XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System顺序优化
准备好飞跃了吗（通过共同设计）？加入量子硬件上的顺序优化
利用量子现象实现计算加速的前景使得量子处理单元 (QPU) 对于许多算法数据库问题具有吸引力。查询优化涉及通常需要探索大型搜索空间的问题，似乎是量子算法的理想匹配。我们提出了连接排序的第一个量子实现，这是最受研究和最基本的查询优化问题之一，基于对二次二元无约束优化问题的重新表述。我们在两种最先进的方法（基于门的量子计算和量子退火）上对我们的方法进行了经验描述，并确定了与最知名的经典连接排序方法相比的加速，这些方法的输入大小符合当前的量子退火器。然而，我们也证实，早期技术的极限很快就会达到。当前的 QPU 被归类为嘈杂的中型量子计算机 (NISQ)，并且受到各种限制的限制，与理想的未来 QPU 相比，这些限制降低了它们的能力，这阻止了我们扩大问题维度并实现实用性。为了克服这些挑战，我们的公式考虑了特定的 QPU 属性和限制，并允许我们在可实现的解决方案质量和问题规模之间进行权衡。与所有针对查询优化和数据库相关挑战的量子计算的先前工作相比，我们超越了当前可用的 QPU，并明确针对可扩展性限制：利用从数值模拟和实验分析中获得的见解，我们确定了共同设计 QPU 以提高其连接排序实用性的关键标准，并展示了即使相对较小的物理架构改进也能带来显着的增强。最后，我们概述了定制设计 QPU 的实际实用性之路。
在描述性不确定性和加热需求的动态变化下对浅地热系统的顺序长期优化
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
地热 - 彼得·拜耳
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
量子机器学习的量子嵌入搜索
摘要 —本文介绍了一种自动搜索算法（QES，发音为“quest”），该算法为监督量子机器学习推导出纠缠布局的最佳设计。首先，我们使用 CNOT 门建立纠缠结构与有向多图表示之间的联系，从而实现明确定义的搜索空间。所提出的将量子纠缠编码为基因型向量的方案将 ansatz 优化与经典机器学习联系起来，允许在任何明确定义的搜索空间上进行有效搜索。其次，我们激发纠缠级别以将搜索空间的基数降低到实际实现的可行大小。最后，我们通过基于模型的顺序优化使用代理模型来降低评估真实损失函数的成本。我们在模拟和基准数据集（包括 Iris、Wine 和乳腺癌数据集）上证明了我们提出的方法的可行性，这通过经验表明 QES 发现的量子嵌入架构在预测性能方面优于手动设计。
量子计算在数据库查询优化中的适用性
我们评估了量子计算在两个基本查询优化问题（连接顺序优化和多查询优化 (MQO)）上的适用性。我们分析了目前基于门的量子系统和量子退火器（两种目前市面上可用的架构）上可以解决的问题维度。首先，我们评估了基于门的系统在 MQO 上的使用情况，MQO 之前已通过量子退火解决。我们表明，与传统计算相反，不同的架构需要进行复杂的调整。此外，我们提出了一种用于连接顺序问题的多步骤重新表述，使其可以在当前量子系统上解决。最后，我们系统地评估了我们对基于门的量子系统和量子退火器的贡献。通过这样做，我们确定了当前局限性的范围，以及量子计算技术对数据库系统的未来潜力。
凸多阶段随机优化的数值方法
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中，我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中，存在自然情况，当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题，因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go（值）函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看，这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题
一般连接树的量子优化
