XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System资源量
通过量子神经网络的合奏技术节省资源
抽象的量子神经网络对许多应用程序具有重要的承诺，尤其是因为它们可以在当前一代的量子硬件上执行。但是，由于量子位或硬件噪声有限，进行大规模实验通常需要显着的资源。此外，模型的输出容易受到量子硬件噪声损坏的影响。为了解决这个问题，我们建议使用集合技术，该技术涉及基于量子神经网络多个实例构建单个机器学习模型。尤其是，我们实施了具有不同数据加载配置的包装和ADABOOST技术，并评估其在合成和现实世界分类和回归任务上的性能。为了评估不同环境下的潜在性能改善，我们对基于模拟的无噪声软件和IBM超导QPU进行了实验，这表明这些技术可以减轻量子硬件噪声。此外，我们量化了使用这些集成技术节省的资源量。我们的发现表明，这些方法即使在相对较小的量子设备上也能够构建大型，强大的模型。
太空发展的中等强国
摘要 “中等强国”是一个涵盖国家行为体外在表现的学术术语，如空间规模、资源量、经济实力、地缘战略地位、国际影响力等。对中等强国的研究逐渐从区域研究进展到具体发展领域的治理研究。本文从对中等强国的理论界定、国家行为体的实践考察入手，将中等强国概念运用于太空领域。通过梳理“太空中等强国”这一新的理论概念，在方法论上设计“太空力量阶梯”模型，本文概括发展相关要素，进行比较案例分析，凸显韩国和印尼等一般意义上的中等强国在太空领域的发展背景和实施路径的异同。通过展现不同中等强国太空发展与相关影响因素之间的因果关系，本文对全球中等强国的类型学和一般性研究均提出了理论补充与创新。
第 1 页 D-Orbit
我们所有产品和服务的发明和设计都高度重视其可持续性价值；在航天工业中，可持续性不仅关乎拥有更美好的未来：它关乎拥有未来。虽然轨道空间广阔，但它仍然是一种有限的资源，需要根据可持续性原则进行管理，以保护其未来。我们最先进的服务将这一考虑向前迈进了一步，思考如何最好地促进和加速太空循环经济，即通过减少浪费、再利用资源和回收材料来实现太空的可持续经济。这涉及设计太空任务、航天器和太空栖息地，目标是实现一个闭环系统，将废品重新利用或回收以制造新产品。这可以帮助应对太空可持续资源利用的挑战；随着人类在太空活动的扩大，产生的废物和消耗的资源量也将增加，这可能导致环境恶化和有限资源的枯竭。通过在太空中采用循环经济原则，我们可以创建一个可持续的系统，以支持人类的长期居住和探索。
AI和量子计算时代的网络安全风险...
使用AI和量子计算机，金融世界看到了网络安全涉及的风险的新边界：转型挑战和未来的机遇。本文介绍了量子和人工智能的汇合对金融网络策略的含义，因为某些量子算法可以轻松地使用加密术的操作比经典的经典计算机更快地进行加密计算机。我们将抗量子的加密术视为保护敏感财务数据，降低网络攻击中的风险并在优化交易算法的同时，使用机器学习中的AI增强功能，并使用AI增强功能。此外，它描述了量子计算作为可持续创新的有助于因素的作用，因为进行高量金融交易所需的计算资源量减少和大规模优化任务。本文基于审查金融领域的AI和量子计算的当前进步，挑战和未来的前景，将洞悉金融系统如何为下一代网络安全风险做好准备，并利用新兴技术来确保并在快速发展的景观中确保其运营和优化其运营。
利用人工智能的水下图像超分辨率技术研发
近年来，随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速，矿产资源需求不断增加，矿产资源可持续供给危机感不断增强，资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化，正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭，深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架，已发现许多深海矿产资源潜力区，如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计，日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量，拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而，如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域，这一方法尚未完全确立。此外，由于深海海底采矿技术刚刚起步，矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此，需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外，作为世界第三大经济体，日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备，包括石油、天然气、铜和镍。换句话说，日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而，日本自身的能源和资源并不多，目前大部分依赖从其他国家进口。此外，近年来，在亚洲经济高速增长的背景下，全球对这些资源和能源的需求急剧增加，日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外，因此，海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化，供需环境的变化引起需求波动，使得资源价格长期呈上涨趋势，为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因，电气化不断推进，能源需求不断扩大，确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此，开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少，导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人（AUV）巡航成像技术等，但这些方法难以实现实时探测，且存在易被篡改等问题。受环境影响较大，准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此，我们开展了研究，利用先进的人工智能技术来克服这些问题。
