一个动作的内核处达到最大值，这意味着基于张量网络的经典模拟将不相关。最后，我们表明，基于在 Grover 算法的几个步骤之后对量子寄存器进行采样的快捷策略只能在减少错误方面提供一些边际实际优势。
自然特征
“从奈伊海滩向南到亚奎纳湾，海岸线正受到风暴波的侵蚀。考虑在这些悬崖上建造建筑物的人应该意识到，悬崖每年都会向后侵蚀一英尺，如果发生山体滑坡，侵蚀可能会更加严重。在陡峭的植被斜坡上建造堤坝的做法极其危险，因为植被会分解，在堤坝和原始地面的交界处产生滑坡。 “纽波特海岸线以东，从奈伊海滩向南到海湾，海洋阶地上覆盖着松散的沙丘沙。这些沙子在被植被覆盖的地方是稳定的；然而，在植被被移除或没有植被的地方，沙子就会受到侵蚀或被风吹走。在大风期间，经常可以看到沙子飘过街道，飘进街道附近的房屋。 _________________________________________________________________
函数共振分析方法文献综述
功能共振分析方法 (FRAM) 的开发受到人们认识到从根本上确定性和概率性方法在理解复杂系统行为方面的局限性的推动。与弹性工程的原则一致，近年来，FRAM 在科学方面得到了逐步发展，并越来越多地被工业环境采用，据报道取得了成功的结果。然而，目前缺乏针对该方法的广泛文献综述。基于这些前提，本文旨在总结所有可用的关于 FRAM 的英文出版研究。通过基于 PRISMA 审查技术的协议审查了来自多个科学存储库的 1700 多份文件。本文旨在揭示 FRAM 研究的一些特点，包括方法的应用和对其发展做出贡献的作者。系统分析从方法论方面、应用领域以及定性和定量方面的增强方面探讨了该方法，并提出了未来潜在的研究方向。
测试用于计算离散傅里叶变换的函数...
在第二个 SS f M 程序中，提供了一个基于网络的工具，使用户能够为许多关键计算生成适合其自身应用的参考数据集和相应的参考结果。该工具采用 Java 实现的数据生成器的形式，以便提供生成器的可移植性（跨计算机平台），以及生成的参考数据集的灵活性和可重复性。该工具在第三个 SS f M 程序中得到进一步开发，以提供测试服务的功能。该工具有两种操作模式。在第一种模式下，为用户提供参考数据集和相应的参考结果。在第二种模式下，仅向用户提供参考数据集，但可以上传测试结果以与相应的参考结果（对用户隐藏）进行比较。
损失函数在增强学习中的核心作用
摘要。本文说明了损失功能在数据驱动决策中的核心作用，从而对其在成本敏感的分类（CSC）和增强学习（RL）方面提供了全面的调查。我们演示了不同的回归损失函数如何影响样本的效率和基于价值决策算法的适应性。在多个设置中，我们证明，使用二进制跨透镜损失的算法达到了最佳策略成本的第一阶范围，并且比常用的平方损失更有效。此外，我们证明，使用最大似然损失的分布算法与策略差异达到了二阶范围，甚至比一阶边界更明显。这特别证明了分歧RL的好处。我们希望本文能够成为分析具有不同损失功能的决策算法的指导，并可以激发读者寻求更好的损失功能，以改善任何决策算法。
通过学习子模函数改进归因方法
这项工作探索了学习子模块评分函数的新想法，以提高现有特征归因方法的特异性 / 选择性。子模块分数对于归因来说是自然的，因为它们可以准确地模拟收益递减原则。提出了一种学习深度子模块集函数的新公式，该公式与现有归因方法获得的实值归因图一致。然后将特征的最终归因值定义为在其他高度归因特征的背景下该特征的诱导子模块分数的边际增益，从而减少冗余但具有区分性的特征的归因。在多个数据集上的实验表明，所提出的归因方法具有更高的特异性和良好的判别力。我们方法的实现可在 https://github.com/Piyushi-0/SEA-NN 上公开获得。