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World File Search System设计问题
旋转头盔显示系统的设计问题...
头盔和头戴式显示系统的设计和性能。本报告的很大一部分是对这些文献进行仔细和全面分析的结果。随着各种军事系统的部署，自 20 世纪 80 年代中期以来，该领域的研究大大加速。虽然本报告旨在提供对该技术领域及其与人类观察者的界面的相当全面的概述，但它并不详尽。希望更详细地研究选定主题的读者可以参考以下资源，它们是本报告的重要来源：
建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
色散和码本设计问题的量子加速
摘要 在本文中，我们提出了最大和与最大最小色散问题的新公式，这些公式可通过 Grover 自适应搜索 (GAS) 量子算法实现解决方案，从而实现二次加速。色散问题是被归类为 NP 难的组合优化问题，经常出现在涉及最佳码本设计的编码理论和无线通信应用中。反过来，GAS 是一种量子穷举搜索算法，可用于实现成熟的最大似然最优解。然而，在传统的简单公式中，通常依赖于二进制向量空间，导致搜索空间大小甚至对于 GAS 来说都是令人望而却步的。为了规避这一挑战，我们改为在 Dicke 态上搜索最佳色散问题，即具有相等汉明权重的二进制向量的相等叠加，这显著减少了搜索空间，从而通过消除惩罚项简化了量子电路。此外，我们提出了一种用距离系数的秩替换距离系数的方法，有助于减少量子比特的数量。我们的分析表明，与使用阿达玛变换的传统 GAS 相比，所提出的技术可以降低查询复杂度，从而增强基于量子解决色散问题的可行性。
评估LLM生成性A.I.对工程设计问题的回答
什么是信息和数字素养如何访问信息来源什么是大语言模型生成的A.I.什么是及时的工程使学生接触各种大型语言模型生成的A.I.产品及其输出展示能够访问大型语言模型生成AI的能力。根据可用性，相关性和准确性的输出练习与以下基本研究相关的信息素养技能所需的结果；
建筑设计 2025 设计问题
全国乃至全世界的博物馆种类繁多。从建筑角度来看，博物馆的设计旨在融入和反映展览中展示的物品种类。博物馆的类型和用途真是令人惊叹。类型和用途包括（但不限于）建筑、艺术、汽车、儿童、生活史、海事、医学、军事、自然史、科学和园林。
引用：Gutierrez Lopez, M.、Porlezza, C.、Cooper, G.、Makri, S.、MacFarlane, A. 和 Missaoui, S. (2022)。设计问题：将人工智能驱动的工具嵌入新闻工作常规的策略。数字新闻，11(3)，第 484-503 页。doi：10.1080/21670811.2022.2043759
摘要 随着人工智能的前景，新兴技术在新闻业的应用势头强劲。然而，这些技术如何与新闻编辑室的实践、价值观、惯例和社会文化体验交织在一起的问题往往被忽视。本文探讨了人工智能驱动的工具如何渗透到新闻工作中，以及将技术能力与编辑要求相融合的设计策略。我们采用多方法研究了人工智能在伦敦两个新闻编辑室新闻制作中的部署情况：（1）与记者和技术人员在英国广播公司进行的设计民族志研究；（2）采访《泰晤士报》的记者。我们的研究结果表明，虽然记者通常愿意尝试对他们的工作有益的人工智能驱动的技术，但技术人员却很难将它们融入新闻工作流程中。大家的共识是，新闻业需要人类判断来做出复杂的决策，新闻价值观应该在人工智能工具设计中优先考虑。我们认为，人工智能工具需要符合新闻业的专业实践和价值观，才能被完全接受为一种编辑工具。因此，将新技术融入新闻工作流程需要记者和技术人员之间的密切合作，以及融入工作惯例和价值观的社会技术设计。
元启发式优化器解决多冰淇淋可持续新鲜海鲜供应链网络设计问题：虾产品的案例
抽象的海鲜产品是全球社区中寻求的，是人类基本营养的主要来源。最近，海鲜供应链网络已经遇到了新的可持续性法规和大流行带来的障碍。在这项研究中，考虑可持续性方面的新型供应链网络是为新鲜的海鲜开发的，可以理想地平衡网络的财务方面，同时增强废物产品的回收利用。此外，采用了四个元启发式学来征服精确溶液方法的计算复杂性。为了评估算法在解决所提出的海鲜供应链模型复杂性时的性能，设计了一些数字示例，以三种不同的尺度设计。根据五个有效措施评估了从元启发式优化器获得的结果。为了促进统计分析过程，使用相对偏差索引指标将每个度量归一化。根据从元腔的实施中获得的结果，可以得出结论，多目标灰狼和多目标的金鹰优化器优于其他两个解决方案方法，就解决方案的质量而言。因此，它们可以充分地应用于解决现实世界中的海鲜供应链网络问题。2023作者。由Elsevier BV代表亚历山大大学工程学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/）。
量子电脑网络中量子电路设计问题的数学公式
2（| 00+ | 11⟩）。通过为沿路径的所有计算机重复此过程，我们最终在端点的两个计算机之间以共享的纠缠状态得到一个共享的状态。此过程表明最好使用网络中的最短路径。执行纠缠交换的计算机将需要两个额外的量子位来存储和测量信息。接下来，如果我们要在分布式量子计算机上执行计算，我们必须将计算分为部分，并将这些部分分配给单个量化计算机，以至于可以在计算部分之间进行通信，并且可以进行计算的部分之间的通信。这意味着我们必须为量子计算机的总网络设计一个量子电路。已经在单个量子计算机上的量子电路设计并不小。关于如何编译电路有几个考虑因素。最近的邻居约束是其中之一。此约束对量子门施加了限制，因此门只能在两个相邻量子位上作用。给定存在量子位的位置，可能需要在应用门之前更改Qubit的位置。可以使用所谓的交换门[24]对Qubits的位置进行更改。交换门交换两个量子位的位置，但是由于它们也是量子门，因此它们只能在两个相邻Qubits上作用。掉期门被视为开销，因为它们没有直接有助于正在执行的计算。交换门不仅需要资源，而且还需要大量增加运行时间。由于目前相干时间非常少，因此有关量子位的信息只能在短时间内保持稳定，之后由于与环境的相互作用而丢失了信息[9]。因此，将电路的运行时间最小化，从而将开销的大小最小化很重要。在量子算法设计中，将所需的交换门的数量最小化，以使电路符合最近的邻居约束已成为其本身的研究主题。到目前为止，重点是仅涉及一台量子计算机的体系结构。有两种应对掉期门数最小化的主要策略：全局重新排序和本地重新排序[36]。在全球重新排序中，只关心查找最佳的初始量子位置，而不关注每个门后的微观管理将Qubits交换到正确位置的微观管理，这是本地重新排序的需要。两种策略都可以在单个
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种对心智与机器的后人类同理心的关系方法 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子作为跨学科可能性的愿景，指导了以下提议，即在心智与机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。 RRI 提供了一种替代事后应对新技术影响的趋势的方法：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——必须考虑到这一事实
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种关系方法，用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究，到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景，它指导了以下提议，即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性：它们易受干扰，因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划（如“心智与机器”）的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明，将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调，从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础，它提供了适应性的概念能力，以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上，生态模拟范式即将出现；这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前，克拉克和库布里克在《2001：太空漫游》中设想了环境人工智能，即 HAL， 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中，IBM 和其他公司继续开发人机协作系统，这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段，但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界，其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结：基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件，这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中，对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练，为新形式的共同生成的知识生产打开了大门，这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。