SmaraQ: Hummingbirds and the Quantum Realm

SmaraQ: Hummingbirds and the Quantum Realm Знаете, в квантовой физике часто кажется, что мы пытаемся поймать свет в кулак. Чем больше мы узнаем, тем больше понимаем, насколько всё хитро закручено. Вот и немецкий проект SmaraQ пытается сделать то же самое – но с ионами и фотонами, упакованными на чип. Что это за зверь? Представьте себе, … Читать далее

Визуализация предпочтений: как изображения помогают ИИ понимать покупателей

Для прогнозирования следующей покупки мультимодальные большие языковые модели используют различные представления истории взаимодействия с пользователем – текстовые данные, графическое отображение в виде диаграммы рассеяния и блок-схемы, – что позволяет комплексно анализировать поведение и повышать точность предсказаний.

Исследование показывает, что представление истории покупок пользователя в виде визуальных данных повышает точность прогнозирования будущих приобретений.

Прогнозирование времени выполнения: новый подход к масштабируемому обучению

Прогнозирование времени выполнения задач глубоких нейронных сетей позволяет оптимизировать ресурсы и повысить эффективность вычислений, выявляя ключевые параметры, влияющие на производительность системы.

Разработка системы, предсказывающей время выполнения задач глубокого обучения в распределенных системах, для повышения эффективности и масштабируемости.

Геометрические квантовые гейты: на пути к устойчивости

Для четырех отдельных однокубитных ворот — XX, YY, X/2, Y/2 — точность квантово-параметрической телепортации (QPT) демонстрирует зависимость от ошибки Раби, причем реализации, использующие схему SR-NGQG, NGQG_P1, NGQG_P2 и динамическую форму ворот на основе гауссовского импульса, позволяют достичь высокой точности даже при наличии ошибок.

Исследование демонстрирует метод конструирования высокоустойчивых неадиабатических геометрических квантовых гейтов путем систематического устранения динамического загрязнения, расширяя подход до двухкубитных систем.

Рой дронов и разумный координатор: новая надежда при спасении в условиях катастроф

Система преобразует разнородные входные данные в конкретные действия посредством трехступенчатого процесса, включающего привязку интента, роевое планирование задач и обратную связь с исполнением, что указывает на ее способность к адаптивному и целенаправленному поведению.

Развитие систем, объединяющих возможности роев беспилотников и искусственного интеллекта, открывает перспективы для повышения эффективности поисково-спасательных операций.