XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难以解决
使用 Quantum 进行智能供应链管理
当今的量子云实例为用户提供了量子模拟器和实际量子比特两种选择。这些可用于设计供应链优化用例的算法，从而使零售商能够将成本节省转嫁给消费者 [10]。旅行商问题 (TSP) 是 NP 完全问题的一个例子。我们可以使用有向图来表示该问题：G =（V，E），其中 V ∈ 顶点集 E ∈ 边集目标是找出推销员访问图中的所有城市并返回家乡的最短距离。如果图中有 n 个顶点，则路径的数量随着 n 2 和复杂度 n！而呈二次增长，这使得它成为 NP 难问题。即使是包含 10 个城市的小图，也需要 100 个量子比特才能在量子计算机上求解。对于少于 50 个城市的问题，今天可以在传统计算机上求解，但是，对于大量节点，求解变得难以解决。随着量子计算机在未来十年的改进（表 1），更多的量子比特机器将能够轻松应对这些复杂的问题挑战。在本节中，我们将研究一家领先的医疗零售商在美国地区设有门店的分销网络。该图显示了使用量子算法解决 TSP 和最大切割（NP-hard）的拟议网络解决方案。经典算法将
学习还是回忆？通过预先...
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长，许多平台雇用了新手教师，这些新手与经验丰富的教育者不同，他们难以解决学生的错误，因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式（LLMS）在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁，这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别（a）学生错误，（b）修复策略的例外，以及（c）在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集，由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS，并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要：与专家决策（例如，“简化问题”）的GPT4响应是 +76％的首选。补充，上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要：随机决策与专家决策相比，GPT4的响应质量降低-97％。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力，以增强他们的帽子，以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到：https：//github.com/rosewang2008/bridge。
可重构大规模神经形态系统的分层网络连接和分区
我们提出了一种高效且可扩展的分区方法，用于将具有局部密集和全局稀疏连接的大规模神经网络模型映射到可重构的神经形态硬件上。计算效率的可扩展性，即实际计算所花费的时间，在超大型网络中仍然是一个巨大的挑战。大多数分区算法还难以解决网络工作负载的可扩展性问题，即寻找全局最优分区并有效地映射到硬件上。由于通信被视为此类分布式处理中最耗能和最耗时的部分，因此分区框架针对计算平衡、内存高效的并行处理进行了优化，目标是低延迟执行和密集的突触存储，并尽量减少跨各个计算核心的路由。我们展示了高度可扩展且高效的分区，用于连接感知和分层地址事件路由资源优化的映射，与随机平衡分配相比，递归地显着减少了总通信量。我们展示了我们在具有不同稀疏度和扇出度的合成网络、小世界网络、前馈网络和果蝇大脑半脑连接组重建方面的成果。我们的方法和实际结果的结合表明，这是一条有希望扩展到超大规模网络和可扩展硬件感知分区的途径。
![arXiv:2305.03243v1 [quant-ph] 2023 年 5 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\986bd571bae182b86d69ddff468792177c1a6874.webp)
