XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表述
量子奇异值变换方法...
与此同时，巨大的研究兴趣催化了新型量子算法和子程序的发现 [ 4 ]。其中仅有少数算法和子程序构成了大多数已知量子算法的基石，即量子搜索、量子相位估计和哈密顿模拟。它们乍一看并没有结构上的相似之处，但令人惊讶的是，它们都可以用量子奇异值变换 (QSVT) [ 1 ] 的框架来表述。QSVT 由 Gily´en 等人于 2018 年开发，是一种允许对包含在更大的酉算子中的非酉矩阵进行多项式变换的过程。由于可实现的多项式集非常广泛，因此 QSVT 可应用于众多场景。由此产生的算法具有吸引人的特性，例如“概念上简单且高效” [ 8 ]。由于几乎所有量子算法都可以用 QSVT 来表述，因此它也被称为“量子算法的大统一”[ 1 ]。
这些都是约束满足问题（CSP）
搜索问题 • 将实际问题表述为 CSP • 描述并实现回溯算法 • 定义弧一致性 • 描述并实现前向检查和 AC-3 • 解释 MRV 和 LCV 启发式方法之间的区别 • 理解一般二进制 CSP 和树结构的复杂性
2007 年电子交易法
“文件”、“记录”、“归档”、“提交”、“递交”、“送交”、“发布”、“出版”、“写入”、“打印”等术语或具有类似效果的词语或表述，必须解释为包括或允许与数据电文有关的此类形式、格式或行为，除非本法另有规定。
当您开始时，您说得和理解得越好
两年后，你将参加一系列非常有选择性和竞争性的考试，必须理解、总结、重新表述、分析、组织、综合和传达信息。要做好这些，你需要很强的语言灵活性和流利性。这是所有其他技能的基础。
随机量子定理
本文介绍了几类与物理学和动态系统理论密切相关的新数学结构。这些结构中最普遍的一种称为广义随机系统，它们共同包含许多重要的随机过程，包括马尔可夫链和随机动态系统。然后，本文陈述并证明了一个新定理，该定理建立了任何广义随机系统与酉演化的量子系统之间的精确对应关系。因此，该定理导致了量子理论的新表述，以及希尔伯特空间、路径积分和准概率表述。该定理还从第一原理的角度解释了为什么量子系统基于复数、希尔伯特空间、线性酉时间演化和玻恩规则。此外，该定理表明，通过选择合适的希尔伯特空间，并选择适当的幺正演化，可以在量子计算机上模拟任何广义随机系统，从而可能为量子计算开辟一系列新颖的应用。
3 - 科学艺术与工艺（SAM）
本文提出了一种基于全局-局部建模方法的轻型结构多尺度优化策略。该方法应用于民用飞机的实际机翼结构。机翼的初步设计可以表述为一个约束优化问题，涉及结构不同尺度的若干要求。所提出的策略有两个主要特点。首先，问题以最一般的意义来表述，包括每个问题尺度所涉及的所有设计变量。其次，考虑两个尺度：（i）结构宏观尺度，使用低保真度数值模型；（ii）结构中观尺度（或组件级），涉及增强模型。特别是，结构响应在全局和局部尺度上进行评估，避免使用近似分析方法。为此，完全参数化的全局和局部有限元模型与内部遗传算法交互。只为结构最关键的区域创建精炼模型，并通过专用的子建模方法链接到全局模型。
2022 财年数据手册
1 不包括由 Thermal and Energy Solutions 管理的可再生能源容量，包括德国 0.1 GW 的抽水蓄能 2 数据经过重新表述，包括海上风电和/或内部重新分类 3 包括 CNR、SHEM 和 CN'Air
![arXiv:2002.05769v1 [cs.AI] 2020 年 2 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6721efe57c2724da6ae271793dd8babcc7962ad8.png)
arXiv:2002.05769v1 [cs.AI] 2020 年 2 月 13 日
规划很有用。它让人们采取具有可取的长期后果的行动。但是，规划很难。它需要思考后果，这会消耗有限的计算和认知资源。因此，人们应该规划他们的行动，但他们也应该聪明地部署用于规划行动的资源。换句话说，人们也应该“规划他们的计划”。在这里，我们将规划的这一方面表述为元推理问题，并将其形式化为一个递归贝尔曼目标，该目标结合了任务奖励和信息论规划成本。我们的解释对人们应该如何根据任务的整体结构进行规划和元规划做出了定量预测，我们在两个有人类参与者的实验中对此进行了测试。我们发现，人们的反应时间反映了信息处理的计划使用，这与我们的解释一致。这种规划计划的表述为人类和机器中的分层规划、状态抽象和认知控制的功能提供了新的见解。
混合能源存储系统的深度强化学习：平衡铅和氢的存储
摘要：我们解决了由铅酸电池和氢存储组成的混合储能系统的控制问题。该系统由光伏板供电，为部分孤岛建筑供电。我们的目标是长期最大限度地减少建筑碳排放，同时确保 35% 的建筑能耗由现场生产的能源提供。为了实现这一长期目标，我们建议使用深度强化学习方法学习一种基于建筑和存储状态的控制策略。我们重新表述问题，将动作空间维度缩减为 1。这大大提高了所提出方法的性能。鉴于重新表述，我们提出了一种新算法 DDPG α rep ，使用深度确定性策略梯度 (DDPG) 来学习策略。一旦学会，就使用此策略执行存储控制。模拟表明，氢存储效率越高，学习越有效。
3 - 科学艺术与工艺 (SAM)
本文提出了一种基于全局-局部建模方法的轻型结构多尺度优化策略。该方法应用于民用飞机的实际机翼结构。机翼的初步设计可以表述为一个约束优化问题，涉及结构不同尺度的几个要求。所提出的策略有两个主要特点。首先，通过包括每个问题尺度上涉及的所有设计变量，以最一般的意义来表述问题。其次，考虑两个尺度：（i）结构宏观尺度，使用低保真度数值模型；（ii）结构中观尺度（或组件级），涉及增强模型。特别是，结构响应在全局和局部尺度上进行评估，避免使用近似分析方法。为此，完全参数化的全局和局部有限元模型与内部遗传算法相连接。仅为结构中最关键的区域创建精炼模型，并通过专用子建模方法链接到全局模型。