XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System界限
从共存到共同创造：人工智能时代的界限逐渐模糊
虽然使用机器学习的人工智能系统的自学特性要求开发人员和用户在开发、实施和使用过程中持续共同创造，但信息系统和管理学者仍然在很大程度上建立在将技术开发与使用分开的长期传统之上。相反，人工智能的自学特性要求放弃这一传统，将开发与使用分开，这在实践中已经开始发生，但研究人员尚未找到合适的理论和方法工具。在本文中，我们展示了一些在开发人员和用户之间建立持续合作的实际尝试，这些尝试基于五个组织的实证案例。特别是，我们提出了模糊界限如何使数据生产、可解释的人工智能和人工智能部署成为开发和使用交织在一起的实践领域。我们建议在我们的理论中接受人工智能实施的模糊界限，将人工智能的不同部分理解为实践领域，在这些领域中，开发和使用在人工智能和工作的共同创造中结合在一起。
球形氮化镓和砷化镓量子点中量子限制的阈值和界限。
当材料的物理尺寸与电子的波长匹配或减小时，半导体中就会发生量子限制，从而产生量化的能级和离散的电子态。这是由于电子的波粒二象性，它同时表现出粒子和波的特征。限制能是对应于半导体纳米结构（如量子点）中电荷载流子的量子限制的能量。当这些结构的尺寸接近或等于电子的德布罗意波长时，就会产生量化的能级。基于有效质量近似并假设一个理想的球形量子点，其中激子被限制在球形限制势中，Harry 和 Adekanmbi (2020) 给出了球形量子点的限制能：
抗可区分性的紧密界限和纯量子状态的循环集
测量结果可以解释为排除其中之一| ψi⟩状态。例如，如果发生结果，那么我们可以肯定地知道|没有测量ψi。在[1]中引入了抗可区分性的概念，其中被称为peierls不兼容。抗可区分性后来被用作PBR定理证明的关键部分[4]；对量子力学基础具有重要意义的结果，更具体地说明了人们如何解释量子状态的现实。抗可区分性也称为明确的量子状态排除[5]。量子状态排除的设置（有时称为无错误的量子状态消除）也发现了量子通信的效用[6，7，8]
拓展 3D X 射线成像的界限 蔡司 Xradia 515 Versa
图 10 ZEISS Xradia Versa XRM 系列摘要。ZEISS Xradia Versa 平台提供 RaaD 功能、优化的对比度和出色的图像质量，适用于最广泛的样品类型。ZEISS Xradia 515 Versa 为该平台添加了最新的分辨率功能以及现代易用性和灵活性。ZEISS Xradia 6XX Versa 进一步增加了更高的吞吐量、增强的用户体验、更高的可靠性和更低的拥有成本，成为性能最高的下一代 3D X 射线显微镜。
最大权重策略的波动界限及其在状态空间崩溃中的应用
降低分析复杂性的常用方法是流体近似，也称为流体模型。流体模型依赖于两个简化，从而可以用一组微分方程来描述（参见第 2.3 节）：（a）动态在连续时间（而不是离散时间）中演变；（b）到达过程被具有相同平均值的恒定流所取代。流体模型是处理离散时间网络的通用技术的基础：用流体解近似队列长度，然后分析流体模型。该方法已被证明在 MW 动力学研究中非常有用，并产生了关于稳定性（Dai 和 Prabhakar 2000 、Andrews 等人 2004 ）、SSC（Stolyar 2004 ；Dai 和 Lin 2005 ；Shah 和 Wischik 2006 、2012 ）和重尾到达下的延迟稳定性（Markakis 等人 2016 、2018 ）的结果。这些结果背后的一个关键因素是理解流体解近似原始队列长度过程的准确性；本文有助于理解这一点。
注意差距：张量算法的可实现数据运动和操作强度界限