arXiv:2305.03243v1 [quant-ph] 2023 年 5 月 5 日
近年来，嘈杂中型量子计算 (NISQ) 占据了新闻头条，而容错量子计算 (FTQC) 的长期愿景则具有巨大的潜力，尽管目前资源成本和量子纠错 (QEC) 开销难以解决。对于感兴趣的问题，FTQC 将需要数百万个具有长相干时间、高保真度门和紧凑尺寸的物理量子位，才能超越经典系统。正如异构专业化在经典计算中提供了扩展优势一样，它同样在 FTQC 中引起了人们的兴趣。然而，由于设计空间巨大和物理约束多变，在 FTQC 系统的硬件或软件元素中系统地使用异构性仍然是一个严峻的挑战。本文通过介绍用于设计异构量子系统的工具箱 HetArch 并使用它来探索异构设计场景，应对了使异构 FTQC 设计实用化的挑战。我们使用分层方法，将量子算法依次分解为更小的操作（类似于经典应用内核），从而大大简化了设计空间和由此产生的权衡。我们专门针对超导系统，设计由各种超导设备组成的优化异构硬件，将物理约束抽象为设计规则，使设备能够组装成针对特定操作进行优化的标准单元。最后，我们提供了一个异构设计空间探索框架，将模拟负担减少了 10 4 倍或更多
量子计算在现代密码学中的作用 - ijarcce
摘要：量子计算是计算机技术的新进展。现在，有了量子计算，我们将获得强大的计算能力，可以轻松处理非常复杂的任务，而这些任务对于普通计算机来说非常困难。量子计算通过提供强大的计算能力来处理普通计算机难以解决的问题，从而改变了当今的技术。在本文中，我们将解释量子计算对现有密码学的影响。此外，我们将重点关注量子计算的障碍和积极前景。我们将介绍量子计算的许多挑战，例如需要有效的纠错技术、扩展技术、准备所需的硬件以及构建创新的量子算法。从好的方面来看，量子计算通过形成抗量子算法、量子密钥分发和增强的解决问题能力，具有提高密码安全性的巨大潜力。此外，本文还讨论了与量子计算相关的道德问题和安全风险。它还揭示了量子计算的未来及其改变密码学的能力，以及应用后量子密码标准的迫切必要性。我们将讨论现实世界的问题，以及世界其他地区为防范量子计算带来的安全风险所采取的措施。本文还详细介绍了领先组织为利用量子计算所进行的研究。除了旨在增强加密算法的研究外，人们还在努力解决对 RSA、AES 和 ECC 等现有加密系统的潜在漏洞的担忧。关键词：量子计算、密码学、量子算法、量子纠错、量子至上。
是我错了，还是自动评分器错了？人工智能评分错误对学习的影响
人工智能评分和反馈中的错误通常有一系列难以解决的原因，而且从本质上讲，很难完全避免。由于不准确的反馈可能会损害学习，因此需要设计和工作流程来减轻这些损害。为了更好地理解错误的人工智能反馈影响学生学习的机制，我们进行了调查和访谈，记录了学生与简答人工智能自动评分器的互动，以解决“用简单的英语解释”代码阅读问题。使用因果模型，我们推断出将错误答案标记为正确（假阳性，FP）和将正确答案标记为错误（假阴性，FN）对学习的影响。我们进一步探讨了对学习影响的解释，包括影响参与者参与反馈和对其答案正确性的评估的错误，以及参与者在课堂上的先前表现。FP 对学习的损害很大程度上是由于参与者未能发现错误。这是因为参与者在被标记为正确后没有注意反馈，而且一旦被标记为正确，他们显然不愿意承认自己的答案是错误的。另一方面，错误错误只会损害调查参与者的学习，这表明受访者更高的行为和认知参与度保护了他们免受学习损害。基于这些发现，我们提出了帮助学习者检测错误错误的方法，并鼓励对错误错误进行更深入的反思，以减轻人工智能错误对学习的损害。
综合空间任务规划与航天器设计的多学科设计优化方法
