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人工智能在立法中的运用——现实选题的思考与选取
摘要 议会目前正在研究使用基于人工智能 (AI) 技术的应用程序执行某些任务。考虑到可以想象到的工具、应用领域、使用场景和需求，我们可以合理地预期人工智能会给议会带来变化。这使得人工智能在议会中的引入是一个普遍研究不足的课题这一事实变得更加奇怪。本文通过提供未来在立法工作空间中使用基于人工智能的工具和服务的经验证据，有助于弥合这一差距。这些数据是在 2021 年的头脑风暴练习和虚拟研讨会期间收集的。该分析揭示了在议会环境中基于人工智能的技术的优先级。在研究过程中，已经针对多个议会部门调查了 210 多个人工智能技术的应用和主题在议会中的相关性和优先级，其中包括 36 项围绕立法能力和程序的提案，称为“立法”。介绍了有关立法的主要发现。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
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