摘要 - 建筑设计空间探索（或DSE）过程（无论是手动还是自动化），从事先了解感兴趣的指标的限制中很大程度上是有益的。数据流动由于对性能和能源效率的影响增加而迅速成为DSE的关键指标。不幸的是，数据移动的常用算法最小值（或“强制性错过”）极限非常松散，从而限制了其在设计空间搜索中的效用。在本文中，我们提出了一种量子算法来计算数据运动限制（或边界）的方法。与算法最小限制不同，Orojenesis理解了重用和缓冲区（例如缓存或SCRATCHPAD）的能力，以利用重复使用以减少数据移动。orijenesis提供了一个结合，即在不同的芯片缓冲区容量限制下不可能超过数据流或映射，包括映射将一系列张量操作融合以利用生产者 - 消费者的重复使用。orijenesis产生的图显示了缓冲区大小与较低的数据运动限制到内存层次结构中下一个级别的限制。此图被称为滑雪坡度图，允许设计师能够对工作负载的行为获得关键的见解，这是存储容量的函数。此分析可以在进行彻底的设计空间搜索之前为早期的高级设计决策提供信息。我们使用牙本质来分析一组有价值的张量算法，包括大语言模型（LLMS）中的批处理和分组矩阵乘法，卷积和操作序列。我们的分析揭示了一系列的建筑见解，包括可实现的数据移动可以是高度高于算法的最低限度的命令，即SRAM和计算资源提供最佳吞吐量之间的最佳位置，并且可以减少5.6倍数据移动，并与320毫米buffer lll一起融合。
质子泵抑制剂的药物守护研究shatavari和yashtimadhu Churna的界限研究
引言阿育吠陀（Ayurveda）强调了预防医学，并以ahara（饮食）为基础支柱，并由Nidra（Sleep）和Brahmacharya（Selibacy）补充。营养饮食不仅要维持，而且具有治疗特性，在恢复后康复中起着至关重要的作用。阿育吠陀文本强调饮食在维持健康方面的重要性，营养不良（Kuposhanjanya vyadhi）导致诸如Karshya（消瘦），Phakka（弱点）和Balshosha（浪费）等疾病。该研究重点介绍了一项比较临床研究，以评估Shatavari Churna和Yashtimadhu Churna在管理儿童karshya中的作用。儿童健康在阿育吠陀中至关重要，而Kaumarabhritya（儿科）是其八个主要分支之一。根据Acharya Kashyapa的说法，Ahara的最佳ahara可以增强Kanti（肤色），Bala（力量），Medha（智能）和Angavriddhi（增长），因为营养是整体健康的基础。营养不良负责全球重大的儿童死亡率，促成像kwashiorkor这样的条件，
线性部分监视，以进行顺序决策算法，后悔界限和应用程序
部分监测（Rustichini，1999）是无状态顺序决策的灵活框架。部分监视模型捕获了标准的多臂和线性匪徒的设置，半信息反馈模型，动态定价和决斗匪徒的变体，仅举几例。部分监视被形式化为学习者和环境之间的基于圆形的游戏。在每回合中，学习者选择一个动作，环境提供了反馈。此外，与每个动作相关的（未知）奖励，但与强盗模型不同，不一定直接观察到奖励。相反，为学习者提供了奖励和反馈如何相关的描述。为了最大程度地提高累积奖励，学习者需要在导致信息反馈和高奖励的行动之间取得仔细的平衡，这是探索 - 开发难题的本质。更具体地，学习者需要收集数据，使其能够识别最佳动作，同时最大程度地减少相对于最佳动作（称为遗憾）的次优最佳动作的成本。
桥接分配和对风险敏感的增强学习和可证明的后悔界限
s 2 ak遗憾的上限，其中s，a，k，h，t = kh和β分别代表状态，动作，情节，时间范围，总时间段数量和风险参数的数量。它与RSVI2（Fei等人，2021年）匹配，与新的分布分析有关，重点是回报的分布，而不是与这些回报相关的风险值。据我们所知，这是第一个遗憾的分析，即在样本复杂性方面桥接了DRL和RSRL。要解决无模型DRL算法中固有的计算算法，我们提出了一种带有分布表示的替代DRL算法。这种方法有效地表示使用重新定义的分布类别的任何有限分布。在保持既定的后悔界限的同时，它显着扩大了计算效率。
抗可区分性的紧密界限和纯量子状态的循环集
测量结果可以解释为排除其中之一| ψi⟩状态。例如，如果发生结果，那么我们可以肯定地知道|没有测量ψi。在[1]中引入了抗可区分性的概念，其中被称为peierls不兼容。抗可区分性后来被用作PBR定理证明的关键部分[4]；对量子力学基础具有重要意义的结果，更具体地说，是人们如何解释量子状态的现实的重要性。抗可区分性也称为明确的量子状态排除[5]。量子状态排除的设置（有时称为无错误的量子状态消除）也发现了量子通信的效用[6，7，8]