人为决策的合作努力实现超出人类或人工智能表现的团队绩效。但是，许多因素都会影响人类团队的成功，包括用户的领域专业知识，AI系统的心理模型，对建议的信任等等。这项工作检查了用户与三种模拟算法模型的互动，所有这些模型都具有相似的精度，但对其真正的正面和真实负率进行了不同的调整。我们的研究检查了在非平凡的血管标签任务中的用户性能，参与者表明给定的血管是流动还是停滞。我们的结果表明，虽然AI-Assistant的建议可以帮助用户决策，但用户相对于AI的基线性能和AI错误类型的补充调整等因素会显着影响整体团队的整体绩效。新手用户有所改善，但不能达到AI的准确性。高度熟练的用户通常能够识别何时应遵循AI建议，并通常保持或提高其性能。与AI相似的准确性水平的表演者在AI建议方面是最大的变化。此外，我们发现用户对AI的性能亲戚的看法也对给出AI建议时的准确性是否有所提高产生重大影响。这项工作提供了有关与人类协作有关的因素的复杂性的见解，并提供了有关如何开发以人为中心的AI算法来补充用户在决策任务中的建议。
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Pennylane是用于量子计算机可区分编程的Python 3软件框架。该库为近期量子计算设备提供了统一的体系结构，支持量子和连续变化的范例。 Pennylane的核心特征是能够以与经典技术（例如反向传播）兼容的方式来计算变异量子电路的梯度。因此，Pennylane扩展了在优化和机器学习中常见的自动分化算法，以包括量子和混合计算。插件系统使该框架与任何基于门的量子模拟器或硬件兼容。我们为硬件提供商提供插件，包括Xanadu Cloud，Amazon Braket和IBM Quantum，允许Pennylane优化在公开访问的量子设备上运行。在古典方面，Pennylane与加速的机器学习库（例如Tensorflow，Pytorch，Jax和Autograd）接口。 Pennylane可用于优化变分的量子本素体，量子近似优化，量子机学习模型和许多其他应用。
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