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World File Search System贪婪
通过改进的贪婪算法进行通用量子态准备
摘要：量子态的制备是量子信息处理的核心。贪婪算法提供了一种有效制备量子态的潜在方法。然而，标准贪婪算法通常不能取全局最大值，而是停留在局部最大值上。基于标准贪婪算法，本文提出了一种改进版本来设计动态脉冲以实现通用量子态制备，即从任意状态制备任意状态。作为应用，我们将该方案应用于半导体量子点和超导电路中单量子比特态和双量子比特态的通用制备。评估结果表明，我们的方案在具有同等高效率的同时，以更高的制备质量优于其他数值优化方法。与新兴的机器学习相比，它表现出更好的可访问性，并且不需要任何训练。此外，数值结果表明，我们的方案生成的脉冲序列对各种错误和噪声具有鲁棒性。我们的方案为少级系统和有限作用空间量子控制问题的优化开辟了一条新途径。
大脑年龄估计有限的贪婪双流模型
大脑年龄估计涉及从大脑图像中预测一个人的生物年龄，这为衰老过程和神经退行性疾病的发展提供了宝贵的见解。进行大规模的数据集进行医学图像分析是一项具有挑战性且耗时的任务。现有方法主要取决于大型数据集，这些数据集很难获得且昂贵。这些方法还需要具有大量参数的复杂，资源密集型模型，需要大量的处理能力。因此，至关重要的是开发创新的方法，可以通过有限的数据集并有效利用计算资源来实现稳健的性能。本文提出了一种用于脑年龄估计的新型基于切片的双流方法（贪婪的双流模型）。此方法解决了大数据集要求和计算资源强度的局限性。提出的方法结合了大脑的局部和全球方面，从而完善了对特定目标区域的关注。该方法采用四个骨干来根据本地和全球特征来预测年龄，并以最终模型进行年龄校正。我们的方法在同上的测试集上证明了3。25年的平均绝对误差（MAE），其中仅包含289名受试者。为了证明任何小数据集的方法的鲁棒性，我们使用IXI数据集分析了提出的方法，并在IXI的测试集上实现了4。18年的MAE。GDSM模型的代码可在https://github.com/iman2693/gdsm上找到。通过利用双流和贪婪的策略，这种方法实现了效率和稳健的性能，使其与其他最先进的方法相媲美。
人工智能应用组件布局和计算连续体资源选择的随机贪婪方法
人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 现已无处不在，应用范围从个人助理到医疗保健。如今，随着移动计算和物联网的加速迁移，广泛的终端设备会产生大量数据，这决定了边缘计算范式的兴起，在这种范式中，计算资源分布在具有高度异构容量的设备之间。在这种分散的情况下，高效的组件放置和资源分配算法对于最佳地协调计算连续资源至关重要。在本文中，我们提出了一种工具，可在设计时有效解决 AI 应用程序的组件放置问题。通过随机贪婪算法，它可以确定在异构资源（包括边缘设备、基于云 GPU 的虚拟机和功能即服务解决方案）中提供性能保证的最低成本放置位置。
社会经济犯罪：因果分析
犯罪问题是和平，发展和整体福祉的主要障碍。犯罪是普遍的现实；犯罪与人类存在并存。对于犯罪，两个对比的真理不仅是犯罪是普遍的，而且犯罪是相对的。在以前的社会仇恨，嫉妒，需求和必要性是犯罪委员会的主要原因，但现在在现代社会中，犯罪主要是由于贪婪，贪婪和粗暴而犯下的。由于贪婪而造成的犯罪的影响更为严重。由于贪婪而犯下的犯罪被称为社会经济犯罪。社会经济犯罪在每种参考中都与传统犯罪和犯罪完全不同，无论是受害者还是影响他，证据的可用性或性质，犯罪或犯罪犯罪的方式，因此，必须设想和使用犯罪的犯罪或犯罪模式，以应对社会经济犯罪和犯罪的完全不同和有效的措施。制定了特别的刑事法规，建立了专门的调查机构，并构成并构成特殊管辖权，但社会经济犯罪日复一日地构成了越来越严重的挑战。法律和法律工具可能会更好地解决任何犯罪问题，以解决任何犯罪问题。社会经济犯罪的因果关系。关键字：因果关系；公司犯罪；刑事司法系统；贪婪社会经济犯罪；拉紧;城市化简介
多机器人系统分工迭代方法
本文提出了一种在任务数量超过代理数量 5-20 倍的情况下 MRS 组中的分工迭代方法。该方法基于选择任务集群和由 MRS 组中的代理进行集体决策的迭代程序。提出了迭代方法的三种变体，不同之处在于代理选择集群执行任务的顺序。该方法的类似物是集体决策分工的贪婪算法。根据对不同数量的代理的模拟结果，与贪婪算法相比，在任务集群数量不同的情况下，5 个代理的结果可以提高 18%，7 个代理的结果可以提高 35%，10 个代理的结果可以提高 15%，15 个代理的结果可以提高 12%。
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
用于比较算法组件的参数化任务图计划算法
摘要 - 在异质计算网络上运行的分布式应用程序在分布式计算中是一个基本问题（NP-HARD）问题，在过去的几十年中，已经提出了许多启发式算法。这些算法中的许多算法都属于列表安排范式，因此该算法首先计算任务的优先级，然后将它们贪婪地安排在最小化某些成本函数的计算节点上。因此，许多算法仅在几个关键组件中彼此不同（例如，它们优先级任务，其成本功能，算法考虑将任务插入部分完成时间表等）。在本文中，我们提出了一种广义列表安排算法，该算法允许混合和匹配不同的任务优先级和贪婪节点选择方案，以产生72个独特的算法。我们在四个数据集上对这些算法进行基准测试，以研究不同算法组件对性能和运行时的个体影响。索引项 - 安排，任务图，工作流程，基准测试
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与