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World File Search System目标状态
使用遍历量子动力学对量子模拟器进行基准测试
我们提出并分析了一种样本效率高的协议，用于估计实验准备状态与理想目标状态之间的保真度，该协议适用于没有高级时空控制的多种模拟量子模拟器。我们的协议依赖于我们在本研究中发现的通用哈密顿动力学中出现的普遍涨落。它不需要对状态准备、量子演化或读出能力进行微调控制，同时实现接近最佳的样本复杂度：通过 ∼ 10 3 次测量获得百分比级精度，与系统大小无关。此外，随着系统规模的增加，我们的保真度估计精度呈指数级提高。我们在各种量子模拟器平台中用数字方式演示了我们的协议，包括量子气体显微镜、捕获离子和里德堡原子阵列。我们讨论了我们的方法在量子态和过程的多参数估计等任务中的应用。
W状态在被困的离子系统中的耗散制备
通过与环境的相互作用在量子系统中产生耗散，并为量子模拟，计算，通信和计量学中的应用带来了挑战。但是，也可以引入和利用受控的耗散来操纵量子系统。原子物理学中熟悉的例子包括光学泵送和激光冷却。这些技术允许从不受控制的和未知的初始状态中去除熵和近似制备所需的纯状态。这不能通过统一操作来完成。最近，注意力集中在使用耗散进行量子信息处理[1-3]，尤其是生成纠缠。虽然本质上不优于统一纠缠产生策略，但耗散方案对某些错误机制的敏感性较小。此外，它们允许在存在噪声的情况下创建和稳定资源状态，从而可以按需使用。在许多系统中都证明了用于纠缠和其他非经典状态的生成和稳定的耗散方案，包括宏观原子团[4]，被困的离子[5-7]和超导码头[8-10]。许多建议描述了生成纠缠[11-17]，执行误差校正[18，19]的其他方案，并初始化量子模拟器[20]。广义，可以将工程耗散应用于量子信息处理的完整范围尚不清楚，并且可以完成新任务扩展边界的实用协议。第一组实验证明了使用连续应用的耦合的稳态纠缠的准备[6，8]。这些方案中的一种重要成分是时间尺度的层次结构，例如，在速率G上应用强烈的调整驱动器以及与特征率G i的其他相互作用。敷料驱动器会产生共鸣，这些共振由其他驱动器在极限g i g中解析，而时代尺度g -1 i≫g -g -1的层次结构可保护目标状态。然而，这种方案的稳态纠缠仅渐近地接近统一，因为敷料驱动器的相对强度r = g / max {g i}增加。更重要的是，时间尺度的层次结构限制了纠缠速度的速度，因为与G相比，必须缓慢驱动填充目标状态的其他相互作用G I与G的实验可实现的速率相比。这在存在各种错误来源的情况下实用了状态准备的速度和可实现的实力，这些限制更糟
无人机敏捷主动目标感知的强化学习
摘要 — 主动目标感知是在环境中发现和分类未知数量目标的任务，在搜索和救援任务中至关重要。本文开发了一种深度强化学习方法来规划信息轨迹，从而增加无人驾驶飞行器 (UAV) 发现失踪目标的可能性。我们的方法有效地 (1) 探索环境以发现新目标，(2) 利用其当前对目标状态的信念并结合不准确的传感器模型进行高保真分类，以及 (3) 通过使用运动原语库为敏捷无人机生成动态可行轨迹。在随机生成的环境中进行的大量模拟表明，我们的方法在发现和分类目标方面比其他几种基线更有效。与启发式信息路径规划方法相比，我们的方法的一个独特特点是，它对先验信念与真实目标分布的不同偏差具有鲁棒性，从而减轻了针对应用条件设计启发式方法的挑战。
基于能量的模型规划
摘要：基于模型的规划对于提高强化学习 (RL) 中的样本效率和泛化能力大有裨益。我们表明，基于能量的模型 (EBM) 是一种很有前途的模型，可用于基于模型的规划。EBM 自然支持在给定起始和目标状态分布的情况下推断中间状态。我们提供了一种在线算法来训练 EBM，同时与环境交互，并表明 EBM 允许比相应的前馈网络更好的在线学习。我们进一步表明，EBM 支持最大熵状态推断，并且能够生成不同的状态空间计划。我们表明，纯粹在状态空间中进行推断（没有规划动作）可以更好地泛化到环境中以前看不见的障碍物，并防止规划者通过应用非典型动作序列来利用动态模型。最后，我们表明，在线 EBM 训练自然会导致有意计划的状态探索，其表现明显优于随机探索。
在嘈杂...
