Trong khi máy tính lượng tử phổ quát dường như không nằm trong tầm với trong tương lai gần, công trình này tập trung vào mô phỏng lượng tử tương tự của các mô hình lượng tử hấp dẫn về tương tác ánh sáng-vật chất, với mục tiêu đạt được tốc độ tính toán nhanh hơn so với phần cứng cổ điển. Các khối xây dựng hiện có của phần cứng lượng tử được sử dụng từ các mạch siêu dẫn, đã được chứng minh là một nền tảng thử nghiệm rất phù hợp để triển khai các mô hình Hamiltonian ở mức độ kiểm soát cao.

Cuốn sách truy cập mở này nhằm mục đích cung cấp cho người đọc một số hiểu biết cơ bản về Đạo luật AI (QUY ĐỊNH (EU) 2024/1689) và sự liên quan của nó đối với sự phát triển của các hệ thống AI có rủi ro cao. Nó bao gồm tất cả các khía cạnh có liên quan trong một kế hoạch an toàn sẽ đóng vai trò là nền tảng để phát triển các trường hợp an toàn trong tương lai cho các hệ thống an toàn AI. Các chủ đề bao gồm ví dụ như định nghĩa hệ thống; phần cứng, phần mềm và vòng đời của nó; các bên liên quan và tổ chức; các công cụ, ngôn ngữ lập trình và phần mềm hiện có để tích hợp; tài liệu và sản phẩm công việc; mua sắm và thầu phụ; và các khía cạnh của con người.

Cuốn sách truy cập mở này là phiên bản thứ 2 liên quan đến việc cập nhật dữ liệu, phương pháp và mô hình của Hệ thống xám. Cuốn sách bao gồm những tiến bộ lý thuyết và ứng dụng mới nhất trong hệ thống xám từ khắp nơi trên thế giới và trình bày một cách sống động cho người đọc bức tranh tổng thể về lý thuyết mới này và nghiên cứu biên giới của nó. Nhiều khái niệm, mô hình và phương pháp trong cuốn sách là bản gốc của tác giả, bao gồm hạt nhân, mức độ xám của số xám, dạng đơn giản hóa của số xám, số xám chung và hệ thống hoạt động; hệ thống tiên đề của các toán tử đệm và một loạt các toán tử đệm yếu đi và mạnh lên; một loạt các mô hình phân tích quan hệ xám, bao gồm mô hình phân tích quan hệ xám tuyệt đối, tương đối, tổng hợp, tương tự, gần gũi, tiêu cực, ba chiều và xám cho các chuỗi chéo, v.v.; mô hình cụm trọng số cố định xám, mô hình đánh giá xám dựa trên các hàm khả năng hỗn hợp điểm trung tâm và điểm cuối; mô hình xám chênh lệch gốc (ODGM), mô hình xám chênh lệch đều (EDGM), mô hình xám rời rạc (DGM),

Cuốn sách cung cấp tổng quan về các công nghệ AI khác nhau, làm sáng tỏ các thuật ngữ như tìm kiếm, lý luận, học tập, thích nghi, hiểu biết và tương tác. Nó bao gồm hai mô hình thống trị trong AI, cả hệ thống AI dựa trên dữ liệu và biểu tượng, cho thấy cách chúng có thể bổ sung cho nhau. Lý thuyết được minh họa bằng 22 ví dụ thực tế từ ngành công nghiệp, cung cấp hiểu biết vững chắc về các khái niệm AI, khả năng áp dụng và hạn chế.

Màn hình ngày nay có mặt khắp nơi. Họ hiển thị thông tin; thế giới hình ảnh hiện tại; có tính di động; kết nối với mạng di động; thôi miên. Tuy nhiên, phương tiện truyền thông màn hình hiện đại cũng tìm cách loại bỏ sự hiện diện của màn hình và khả năng hiển thị ranh giới của nó. Khi hình ảnh ngày càng trở nên không thể phân biệt được với môi trường xung quanh thực tế của người xem, điều đáng lo ngại này thúc đẩy việc kiểm tra lại không chỉ màn hình là gì mà còn cả cách màn hình phân định và nó tượng trưng cho điều gì liên quan đến sự hiểu biết của chúng ta về thực tế bên trong, bên ngoài và chống lại hình ảnh. Thông qua các nghiên cứu điển hình được rút ra từ ba công nghệ truyền thông – Thực tế ảo; ảnh ba chiều; và phép chiếu ánh sáng – cuốn sách này phát triển các lý thuyết mới về bề mặt và không gian trong đó hình ảnh được hiển thị ngày nay, thẩm vấn các ranh giới quan trọng giữa nghệ thuật và cuộc sống; ảo và thực tế; sự thật và dối trá.