太空任务规划和航天器设计紧密耦合，需要一起考虑才能获得最佳性能；然而，这个集成优化问题会导致大规模的混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，而该问题的求解十分具有挑战性。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的解决该 MINLP 问题的方法，即遵循多学科设计优化 (MDO) 的理念，通过增强拉格朗日协调方法迭代求解一组耦合子问题。所提出的方法利用问题的独特结构，将其分解为一组不同类型的耦合子问题：任务规划的混合整数二次规划 (MIQP) 子问题和航天器设计的一个或多个非线性规划 (NLP) 子问题。由于可以将专门的 MIQP 或 NLP 求解器应用于每个子问题，因此所提出的方法可以有效地解决原本难以解决的集成 MINLP 问题。还提出了一种自动有效的方法来寻找这种迭代方法的初始解，这样就可以在不需要用户定义的初始猜测的情况下进行优化。在演示案例研究中，使用子系统级参数化航天器设计模型优化了载人月球探测任务序列。与最先进的方法相比，即使没有并行化，所提出的公式也可以在更短的计算时间内获得更好的解决方案。对于更大的问题，所提出的解决方法也可以轻松并行化，因此有望进一步发挥优势和可扩展性。
ASU EEE598：信号和电源完整性原理
课程描述：信号和电源完整性这一主题涉及理解和缓解使用互连在整个电气系统中忠实分配信号和电源的各种障碍。最常见的是，该主题涉及微电子系统，该系统由封装内安装的多个硅（或其他半导体）集成电路组成，并安装在一个或多个印刷电路板上。信号完整性问题在整个电子学历史中都很重要，但最近的趋势表明需要将该主题发展为一项严格的努力。理解信号完整性的基本原理并知道如何将这些原理应用于特定应用，对于成功开发射频和高速数字电路至关重要。本课程旨在让学生了解确保现代电子系统中信号和电源完整性的基本原理。信号完整性问题在整个电子学历史中都很重要，但最近的趋势表明需要将该主题发展为一项严格的努力。理解信号完整性的基本原理并知道如何将这些原理应用于具体应用，对于成功开发射频和高速数字电路来说至关重要。事实上，我们正达到一个融合点，许多为微波频率电路设计而开发的技术和工具现在正被用于解决数字电路中的信号完整性问题，同时信号完整性的正式技术现在正被用于深入了解微波电路中以前难以解决的问题。
缩放隐私保存时：学习分析中的全面合成表格数据生成和评估
隐私构成了学习分析进展（LA）的重要障碍，提出了诸如匿名不足和当前解决方案难以解决的挑战。综合数据是一种潜在的补救措施，提供了强大的隐私保护。但是，先前对合成数据的研究缺乏彻底的评估，对于评估隐私和数据实用程序之间的微妙平衡至关重要。综合数据不仅必须增强隐私，而且对于数据分析仍然是实用的。更重要的是，不同的LA场景带有不同的隐私和效用需求，因此选择了适当的合成数据，这是一个紧迫的挑战。为了解决这些差距，我们提出了对合成数据的全面评估，其中包括合成数据质量的三个维度，即相似，实用性和隐私。我们使用三种不同的合成数据生成方法将此评估应用于三个不同的LA数据集。我们的结果表明，合成数据可以维持与实际数据相似的实用程序（即预测性能），同时保留了实践。此外，考虑到不同场景中不同的隐私和数据实用性要求，我们为合成数据生成进行定制的收回。本文不仅对合成数据进行了全面的评估，而且还说明了其在洛杉矶领域减轻隐私问题的潜力，从而有助于更广泛的合成数据在LA中应用，并促进开放科学的更好实践。
关键建议和消息：渔业气候行动和水产养殖的CRFM方面活动
1。渔业和海洋资源对于粮食安全，生计以及SIDS的社会和经济增长非常重要； 2。气候变化和海洋酸化是对小岛屿发展中国家的生存威胁，SID感受到了沿海和海洋资源和捕鱼社区影响的全部力量；尽管对问题做出了最小的贡献。3。关键的海洋生态系统，例如珊瑚礁和繁殖，在热带地区的商业重要海洋物种的丰度和分布受到温暖和更酸性水的负面影响，并改变了洋流。4。藻华（包括萨尔加斯）以及其他有害藻类（包括气候变化，酸化以及随之而来的海洋生态系统变化）的增加。5。如果该部门要重新制定并实施重大缓解和适应措施以提高弹性并确保沿海社区以及海洋生态系统和渔业的可持续性，那么获得融资至关重要。6。，我们所有人都在寻找解决加速气候变化带来的挑战的解决方案，尽管有些是外部和难以解决的。7。融资可持续渔业管理是通过基础设施更新来抵御气候变化影响的SID的关键； 8。现在紧急的优先事项是高级，气候智能，包括可再生能源和风险信息的预警系统的部署。9。10。SIDS必须使用NDC合作伙伴关系作为确保构建所需资源的关键机会SIDS要求每年287亿美元来实施其NDC，这体现了每个国家以减少民族排放并适应气候变化的影响的努力。