XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬性
朝着高效且可持续的供应链
对于诸如此类的NP硬性问题，由于解决方案空间的指数增长，通常在很大的尺度上无法获得精确的解决方案，并且经常采用启发式方法。一种针对此问题的启发式方法（不能保证找到最佳解决方案）是使用进化算法[2]。特别是遗传算法[3]是最流行的进化算法类型，通常用于组合优化问题。另一种启发式方法是使用答案集编程[4]。这是一种声明性编程的一种形式，针对这样的复杂搜索问题。文献中可以找到许多其他方法，但是到目前为止，迄今为止尚未证明适用于工业规模的问题，而决策通常会基于专家判断。因此，对空中客车和宝马是否对量子方法可能提供了一种实用方法来为诸如此类的物流问题提供最佳或近乎最佳的解决方案。
以生态系统为中心的创新与自动化人工智能
创新对于组织的生存和发展至关重要。在动荡的数字时代，随着主要大趋势本身以前所未有的速度发展，商业环境的复杂性、不确定性和动态性也随之放大。技术的快速进步，特别是人工智能 (AI) 和智能自主系统的进步，开创了一个新时代，创新可以集中在宏观生态系统而不是微观子系统上。本文提出了“经济创新”的概念框架，即以生态系统为中心的创新，由先进的数字技术（尤其是自动智能（自主和类人）AI）支持，旨在实现可持续的竞争优势。本文回顾了组织创新的演变、可持续创新战略、潜在的经济创新系统以及实施经济创新的硬性和软性推动因素。经济创新的最终目标是为组织及其他领域的主要问题开发智能解决方案。
政府技术转让办公室（GOTT）
包括“软”和“硬”两方面的好处。此外，客户和利益相关者都反馈说，GOTT 的活动开始改变人们对 KA 的文化态度，尽管人们认识到这需要更长的时间才能实现。报告的软性好处包括：对更广泛的 KA 议程的热情增加；KA 的知名度和/或吸引力增加；对 KA 的了解和认识增加；总体上更好地理解 KA 的价值；对 GOTT 的信心增加。报告的硬性好处包括：制定和实施 KA 战略；提高 KA 的能力/成熟度；在利用 KA 方面取得进展。关于附加性的整体调查结果是积极的，并证明了 GOTT 支持的价值，即如果没有 GOTT 支持，收益将需要更长的时间才能实现，规模会更小，或者质量会更低（这是基于自我报告的证据）。
Thomas Bonderup
作为计算机科学和信息学的科学硕士（MSC）的软件开发人员，我通过解决硬性问题并利用计算机系统的规模来帮助公司创造业务价值。我对实时事件流处理平台，它们的生态系统及其构建有广泛的了解。结合对软件和硬件的全面了解，包括我用来帮助客户建立和发展业务的数据保护，数据聚合和数据分析。我是一名计算机架构师（INTJ-T），渴望知识，而我的策略是不断改进的。作为前职业手球运动员，我正在努力工作，以目标为导向和雄心勃勃，并且是一个好的团队合作者。我具有强大的职业道德，并且能够在高表现团队中处于压力下执行的能力。我主要是在客户位置或远程工作的现场工作。我愿意采访候选人，在候选人中待命并搬迁，如果该项目需要该项目。
问责结构：一套用于管理人工智能系统问责和审计的语义工具 ⋆
人工智能系统的广泛采用以及与错误、偏见和其他负面后果相关的风险凸显了对此类系统进行监管的必要性，并引发了要求对它们（及其开发者）负责的呼声。为了定位我们的工作，我们使用了之前工作 [6] 中提出的定义，其中人工智能系统包括“核心人工智能”组件（例如，机器学习模型）和其他支持组件（例如，API 包装器）；其生命周期包括四个阶段：设计、实施、部署和运营。此外，负责任的人工智能系统是可以进行检查、审计或审查的系统，目标是（i）使其生命周期每个阶段的流程透明化；（ii）表现出对硬性法律（即法律法规）和软性法律（即标准和指南）的遵守；（iii）促进对错误决策或失败的调查并确定负责的人类代理人。近年来，为了提高机器学习系统的透明度，已经提出了许多用于记录元数据的著名框架