量子信息处理任务需要外来量子状态作为先决条件。它们通常使用针对特定资源状态的许多不同方法制备。在这里，我们基于由随机耦合的费米子节点组成的驱动量子网络提供多功能的统一准备方案。然后，借助线性混合，将权重和相位训练以获得所需的输出量子状态，然后将这种系统的输出进行超大。我们明确表明我们的方法很健壮，可以用来创建几乎完美的最大纠缠，中午，W，集群和不和谐状态。此外，该处理包括系统中的能量衰减以及去极化和去极化。在这些嘈杂的条件下，我们表明，通过调整可控参数并为量子网络的驱动提供高度的强度，可以通过高度实现目标状态。最后，在非常嘈杂的系统中，噪声与驱动强度相当，我们通过在较大的网络中混合更多状态来展示如何集中纠缠。
答案集规划：一项调查
自动规划是自主智能系统设计的核心组件之一。该术语指的是寻找一套行动方案（即计划）的任务，该方案将世界的状态从给定状态更改为另一个状态。自动规划器将规划问题作为输入，该输入包括领域描述或行动理论、初始状态描述和目标状态描述，并计算问题的解决方案（如果存在）。多年来，自动规划一直是人工智能的一个活跃研究领域。它已经成为一个成熟的研究领域，拥有自己的年度会议，即从 1991 年开始的国际自动规划和调度会议 (ICAPS) 1 系列，其中包括几个与规划和调度相关的卫星研讨会以及许多轨道的规划竞赛。因此，有关规划的文献非常庞大。Ghallab 等人（2004 年）和（2016 年）的教科书分别包含 500 多个和 600 多个参考文献。 Yang (1997) 撰写的关于规划的专著以抽象和分解为重点，有超过 150 篇参考文献。Hendler 等人 (1990) 对古典规划的调查也引用了超过
FDIC联邦数据策略年度报告
•完成了企业体系结构目标状态，该状态是开发FDIC未来数据环境的基础。这将指导IT决策，并使FDIC能够执行其任务。•雇用了其第一位全职首席数据官，并开始为组织提供资源（即员工，预算）。•建立了企业数据治理框架和企业数据理事会（EDC）。这将使用FDIC“数据家族”，而不是通过办公室和部门管理，从整体角度有效地管理数据。•对FDIC员工进行了数据素养评估。反馈是开始制定和试行为期两年的计划，该计划着重于提高整个公司的数据素养。•提供了FDIC人工智能（AI）策略，路线图和倡议建议。•确定了目标数据生态系统中所需的功能。这对于将数据视为战略资产至关重要。•确定了技术和非技术要求，并为企业数据目录解决方案进行了市场研究。从市场研究中进行了初步评估，以定位FDIC，以在2021年获得解决方案。
利用物理启发的费米子减少纠缠......
在从头算电子结构模拟中，费米子到量子比特的映射表示从费米子问题到量子比特问题的初始编码步骤。这项工作引入了一种物理启发的映射构建方法，可在模拟感兴趣的状态时显着简化纠缠要求。电子激发的存在驱动了我们映射的构建，从而减少了量子比特空间中目标状态的相关性。为了对我们的方法进行基准测试，我们模拟了小分子的基态，并观察到与使用传统映射的先前研究中的经典和量子变分方法相比，我们的性能有所增强。特别是在量子方面，我们的映射需要减少纠缠层数量，以实现 LiH、H 2 、( H 2 ) 2 、H ̸= 4 拉伸和苯的 π 系统的精度，使用 RY 硬件高效的假设。此外，我们的映射还为 N 2 分子的密度矩阵重正化群算法提供了增强的基态模拟性能。
实施战略举措的建议...
前三次工业革命是机械化、电力和信息技术的结果。如今，物联网和服务引入制造业环境，正在引领第四次工业革命。未来，企业将建立全球网络，以信息物理系统 (CPS) 的形式整合其机械、仓储系统和生产设施。在制造环境中，这些信息物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，它们能够自主交换信息、触发动作并相互独立控制。这有助于从根本上改进涉及制造、工程、材料使用和供应链及生命周期管理的工业流程。已经开始出现的智能工厂采用了一种全新的生产方式。智能产品具有唯一可识别性，可以随时定位，并且了解自己的历史、当前状态以及实现目标状态的替代路线。嵌入式制造系统垂直连接工厂和企业内的业务流程，水平连接分散的价值网络，可实时管理从下订单到出站物流。此外，它们都
2022 年 AFIMSC 战略计划 - AF.mil
目标状态 1. 提高无人陪伴住房的质量、利用率和管理 ● 需要注意 修改后的目标 1 将重点放在宿舍运营上，这导致资金增加了 45%。 2. 改善飞行员、监护人和家人的住房 ● 正在推进 通过完成改进租赁流程的工作，照顾好我们最宝贵的资源（飞行员及其家人）。 3. 优化社区凝聚力，打造具有复原力的飞行员、监护人和家庭 ● 需要注意 住宿入住率增加 9.6%，达到 64.76%。公务旅行和太空-A 开始回暖。 4. 执行企业范围的客户服务战略 ● 正在推进 通过优先考虑外部客户对 I&MS 服务的反馈来接受新事物。 5. 实施未来办公室 ● 正在推进 在空军和太空部队企业中建立一种新的工作方式，以适应疫情环境，并在工作环境中保持灵活性以获取和留住人才。