XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标状态
搜索简介 - 人工智能 UNIT-2ND
1.知识库 2.操作符 3.控制策略（搜索技术） 知识库描述了当前任务域和目标。换句话说，目标就是状态。操作符操纵知识库。控制策略决定在哪里应用什么操作符。任何搜索技术的目的都是将适当的操作符序列应用于初始状态以实现目标。获得目标状态的目标： 目标可以通过两种方式实现。正向推理：它指的是将操作符应用于知识库中描述任务域的结构以产生修改后的状态。这种方法也称为自下而上和数据驱动的推理。逆向推理：将目标（问题）陈述分解为更易于解决的子目标，这些子目标的解决方案足以解决原始问题。
使用观察者量子比特和量子特征工程进行噪声检测
摘要 设计最佳控制脉冲以将噪声量子比特驱动至目标状态是量子工程的一项具有挑战性且至关重要的任务。在影响系统的量子噪声的属性是动态的情况下，定期表征程序对于确保模型更新至关重要。结果，量子比特的运行经常中断。在本文中，我们提出了一种协议来解决这一挑战，即利用观察者量子比特实时监控噪声。我们开发了一种基于机器学习的量子特征工程方法来设计协议。协议的复杂性在表征阶段被预先加载，从而允许在量子计算期间实时执行。我们展示了数值模拟的结果，展示了该协议的良好性能。
量子狂犬模型的绝热捷径
，我们提出了一种通过快速到可绝化的（STA）动力学快速生成Rabi模型的非经典基态的方法。通过将参数放大器应用于Jaynes-Cummings模型来模拟时间依赖性量子Rabi模型。使用实验可行的参数驱动器，该STA协议可以通过与绝热协议快的速度快10倍的过程来生成大尺寸的SchréodingerCat状态。如此快速的进化增加了我们的方案抵抗耗散的鲁棒性。我们的方法可以自由设计参数驱动器，以便可以在实验室框架中生成目标状态。在很大程度上失调的光 - 物质耦合使协议可与实验中操作时间的缺陷进行鲁棒性。
人工智能——通过搜索解决问题
• 人工智能中的许多问题都采用状态空间搜索的形式。• 状态可能是游戏中合法的棋盘配置、某种路线图中的城镇、数学命题集合等。• 状态空间是可能状态的配置以及它们如何相互连接，例如状态之间的合法移动。• 当我们没有一个算法可以明确告诉我们如何协商状态空间时，我们需要搜索状态空间以找到从起始状态到目标状态的最佳路径。• 我们只能通过考虑当前状态的可能动作并尽可能地向前看来决定做什么（或去哪里）。例如，国际象棋是一个非常困难的状态空间搜索问题。
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必须处理各种对象的管理 - 技术、物理、组织、社会经济、生物等，以及跨学科性质的对象。人类的历史就是管理实践的胜利和失败的故事——失败是由于无法解决相关的管理问题或未能使用现有的手段来解决这些问题而导致的。这些工具包括对控制对象形成控制动作的方法，这些控制动作将赋予控制对象必要的属性，例如目标状态的可实现性、稳定性、安全性、根据所选质量标准的最优性等。而这一切——是在信息、时间、能源、环境、财力等资源可能短缺的背景下，以及需要考虑影响控制对象和不可控因素的干扰
D7.4 更新的传播、沟通、协作、
下表 1 显示了截至项目 M24（2020 年 11 月）的当前通信 KPI 值。除其他事项外，目标是增加我们网站的流量，使访问者了解 EXCELLERAT 的附加值，而不是数字，从而参与与联盟的讨论。科学论文和白皮书以及“活动”部分发布的数量的绩效具有中期目标状态，这意味着将持续采取行动以实现这些目标，以便在项目运行结束时实现设定的目标。特别是在活动方面，值得注意的是，由于 COVID-19 大流行造成的局面，2020 年的许多活动要么推迟到 2021 年，要么取消，因此项目团队已经适应了这一挑战，并专注于数字活动。
量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，此方法不足以齐奏，必须通过外部控制来修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的效果[6,11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最终时间时示意性地将要最大化（或最小化）的数量差异。除其他外，我们可以提及量子Fisher信息的最大化（QFI）[10,15-29] ::::::::::::::: [10,15–30]，选择性控制协议[31-39]和fingerprinting方法[40-43]。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与可观察到的特定观察值的方差成正比，该方差与哈密顿的部分衍生物相对于参数估算的部分衍生物。通过最大化此数量，我们确保参数的少量扰动会引起系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是局部的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为同时的状态到状态控制协议，用于以参数的不同值为特征的系统的不同副本[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控件，该控件使我们能够（可能尽可能快）为系统的每个副本达到目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。填充方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定功绩的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如最小化控制时间或能量[56-59]。不同的控制策略。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更普遍地说，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有固定方法才与[60,61]中的Fisher信息连接起来，但是QFI与选择性协议之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接
通过社交机器人增强手卫生实践...