摘要 随着早期量子处理单元 (QPU) 的出现，量子计算机制造领域的最新进展引起了广泛领域的广泛关注。虽然当代量子机器的尺寸和功能非常有限，但成熟的 QPU 最终有望在优化问题上表现出色。这使得它们成为解决数据库问题的有吸引力的技术，其中许多数据库问题都基于具有大解空间的复杂优化问题。然而，量子方法在数据库问题上的应用在很大程度上仍未得到探索。在本文中，我们解决了长期存在的连接排序问题，这是研究最广泛的数据库问题之一。QPU 不需要运行任意代码，而是需要特定的数学问题编码。最近提出了一种连接排序问题的编码，允许在量子硬件上优化第一个小规模查询。然而，它基于对 JO 的混合整数线性规划 (MILP) 公式的忠实转换，并继承了 MILP 方法的所有限制。最引人注目的是，现有的编码仅考虑具有左深连接树的解空间，这往往会产生比一般的浓密连接树更大的成本。我们针对连接顺序问题提出了一种新颖的 QUBO 编码。我们不是转换现有公式，而是构建一种针对量子系统量身定制的原生编码，这使我们能够处理一般的浓密连接树。这使得 QPU 的全部潜力都可用于解决连接顺序优化问题。
量子机器学习：数据库研究的基础、新技术和机遇
在过去的几年中，量子计算领域取得了显著的进展。量子计算机的原型已经存在，并通过云服务（例如 IBM Q experience、Google quantum AI 或 Xanadu quantum cloud）提供给用户。虽然容错和大规模量子计算机尚未面世（而且可能在很长一段时间内都不会面世，甚至永远不会面世），但这项新技术的潜力是不可否认的。量子算法已被证明能够在多项任务上胜过传统方法，或者在合理的复杂性理论假设下无法通过传统方法进行有效模拟。据推测，即使是不完善的当今技术也比传统系统具有计算优势。最近的研究正在使用量子计算机来解决机器学习任务。同时，数据库社区已经成功地将各种机器学习算法应用于数据管理任务，因此结合这两个领域似乎是一项有前途的努力。然而，量子机器学习对于大多数数据库研究人员来说是一个新的研究领域。在本教程中，我们将对量子计算和量子机器学习进行基本介绍，并展示其对数据库研究的潜在优势和应用。此外，我们还将演示如何将量子机器学习应用于数据库中的连接顺序优化问题。
考虑电池储能和价格响应需求的主动配电网最优协调能源管理
摘要 当代配电网具有多种可调度和不可调度能源资源。这些可调度资源与不可调度资源的协调调度可以带来多种技术经济和社会效益。由于电池储能系统 (BESS) 和微型燃气轮机机组是资本密集型的。考虑到动态电价和可再生能源发电和负荷需求的不确定性，从纯经济角度彻底研究它们的协调调度将是一项有趣且具有挑战性的任务。本文提出了一种新方法，用于考虑现有可再生能源和动态电价对 BESS 和微型燃气轮机机组进行最优协调调度，以最大化公用事业的每日利润函数。在本研究中，采用了最近探索的改进型非洲水牛优化算法。所提出方法的主要属性包括嵌入决策机制系统中的基于平均价格的自适应调度，以最大化套利收益。决策机制系统会先验地跟踪系统状态，从而指导基于人工智能的顺序优化解决方案技术。这也可以减少复杂的实际工程优化问题的计算负担。此外，提出了一种与 BESS 管理算法相协调的虚拟电荷新概念，以限制 BESS 的反生产性运营管理。在基准 33 总线测试配电系统上调查和比较的应用结果突出了所提出方法的重要性。
绿色
使用小波的频谱分析被广泛用于识别脑电图中的生物标志物。同时，Riemannian几何形状启用了理论上接地的机器学习模型，具有高性能，用于预测来自多通道EEG唱片的生物医学结果。但是，这些方法通常依赖于手工制作的规则和顺序优化。相比之下，深度学习（DL）提供了端到端训练模型，可在各种预测任务上实现最新性能，但缺乏与既定神经科学概念的可解释性和互操作性。我们介绍了绿色（Gabor Riemann Eegnet），这是一个轻巧的神经网络，该网络集成了小波变换和用于处理原始脑电图数据的Riemannian几何形状。在三个数据集（Tuab，aab，aueeg，tdbrain）上进行五项预测任务（年龄，性别，凝视诊断，痴呆诊断，脑电图病理学），具有超过5000名参与者，绿色的表现优于非深度最先进的最新模型，并且使用CAU Benchmarks上的大型DL模型进行了良好的表现，并使用订单级符合订单级的CAU Benchmarks上表现出色。计算实验表明，绿色促进了学习稀疏表示的情况，而不会损害性能。绿色的模块化允许计算相同步的经典度量，例如成对的相锁定值，这些值可传达用于痴呆诊断的信息。学习的小波可以解释为带通滤波器，从而增强解释性。我们用Berger效应说明了这一点，证明了闭合眼睛时8-10 Hz功率的调制。源代码可公开可用。通过整合领域知识，绿色实现了理想的复杂性 - 绩效权衡，并学习可解释的脑电图表示。