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飞行标准及适航FLIGHT STANDARDS AND AIRWORTHINESS
�� !"#$% �� !"#$%&'()*+, �� !"#$% �� !"#$%&'())*+,,-$% &'()./0122* �� ! 林克强局长在互认飞机维修机构合作安排签署仪式上致辞，旁边是杨机长。民航局局长袁媛和民航局飞行标准司司长饶绍武先生
量子回路设计における最适化问题
（1）（Kokuken）日本科学技术局研究与发展战略中心，“战略建议：每个人的量子计算机”，2018年。 https：// wwwjst.go.jp/crds/pdf/2018/sp/crds-fy2018-sp-04.pdf（2）p.w.Shor，“用于量子计算的算法：离散日志和保理”，Proc第35届IEEE计算机科学序言研讨会，第124-134页，1994年。（3）L.K.Grover，“用于数据库搜索的快速量子机械算法”，第28 ACM计算理论座谈会论文集，第212-219页，1996年。（4）N。Kunihiro，“代理量计算机的计算时间的精确分析”，IEice Trans基础，第88-A卷，第105–111页，2005年。（5）M.A。nielsen和I.L.chuang，量子计算和量子信息，剑桥大学出版社，2000年。（6）A。Peruzzo，J。McClean，P。Shadbolt，M.-H周，P.J。Love，A。Aspuru-Guzik和J.L.O'Brien，“光子量子处理器上的变异特征值求解器”，《自然通信》，第5卷，第1期，2014年7月，第4213页（7）to奥利T.可逆计算，在：de bakker J.，van leeuwen J.（eds）自动机，语言和程序 - iCalp 1980，计算机Sci-Ence中的讲义，第85卷，Springer，柏林（8）Arxiv e-Prints，Quant-PH/9902 062，1999年2月。（9）K。Iwama，S。Yamashita和Y. Kambayashi，“设计基于CNOT的量子CUITS的跨形成规则”，设计自动化会议，第419-429-2002页，2002年。（10）Z. Sasanian和D.M.（12）M。Soeken，M。Roetteler，N。Wiebe和G.D. Micheli，“基于LUT的层次可逆逻辑Synthe-Sis”，IEEE TransMiller，“可逆和Quan-Tum电路优化：一种功能性方法”，《可使用的计算》第4个国际研讨会（RC 2012），第112-124页，2013年。（（11）A。Mishchenko和M. Perkowski，“快速的启发式启发式最小化 - 独家及产品或产品”，第五届国际式Reed-Muller Workshop，pp.242–250，2001。计算。集成。电路系统，第38卷，第9期，第1675–1688页，2019年。（（13）E。Souma和S. Yamashita，“同时分解许多MPMCT大门时，减少T计数”，第50届国际多重逻辑国际研讨会（IS- MVL 2020），第22-22-27页，11月2020年，（（14）X. Zhou，D.W。 Leung和I.L.Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。 修订版 A，第62卷，052316，2000年10月。 （（15）A。Barenco，C.H。 Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。修订版A，第62卷，052316，2000年10月。（（15）A。Barenco，C.H。Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Bennett，R。Cleve，D.P。Divincenzo，
什么是一代AI（人工智能）？ 适当使用生成式人工智能！ ≪初中生...
最近，我经常听到 AI（人工智能）、ChatGPT 和生成式 AI 等词。在这个系列中，我们将考虑人工智能技术已经渗透到我们日常生活中所带来的改变的“现在”和“未来”。这次的主题是“生成式AI”，我们请AI为初中生写一篇文章（修改为更容易阅读）。
什么是AI（人工智能）？明智地使用生成式人工智能！ <<初中生……
最近，我们一直在听到AI（人工智能）、ChatGPT和生成式AI这些术语。在本系列中，我们将探讨已渗透到我们日常生活的人工智能技术将如何改变现在和未来。这次的主题是“生成式人工智能”，我们让人工智能撰写了一篇针对初中生的文章（我们对其进行了编辑，使其更容易阅读）。
8. 机器人和人工智能在痴呆症中的应用
SG, Huntley J, Ames D, Ballard C, Banerjee S, Burns A, Cohen-Mansfield J, Cooper C, Fox N, Gitlin LN, Howard R, Kales HC, Larson EB, Ritchie K, Rockwood K, Sampson EL, Samus Q, Schneider LS, Selbæk G, Teri L, Mukadam N：痴呆症预防、干预和护理。 Lancet 2017； 390 ：2673- 2734 3）Perez JA，Deligianni F，Ravi D，Yang GZ：机器人技术
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
应用人工智能技术实现智能社会
人工智能（AI）技术作为社会变革和创新源泉的重要性被人们认识到已经十多年了。我担任所长的人工智能研究中心（AIRC）于2015年在日本产业技术综合研究所成立，同年NEDO以人工智能为核心的大型项目也启动。该大型项目的目标是打造“嵌入现实世界的人工智能”，摆脱局限于网络空间的传统人工智能技术，转向为解决医疗、护理、制造和城市设计等社会问题做出贡献的人工智能技术。该方向旨在开发积极发挥日本在广泛领域拥有优秀人才和技术的独特优势的人工智能技术，使人工智能成为实现日本政府5.0社会愿景的核心。 现实世界的人工智能旨在有机地循环人工智能在社会中的应用以及发现和研究新的技术问题。虽然该项目在启动之初很难获得理解，但现在它已经成为了充分发挥日本独特特色的AI技术方向被广泛接受的愿景。作为这一愿景的体现，2018年启动了一系列以“实现智能社会”为主题的项目，重点关注人工智能技术的社会化和商业化。本手册列出了这些项目的成果。这些成果是五年来我们不断挑战和真诚尝试应对各个领域的挑战并开发解决这些挑战的人工智能技术的结果。 当然，解决各类社会问题并将其转化为新事业并非易事。 与大型IT企业主导的面向普通用户的AI应用相比，解决各类社会问题的AI技术具有高度的个性化，且依赖于社会问题，导致市场碎片化、细分化。然而随着各大IT公司的AI业务面临各种困难和限制，不少玩家开始探索“现实世界的AI”作为下一代AI技术。我们希望本手册中项目所取得的成果有助于确定AI技术的下一步方向。