XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算速度
大数据分析中的量子计算
重点关注量子计算在医疗保健、金融和科学研究等各个领域的应用。该研究采用系统的文献综述和内容分析，分析了来自 PubMed、IEEE Xplore 和 ScienceDirect 等数据库的同行评审文章、会议论文集和学术期刊。主要发现表明，量子计算凭借其先进的算法和机器学习技术，在计算速度和效率方面比传统计算方法有显著提高。这项技术进步使得处理大型复杂数据集成为可能，为数据分析带来了新机遇。然而，该研究还指出了可扩展性、错误纠正和与现有系统的集成等挑战，这些挑战目前限制了量子计算在大数据分析中的全部潜力。该研究最后为行业领导者和政策制定者提出了战略建议，强调需要投资研发、建立监管框架和制定教育计划来支持这一新兴领域。提出了未来的研究方向，重点是克服技术限制并探索量子计算在各个行业的长期影响。这项研究为量子计算不断发展的格局及其对大数据分析的重大影响提供了宝贵的见解。关键词：量子计算、大数据分析、高级算法、数据处理。_______________________________________________________________________________
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。
带有多个区域的概率知情机器人对象搜索
摘要 - 在危险环境中，自主机器人系统的使用日益增加强调了有效搜索和救援操作的需求。尽管取得了重大进步，但现有有关对象搜索的文献通常在漫长规划范围和处理传感器限制（例如噪声）的困难方面往往不足。这项研究介绍了一种新颖的方法，该方法将搜索问题提出为马尔可夫决策过程（BMDP-O），以使蒙特卡洛树搜索（MCTS）成为在大规模环境中克服这些挑战的可行工具。所提出的公式结合了动作序列（选项）以在感兴趣区域之间移动，从而使算法能够有效地扩展到大环境。此方法还可以使用可自定义的视野，用于多种类型的传感器。实验结果证明了与没有选项的问题和替代工具（例如退化的地平线计划者）相比，在大环境中这种方法的优势。给定的拟议公式的计算时间相对较高，提出了进一步的近似“ Lite”公式。Lite公式以更快的计算速度以相当数量的步骤找到对象。索引术语 - 对象搜索，不在dectainty下的决策，POMDP
剥离量子决策图的身份
摘要 — 量子态和操作的经典表示形式是向量和矩阵，随着系统规模的扩大，内存和运行时需求呈指数增长，这给量子态和操作带来了困扰。基于它们在经典计算中的应用，人们提出了一种称为决策图 (DD) 的替代数据结构，在许多情况下，这种结构既能提供更紧凑的表示，又能提供更高效的计算。在经典领域，人们已经对 DD 进行了数十年的研究，并且存在许多针对特定应用而定制的变体。然而，用于量子计算的 DD 才刚刚起步，仍有空间使它们适应这项新技术。特别是，现有的 DD 表示需要通过表示单位矩阵的节点进行扩展，将量子电路中的所有操作扩展到整个系统大小。在这项工作中，我们通过从量子操作中剥离这些身份结构，为量子 DD 迈出了重要的一步。这大大减少了表示它们所需的节点数量，并减轻了其实现的关键构建块的压力。因此，我们获得了一种更适合量子计算的结构，并显著加快了计算速度——与最先进的技术相比，运行时间提高了 70 倍。索引术语——决策图、量子计算、量子电路模拟
量子机器学习——概述
摘要：量子计算因其量子并行性而被证明在分解问题和无序搜索问题上表现出色。这一独特特性使解决某些问题的速度呈指数级增长。然而，这一优势并不普遍适用，当结合经典计算和量子计算来加速计算速度时，就会出现挑战。本文旨在通过探索量子机器学习的现状并对量子和经典算法的准确性进行基准测试来应对这些挑战。具体来说，我们对三个数据集进行了二元分类实验，实施了支持向量机 (SVM) 和量子 SVM (QSVM) 算法。我们的研究结果表明，QSVM 算法在复杂数据集上的表现优于经典 SVM，量子和经典模型之间的性能差距随着数据集的复杂度而增加，因为简单模型往往会与复杂数据集过度拟合。虽然在开发具有足够资源的量子硬件方面还有很长的路要走，但量子机器学习在无监督学习和生成模型等领域具有巨大的潜力。展望未来，需要付出更多努力来探索新的量子学习模型，利用量子力学的力量来克服传统机器学习的局限性。
量子最大割近似的难度