基于个性化会话建议（PSR）扩展了传统的顺序推荐模型（通常是基于最近的活动会话建议下一个项目），以利用用户的历史会话在当前会话中进行短期推荐。但是，现有的PSR方法面临两个局限性：（1）将离线会话统一地视为静态数据，并依靠用户嵌入来表示个性化信息，以忽略随着时间的推移的动态演变，随着会话在实际应用中的进展可能会发生显着变化。（2）关注准确性，即推荐与最近互动相关的项目，忽略了多方面要求的平衡，以达到用户满意度，即多样性，新颖性和偶然性。因此，我们引入了多目标PSR（MOPSR）任务，并提出了层次决策变压器（HDT）框架，该框架严格地模拟了跨会话和内部用户的顺序优先转换，以平衡建议准确性与上述目标。要解决第一个问题，DT Inter-ensess DT通过维护目标状态，动态地跟踪用户在跨会话中的长期偏好。此目标状态是个性化信息，可以通过会议内的DT与短期状态合作提出建议。为了应对第二个限制，我们提出了会议和会议内意外回报，以权衡有关多样性，新颖性和偶然性的相关建议和用户偏好。层次回报可帮助推荐人准确地确定用户指示的信号以及多目标首选项的变化。为了验证我们的方法对MOPSR的有效性，我们将HDT应用于四个最先进的顺序推荐模型，并在两个公开可用的数据集上进行验证。实验结果表明，（1）HDT可以广泛概括顺序模型，以求解MOPSR任务，以逐步生成
量子状态的经典和混合阴影
经典阴影是一种在经典计算机上存储量子状态的计算有效方法，目的是估算通过执行重复的随机测量获得的局部观测值的期望值。在本说明中，我们就此方法提供了一些评论。我们注意到，与有限的相对误差形成分类阴影所需的资源在很大程度上取决于目标状态。然后，我们对使用经典阴影模拟多个身体动态的优点和局限性发表评论。此外，我们介绍了由系统的一部分上的测量而不是整体构建的混合阴影的概念，该框架提供了一个框架，以更深入地了解阴影状态的性质，因为一个人降低了测量的子系统的大小，并且可以替代了压缩量子状态的潜在替代方案。
QuCNN：基于纠缠反向传播的量子卷积神经网络
摘要 — 量子机器学习仍然是量子计算领域中一个非常活跃的领域。其中许多方法已经将经典方法应用于量子设置，例如 QuantumFlow 等。我们推动这一趋势，并展示了经典卷积神经网络对量子系统的适应性——即 QuCNN。QuCNN 是一个基于参数化的多量子态的神经网络层，计算每个量子滤波状态和每个量子数据状态之间的相似性。使用 QuCNN，可以通过单辅助量子比特量子例程实现反向传播。通过在一小部分 MNIST 图像上应用具有数据状态和滤波状态的卷积层、比较反向传播的梯度并针对理想目标状态训练滤波状态来验证 QuCNN。索引术语 — 量子计算、量子机器学习、卷积神经网络