推荐引用 推荐引用 Schnader, Jonathan,《人工智能在社交媒体上软硬反恐努力中的应用》，36 SANTA C LARA H IGH T ECH. LJ 43 ()。网址：https://digitalcommons.law.scu.edu/chtlj/vol36/iss1/2
美国政府擅长采取军事行动、非动能信息行动和刑事起诉等硬性反恐措施。然而，在反恐方面，《第一修正案》阻碍了美国政府防止和遏制伊斯兰国等恐怖组织的招募工作，这些组织拥有专业级的社交媒体营销部门。但是，反恐工作并不一定只在政府内部进行。社交媒体平台可以用于较软的反恐方法，它们必须加紧努力，打击其平台上的恐怖分子招募。事实上，一些社交媒体平台在停用恐怖分子账户方面取得了巨大进步，但它们必须继续发展以打击和减少激进化。本文提出，人工智能可以帮助政府和私营部门打击恐怖分子和恐怖分子招募。最后，本文建议政府使用人工智能来进一步加强其硬反恐工作，社交媒体平台应该使用人工智能来增强其软反恐方法。
带有新型交叉和...
在这项研究中，遗传算法（GA）是一种围绕自然选择的随机直接，迭代搜索方法，用于发现用于优化和搜索问题的溶液的近似值。ga雇用了操作员，包括选择，交叉和突变来应对。在出现NP硬性问题的情况下，特别是对于旅行推销员问题（TSP），气体是有益的。为了降低整体距离，我们提出了一个新型的跨界运算符，其Python代码用于TSP。与Python伪编码一起，我们还引入了一个突变算子，以增强GA在确定TSP中最短距离时的完整性。强调提出的跨界和突变操作员，我们还使用示例说明了不同的步骤。我们将路径表示形式与开发的跨界和突变操作员集成在一起，因为它是代表旅行的明显方法。
![arxiv：2403.07197v1 [Quant-ph] 2024年3月11日](/simg/1\1268035cfac024104a43f440dbd57c6bf709c9c8.webp)
arxiv：2403.07197v1 [Quant-ph] 2024年3月11日
摘要。量子电路汇编包括许多计算 - 尽管如此，＃p及其在pp中的决策对应物中仍然存在许多硬性推理任务。一般量子电路的经典模拟是一个核心示例。我们第一次表明，可以通过加权模型计数来很好地解决通用量子电路的强大模拟，从而通过提供CLI效率+t电路的线性编码。为了实现这一目标，我们利用Knill，Gottes-Mann和Aaronson利用稳定器形式主义，并且稳定器指出的事实构成了密度运算符的基础。使用开源模拟器实现，我们从经验上证明，基于ZX计算和决策图的模型计数通常优于状态模拟技术。我们的工作为应用现有强大的经典推理工具阵列铺平了道路，以实现有效的量子电路汇编；通往量子至高无上的道路上的障碍之一。
COVID-19疫苗接种要求医疗豁免请求
•局部注射部位对先前的Covid-19疫苗的反应（红斑，硬性，瘙痒，疼痛）。•预期的全身疫苗副作用在先前的Covid-19疫苗中（发烧，发冷，疲劳，头痛，头痛，淋巴水肿，腹泻，肌痛，肌痛。•先前的Covid-19感染。•接受任何疫苗接种剂量后的血管瓦拉加尔反应。•成为免疫功能低下的人或接受免疫抑制药物。•自身免疫性条件，包括吉兰 - 巴里综合症。•对199疫苗中未包含的任何事物的过敏反应，包括可注射疗法，食物，宠物，口服药物，乳胶等。（请注意，卷疫苗不含卵或明胶）。•α-Gal综合征。•怀孕，经过生育治疗，打算怀孕或乳房喂养。（请注意美国妇产科学家学院，母亲医学学会和生殖医学学会，都强烈建议在怀孕期间Covid-19-19）。