XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难题
生命、死亡和人工智能：探索流行文化中的数字通灵术——道德考量、技术限制和宠物墓地难题
最近的进展展示了技术在重现和与死者互动方面的巨大潜力 [5] 。一个值得注意的例子是 Ameca 的开发，这是一个由人工智能驱动的化身，可以体现特定个体的个性 [6] 。通过集成大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3 和 GPT-4，Ameca 能够进行对话交互、表达各种情绪，甚至对实时事件做出反应。Ameca 能够复制面部表情并提供细微的反应，从而创造出一种不可思议的存在感，模糊了生者与死者之间的界限。这一新颖的发展体现了人工智能和机器人技术如何开启一个纪念和与死者互动的新时代，并提出了关于身份、意识的本质以及复活死者的伦理等有趣的问题 [7] 。
旅行商问题：算法与解决方案
在计算数学领域，某些问题几十年来一直吸引着研究人员和数学家的注意力。旅行商问题 (TSP) 就是其中之一。TSP 是最优化和图论领域的经典难题，它广泛应用于物流和运输、制造和电路设计等各个行业。在本文中，我们将探讨旅行商问题是什么、它的意义以及为解决这一难题而开发的各种算法和解决方案。旅行商问题可以总结如下。给定一个城市列表和每对城市之间的距离，找到一条最短的可能路线，该路线访问每个城市一次并返回起始城市。
流程工业中的人工智能
当将人工智能应用于植物中的难题时，方法会有所不同，这取决于人工智能研究人员是否能够获取来自类似问题的有用信息。本文首先讨论如何搜索和识别有用的研究和文献。如果有成熟的人工智能研究，下一步就是选择一个合适的人工智能平台。如果没有，那么解决问题任务的最严重瓶颈就会出现：如何整合植物领域知识和人工智能技术。本文针对后一种情况提出了解决方案。该解决方案使工厂工程师能够充分利用面向自己而非数据科学家的人工智能。本文还讨论了基于人工智能的控制，这是有前途的植物人工智能应用之一，有望解决植物中的难题。
三种量子货币方案的密码分析
我们研究了三种公钥量子货币方案背后的安全假设。2012 年，Aaronson 和 Christiano 提出了一种基于向量空间 F n 2 的隐藏子空间的方案。2015 年，Pena 等人推测该方案背后的难题可以在准多项式时间内解决。我们通过给出底层问题的多项式时间量子算法来证实这一猜想。我们的算法基于计算隐藏子空间中随机点的 Zariski 切线空间。2017 年，Zhandry 提出了一种基于多元哈希函数的方案。我们给出了一种多项式时间量子算法，用于以高概率克隆货币状态。我们的算法使用该方案的验证电路根据给定的序列号生成钞票。2018 年，Kane 提出了一种基于模形式的方案。Kane 方案中背后的难题是克隆一个表示一组 Hecke 算子的特征向量的量子态。我们给出了一个多项式时间量子化方法，将这个难题简化为线性代数问题。后者更容易理解，我们希望我们的简化方法能为未来对该方案的密码分析开辟新的途径。