Шорын квант факторинг алгоритм нь олон тооны анхны хүчин зүйлийг олоход үргэлж экспоненциал хурдасгах уу?
Шорын квант факторингийн алгоритм нь сонгодог алгоритмтай харьцуулахад олон тооны анхны хүчин зүйлийг олоход экспоненциал хурдыг өгдөг. Математикч Питер Шорын 1994 онд боловсруулсан энэхүү алгоритм нь квант тооцооллын чухал дэвшил юм. Энэ нь суперпозиция, орооцолдох зэрэг квант шинж чанаруудыг ашиглан үндсэн хүчин зүйлчлэлийг гайхалтай үр дүнтэй болгодог. Сонгодог тооцоололд,
- онд хэвлэгдсэн Квантын мэдээлэл, EITC/QI/QIF квант мэдээллийн үндэс, Шорын квант факторинг алгоритм, Шорын факторингийн алгоритм
Квант төлөвийн хувьсал нь сонгодог төлөвийн хувьсалтай харьцуулбал детерминист уу эсвэл детерминист биш үү?
Квантын мэдээллийн хүрээнд детерминизм ба детерминизм биш гэсэн ойлголт нь сонгодог системтэй харьцуулахад квант системийн зан төлөвийг ойлгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Квантын системийн төлөв байдал цаг хугацааны явцад хэрхэн өөрчлөгддөгийг тодорхойлдог квант төлөвийн хувьсал нь сонгодог төлөвийн хувьсалаас ялгаатай нь тодорхой шинж чанаруудыг харуулдаг. Сонгодог физикийн хувьд
- онд хэвлэгдсэн Квантын мэдээлэл, EITC/QI/QIF квант мэдээллийн үндэс, Кубитуудыг хэрэгжүүлэх танилцуулга, Үргэлжилсэн квант төлөв
Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны хүрээнд харилцан ярианы туслалцаа үзүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Диалогийн тусламж нь хэрэглэгчидтэй харилцан яриа өрнүүлж, тэдний асуусан асуултыг ойлгож, холбогдох хариултуудыг өгөх системийг бий болгодог. Энэ технологи нь чатбот, виртуал туслах, харилцагчийн үйлчилгээний програмууд болон бусад зүйлд өргөн хэрэглэгддэг. Google Cloud Machine-ийн хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
TensorFlow Playground нь Google-ээс хөгжүүлсэн интерактив вэбд суурилсан хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд мэдрэлийн сүлжээний үндсийг судлах, ойлгох боломжийг олгодог. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчид өөр өөр мэдрэлийн сүлжээний архитектур, идэвхжүүлэх функцууд болон өгөгдлийн багцуудыг туршиж үзэх боломжтой визуал интерфейсээр хангадаг бөгөөд тэдгээрийн загвар гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг ажиглах боломжтой. TensorFlow тоглоомын талбай бол үнэ цэнэтэй нөөц юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
Хиймэл оюун ухааны хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд илүү том өгөгдлийн багц нь хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлын хувьд өргөн хүрээтэй мэдээллийн цуглуулгыг хэлнэ. Илүү том өгөгдлийн багцын ач холбогдол нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх чадварт оршдог. Өгөгдлийн багц том байх үед түүнд агуулагддаг
Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд гиперпараметрүүд нь алгоритмын гүйцэтгэл, үйл ажиллагааг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын явцад суралцдаггүй; үүний оронд тэд сургалтын үйл явцыг өөрөө хянадаг. Үүний эсрэгээр жин гэх мэт загварын параметрүүдийг сургалтын явцад сурдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Үүлэн тооцоолол гэж юу вэ?
Үүлэн тооцоолол нь интернетээр янз бүрийн тооцооллын үйлчилгээг хүргэхийг хамарсан парадигм юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд физик дэд бүтцийг эзэмших, удирдах шаардлагагүйгээр сервер, хадгалах сан, өгөгдлийн сан, сүлжээ, программ хангамж гэх мэт өргөн хүрээний нөөцөд хандаж, ашиглах боломжийг олгодог. Энэ загвар нь уян хатан байдал, өргөтгөх боломжтой, өртөг хэмнэлттэй, гүйцэтгэлийг сайжруулдаг
GSM систем нь шугаман санал хүсэлтийн шилжилтийн бүртгэлийг ашиглан урсгалын шифрийг хэрэгжүүлдэг үү?
Сонгодог криптографийн салбарт GSM систем нь гар утасны холбооны глобал систем гэсэн үг бөгөөд хүчирхэг урсгалын шифрийг бий болгохын тулд хоорондоо холбогдсон 11 шугаман санал хүсэлтийн шилжилтийн бүртгэлийг (LFSR) ашигладаг. Олон тооны LFSR-ийг хамтад нь ашиглах үндсэн зорилго нь нарийн төвөгтэй байдал, санамсаргүй байдлыг нэмэгдүүлэх замаар шифрлэлтийн механизмын аюулгүй байдлыг сайжруулах явдал юм.
Rijndael cipher нь NIST-ээс AES криптосистем болох өрсөлдөөнд ялалт байгуулсан уу?
Rijndael шифр нь 2000 онд Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST)-ээс зохион байгуулсан Дэвшилтэт Шифрлэлтийн Стандарт (AES) криптосистем болох тэмцээнд түрүүлжээ. Энэхүү уралдааныг NIST-ээс зохион байгуулсан бөгөөд энэ нь хөгшрөлтийн үеийн өгөгдөл шифрлэлтийн стандартыг (DES) орлох тэгш хэмтэй түлхүүрийн шифрлэлтийн шинэ алгоритмыг сонгох зорилготой юм.
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CCF сонгодог криптографийн үндэс, AES нь шифрийн шифрлэлтийг блоклодог, Нарийвчилсан шифрлэлтийн стандарт (AES)