ính năng động cao của sự phát triển của các quá trình và hiện tượng xã hội quyết định sự hình thành một hệ thống mới về thế giới quan của nhân loại, sự điều chỉnh (thay đổi) thứ bậc nhu cầu và giá trị, những thách thức đối với tốc độ và chất lượng phát triển. Giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến việc đáp ứng các yêu cầu của thời đại chúng ta đòi hỏi phải sử dụng các phương pháp khoa học sáng tạo. Ngày nay, việc sử dụng các công nghệ trí tuệ hiện đại, chẳng hạn như mạng nơ-ron, học sâu và trí tuệ nhân tạo, là điều kiện tiên quyết cho sự phát triển chủ động của mọi lĩnh vực hoạt động của con người: y học, công nghệ, kinh doanh, bảo vệ môi trường, giáo dục, giao thông vận tải và truyền thông, v.v.

Thực tế bấp bênh của sản xuất trò chơi điện tử vượt ra ngoài các hãng phim bom tấn của Bắc Mỹ. Chúng ta luôn được nghe rằng ngành công nghiệp trò chơi điện tử là một ngành kinh doanh công nghệ cao trị giá hàng tỷ đô la do các tập đoàn lớn ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Đông Á điều hành. Nhưng trên thực tế, hầu hết các trò chơi điện tử ngày nay đều được tạo ra bởi các nhóm nhỏ những người làm việc với ngân sách eo hẹp, dựa vào các nền tảng phần mềm hiện có, miễn phí và hy vọng, thường là vô ích, sẽ nổi tiếng—nói tóm lại, những người làm việc như nghệ sĩ. Nhắm thẳng vào sự bất đồng này giữa nhận thức và thực tế, The Videogame Industry Does Not Exist trình bày một bức tranh chính xác và sắc thái hơn về cách thức hoạt động của phần lớn các nhà làm trò chơi điện tử.

Sự đồng cảm, liên quan đến tư vấn hành vi, là khả năng của nhà tư vấn bước vào thế giới hiện tượng của thân chủ và trải nghiệm nó như thể đó là thế giới của chính mình, đồng thời gạt bỏ cảm xúc của bản thân và chấp nhận suy nghĩ và cảm xúc của thân chủ một cách vô điều kiện.

Mạng trên chip: Thế hệ tích hợp hệ thống trên chip tiếp theo xem xét các vấn đề hiện tại hạn chế hiệu quả giao tiếp giữa chip trên chip và khám phá Mạng trên chip (NoC), một giải pháp thay thế đầy hứa hẹn trang bị cho các nhà thiết kế khả năng tạo ra một đường trục truyền thông có khả năng mở rộng, có thể tái sử dụng và hiệu suất cao bằng cách cho phép tích hợp một số lượng lớn lõi trên một hệ thống trên chip (SoC) duy nhất.

Thiết kế mạch: Dự đoán, phân tích, khai thác các biến thể bắt đầu bằng các phương pháp thủ công thực hành tốt nhất và liên kết chúng chặt chẽ với các thuật toán tự động hóa cập nhật. Chúng tôi cung cấp nhiều ví dụ dễ hiểu và giải thích các kỹ thuật chính mà bạn phải biết. Sau đó, chúng tôi cho phép bạn chọn và thiết lập các phương pháp phù hợp cho từng nhiệm vụ thiết kế - biết các điều kiện tiên quyết, ưu điểm cũng như những hạn chế thường bị bỏ qua của chúng. Thật không may, môi trường thiết kế EDA hoàn toàn không tốt để tìm hiểu về các số nâng cao.