量子计算机上的局部量子化学
摘要：大型强关联系统的量子化学计算通常受到计算成本的限制，而计算成本会随系统规模呈指数级增长。专为量子计算机设计的量子算法可以缓解这一问题，但所需的资源对于当今的量子设备来说仍然太大。在这里，我们提出了一种量子算法，该算法将化学系统的多参考波函数的局部化与量子相位估计 (QPE) 和变分酉耦合簇单重和双重 (UCCSD) 相结合，以计算其基态能量。我们的算法称为“局部活性空间酉耦合簇”(LAS-UCC)，对于某些几何形状，该算法与系统规模呈线性关系，与 QPE 相比，总门数减少了多项式，同时提供的精度高于使用 UCCSD 假设的变分量子特征求解器，也高于经典的局部活性空间自洽场。 LAS-UCC 的准确性通过将 (H 2 ) 2 分解为两个 H 2 分子以及通过破坏反式丁二烯中的两个双键来证明，并且提供了最多 20 个 H 2 分子的线性链的资源量估计。■ 简介
Sampala 项目更新
SAMPALA 项目概况 Nickel Industries Limited（“Nickel Industries”或“公司”）（ASX：NIC）宣布于 2024 年 9 月签署了对 Sampala 项目具有约束力的收购协议。Sampala 项目由三个极具前景、先进且连续的镍钴项目组成，占地 6,654 公顷（ha），初始符合 JORC 标准的矿产资源为 1.87 亿干公吨（dmt），镍品位为 1.2%，钴品位为 0.09%（含 230 万吨镍和 20 万吨钴），占地仅 900 公顷。这些 IUP 距离该公司印度尼西亚摩罗瓦利工业园区 ( IMIP ) 内现有的回转窑电炉 ( RKEF ) 和高压酸浸 ( HPAL ) 作业仅 36.9 公里，紧邻苏拉威西岛 Cahaya Minerals 以北，该公司 49% 的股份由其最大股东上海鼎信持有，报告的镍资源量为 1,139 百万干公吨2，镍品位为 1.2%，镍金属含量为 1,390 万吨，是全球已知的最大镍资源之一。自九月以来，该公司实施了一项积极的钻探计划，结果在整个 IUP 内持续发现了长而高品位的风化土和褐铁矿截距。Sampala 项目的开发将使该公司能够为其 IMIP 下游业务实现镍矿供应的自给自足。
驾驶员心理负荷等级划分 - MDPI
摘要：心理负荷 (MW) 表示执行并发任务所需的大脑资源量。鉴于 MW 与交通事故风险的相关性，对高级驾驶辅助系统而言，MW 的评估至关重要。在本研究中，在模拟环境中驾驶时对参与者进行了两项认知测试（数字广度测试 - DST 和 Ray 听觉言语学习测试 - RAVLT）。选择这些测试来调查驾驶员对预定认知负荷水平的反应，以对 MW 进行分类。同时使用红外 (IR) 热成像和心率变异性 (HRV) 来获取与受试者心理生理相关的特征，以便为机器学习 (ML) 分类器提供信息。基于单峰 IR/单峰 HRV/多峰 IR + HRV 特征比较了六类模型。基于多模态 IR + HRV 特征的分类器达到了最佳分类器性能（DST：准确度 = 73.1%，灵敏度 = 0.71，特异性 = 0.69；RAVLT：准确度 = 75.0%，平均灵敏度 = 0.75，平均特异性 = 0.87）。基于单模态 IR 特征的分类器也表现出高性能（DST：准确度 = 73.1%，灵敏度 = 0.73，特异性 = 0.73；RAVLT：准确度 = 71.1%，平均灵敏度 = 0.71，平均特异性 = 0.85）。这些结果证明了使用完全非接触式和非侵入式技术来高精度评估驾驶员 MW 水平的可能性，这代表了交通事故预防领域的最新进展。
RISCLESS：一种强化学习策略，用于保证云端临时和稳定资源的 SLA
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本，云提供商 (CP) 可以从常规客户（预订这些资源的客户）回收未使用的资源，然后以较低的价格（转）售给其他客户（我们称之为短暂客户）。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA，CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上，如果应用程序的资源需求增加，易失性资源可能会丢失并返还给其所有者（常规客户）。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源（称为安全边际），以吸收常规客户应用需求的突然增加，从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合，以保证客户的 SLA。尽管如此，它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1，其波动性低于回收的资源。因此，在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为，机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源（稳定资源量需要
适用于云数据中心的抗不稳定可再生能源分配系统
摘要 — 可再生能源供应是解决数据中心不断增加的电力成本、能源消耗和有害气体排放问题的有前途的解决方案。然而，由于可再生能源的不稳定性，可再生能源供应不足可能导致使用储存能源或棕色能源。为了解决这个问题，本文提出了一种不稳定性弹性可再生能源分配系统。我们将作业的服务水平目标 (SLO) 定义为仅使用提供的可再生能源成功运行的概率。系统将具有相同 SLO 级别的作业分配给相同的物理机器 (PM) 组，并使用可再生能源发电机为每个 PM 组供电，这些发电机有不低于其 SLO 的概率生产不低于其能源需求的数量。我们使用深度学习技术来预测生产不低于每种可再生能源的每个值的概率，并预测每个 PM 区域的能源需求。我们制定了一个优化问题，将具有不同不稳定性的可再生能源资源匹配到不同的 PM 组进行供应，并使用强化学习方法和线性规划方法对其进行求解。我们进一步提出了一种能源驱动的计算资源分配方法，该方法根据每个 PM 组中的作业截止时间和故障概率调整每个作业的计算资源量，以及一种基于故障预测的节能方法。实际跟踪驱动的实验表明，与其他方法相比，我们的方法实现了更低的 SLO 违规、总能源货币成本和总碳排放量，并且与单个方法的有效性相比。