XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System算法
回顾了对生物启发的优化算法的全面综述，包括微电子和纳米光学的应用
摘要：人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域，一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法，该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此，尽管事实上有很多调查和评论，但它们很快就变得过时了。因此，与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中，我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类，因为专门针对该领域的论文相对较少，而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后，我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用，即微电子（包括电路设计优化）和纳米光子学（包括诸如光子晶体，纳米质体的构造和水流的结构的逆设计（包括逆设计）。我们试图保持这项广泛的调查独立，以便不仅可以使用相关领域的学者，还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
稳健的计量参考算法... - LNE
巴黎萨克雷大学博士论文，在巴黎萨克雷高等师范学院编写，博士学校 n°579 机械和能源科学、材料和地球科学 (SMEMAG) 博士专业：机械工程论文在卡尚 (Cachan) 提交和答辩， 2019 年 12 月 5 日，作者：Yassir AREZKI 评审团组成：Jean-François Fontaine勃艮第大学教授 报告员 Denis Teissandier 波尔多大学教授 报告员 Jean-Marc Linarès 艾克斯马赛大学教授 考官 Fengzhou Fang 都柏林大学和天津大学教授 考官 Olivier Bruneau 巴黎南大学教授 考官 Nabil Anwer 巴黎大学教授-南方论文主任 Hichem Nouira 研究员（HDR 博士），LNE/Cnam 联合论文主任 Charyar Mehdi-Souzani MCF，巴黎大学 13 论文联合导师 Muriel Thomasset 研究员，同步加速器 SOLEIL 客座
算法、人工智能和战争伦理
在科幻电视剧《星际迷航：原初系列》的“末日决战”一集中，企业号的船员们访问了一对行星，这两颗行星已经进行了 500 多年的计算机模拟战争。为了防止他们的社会被毁灭，这两个星球签署了一项条约，战争将以计算机生成的虚拟结果进行，但伤亡人数将是真实的，名单上的受害者自愿报告被杀。柯克船长摧毁了战争模拟计算机，并受到谴责，因为如果没有计算机来打仗，真正的战争将不可避免。然而，战争持续这么久的原因正是因为模拟使两个社会免受战争的恐怖，因此，他们几乎没有理由结束战争。虽然基于科幻小说，但未来人工智能战场的威胁引发了人们对战争恐怖的道德和实际担忧。驱使各国采用致命自主武器系统 (LAWS) 的逻辑确实很诱人。人类是会犯错的、情绪化的、非理性的；我们可以通过 LAWS 保护我们的士兵和平民。因此，这种推理将 LAWS 构建为本质上理性的、可预测的，甚至是合乎道德的。杀手机器人，尽管名为杀手机器人，实际上会拯救生命。然而，这种逻辑是愚蠢的。如果人工智能战争专注于完善战争手段，而忽视战争的目的，那么它就会存在许多潜在的陷阱。就像在《星际迷航》中一样，无风险战争的诱惑力很强，但它会给那些最终不可避免地被杀死、致残和流离失所的人带来真正的后果。接下来，我认为 LAWS 的前景存在严重的道德问题，而这些问题是先进技术无法解决的。道德不能预先编程以适用于各种情况或冲突，而有意义的人为控制忽视了自动化偏见如何影响决策中的人机交互。军事实体和非政府组织都提出了有意义的人类控制的概念，特别是在致命决策中
使用Div>使用Dimainmatic算法的速度使用）
我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型，并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示，我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的，即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中，这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数：他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态，并且比没有催化剂时更纠缠。一起，所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统，但证据表明，该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法，显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比，催化方法的成本只是一个恒定因素。
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
人工智能驱动的开放科学的开放数据和算法......
近年来，深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣，包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制：用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎，FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说，拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现，学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展，以及数字研究数据管理基础设施的不断增加，以及促进开放数据、开源和开放科学的文化，人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状，以及未来可以改进的方法。
“人工智能会创造宗教吗？”：算法的观点
“人工智能会创造宗教吗？”我曾多次被问到这个问题，通常是在我公开介绍我对人工智能和宗教的研究之后，或者在播客期间。我不会试图回答这个问题，因为这超出了人类学的方法范围。在这里，我将探讨网上对这个问题的回答如何告诉我们公众如何看待人工智能、宗教及其关系。然而，网上和其他地方的答案表明了人们对人工智能对宗教影响的共同看法，并与现有的宗教理论相似。当我们讨论宗教理论时，对宗教从何而来的问题大致有两种看法。要么宗教是人为的，从我们的心理和社会过程中产生，有时是故意的，就像“发明的宗教”一样，1 有时不是。或者宗教是神创造的，由超自然力量揭示。后者仍然产生了社会科学研究可以观察到的宗教机构、文化和社会现象。有些有
算法 - 名称理论局势 - 框架曲线 -
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