一些正振幅，因此它们总体上相互抵消。通常，量子程序的输入和输出是经典字符串，因此我们输入一个基向量并在最后进行测量，以上述规则给出的概率获得每个状态。“量子程序”只是这些操作的有序列表，以及每个操作所作用的量子位，而有效的量子可计算函数是具有有效量子算法的函数（即至少有 2/3 的概率得到正确答案）。有效的量子程序是有效经典程序的超集，因为它们的门集中包含 CX 和 X 门（从我们给出的集合来看，这并不明显；但确实如此）。此外，如果我们考虑将 H 应用于纯量子位，然后立即进行测量，我们会得到一个随机输出。这样，我们可以看到有效的量子程序也是有效随机程序的超集。它们比随机程序更强大这一点可能并不明显，因为迄今为止讨论的唯一新颖的能力是破坏性干扰。我们将在后面的章节中看到如何利用此属性来提高计算速度。当向量 | ψ ⟩ 具有许多非零项时，它被称为“相干叠加”，重要的是要理解这与概率混合有着根本的不同。以下状态
分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
多 C-EEG--胶囊.pdf
近年来，深度学习 (DL) 技术，尤其是卷积神经网络 (CNN)，在基于脑电图 (EEG) 的情绪识别中显示出巨大的潜力。然而，现有的基于 CNN 的 EEG 情绪识别方法通常需要相对复杂的特征预提取阶段。更重要的是，CNN 不能很好地表征不同通道的 EEG 信号之间的内在关系，而这本质上是识别情绪的关键线索。在本文中，我们提出了一种有效的多级特征引导胶囊网络 (MLF-CapsNet) 用于基于多通道 EEG 的情绪识别，以克服这些问题。MLF-CapsNet 是一个端到端框架，可以同时从原始 EEG 信号中提取特征并确定情绪状态。与原始 CapsNet 相比，它在形成主要胶囊时结合了不同层学习到的多级特征图，从而可以增强特征表示能力。此外，它使用瓶颈层来减少参数量并加快计算速度。我们的方法在 DEAP 数据集的效价、唤醒度和支配度上分别达到了 97.97%、98.31% 和 98.32% 的平均准确率，在 DREAMER 数据集的效价、唤醒度和支配度上分别达到了 94.59%、95.26% 和 95.13% 的平均准确率。这些结果表明我们的方法比最先进的方法具有更高的准确率。
风电场效率和相互作用的线性理论
摘要：我们使用具有瑞利摩擦的双层线性动力学模型研究了重力波 (GW)、风电场形状和风向对风电场效率和相互作用的影响。使用了五个综合诊断量：总风差、涡度一阶矩、涡轮机功、扰动动能和垂直能量通量。涡轮机阻力对大气所做的功与扰动动能的耗散相平衡。提出了一种基于“涡轮机功”的风电场效率新定义。虽然重力波不会改变总风差或涡度模式，但它们会改变风差的空间模式，通常会降低风电场的效率。重力波会减缓逆风向的风速，并减少对附近下游风电场的尾流影响。重力波还会将部分扰动能量向上传播到高层大气中。我们将这些想法应用到新英格兰海岸拟建的 45 平方公里（15 平方公里）风能区。这些风力发电场彼此接近，因此风力发电机在风力发电场互动中发挥着重要作用，尤其是在冬季西北风吹拂时。控制方程是直接求解的，并使用快速傅里叶变换 (FFT) 求解。线性 FFT 模型的计算速度表明，它未来可用于优化这些风力发电场和其他风力发电场的设计和日常运营。
使用...进行飞行控制系统开发
模拟是一种技术，通过计算机程序以数学形式表示物理系统，以解决问题。过去 20 年来，计算速度和软件质量的进步使飞行模拟在模拟飞行环境方面特别有效，现在它已成为民用、军用、制造和研究领域航空领域不可或缺的一部分。航空标准建议在飞行控制系统 (FCS) 开发期间进行有人驾驶模拟。至少应完成以下模拟：(a) 在硬件可用之前使用 FCS 的计算机模拟进行有人驾驶模拟，以及 (b) 在首次飞行之前使用实际 FCS 硬件进行有人驾驶模拟 [1]。与飞行环境相比，模拟可以对所研究的条件进行严格控制，并允许按需提供特定的飞行情况，其中一些是罕见或危险的。与使用飞机进行这些活动相比，模拟不会造成污染、噪音或其他干扰。对于除最简单的飞机之外的所有飞机，飞行模拟的成本也比使用飞机本身低得多。最后，模拟器可以昼夜不停地以密集的运行速度运行，并且可以执行数据库中包含的任何练习或功能，而不受地点、天气、一天中的时间或一年中的季节的限制。随着航空电子系统、先进的驾驶舱控制、先进的驾驶舱显示器、电传操纵技术等的快速发展，从概念到认证的快速转变是成功的飞机开发项目的基本要求。使用