Loading...
机构名称:
¥ 1.0

a。 tp =真正的正b。 fp =假阳性c。 tn = true负d。 tp = true积极

bab ii

主要关键词

bab iiPDF文件第1页

bab iiPDF文件第2页

bab iiPDF文件第3页

bab iiPDF文件第4页

bab iiPDF文件第5页

相关文件推荐

2025 年
¥1.0
2025 年
¥17.0
2023 年
¥1.0
2023 年
¥26.0
2024 年
¥38.0
2022 年

b'与 ED 一样,对于一般的混合态,EC 也很难计算,而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是,对于纯态,例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态,EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ,等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术:(i)量子隐形传态,我们在一开始就介绍过,它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态,以及(ii)量子数据压缩[12],它的基本意思是,一个由 n 个量子比特组成的大消息,每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述,可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特;而且只要 n 足够大,就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具,爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 (总共 2 n 个量子比特)在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特,然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob,并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特,这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此,Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义,即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态,EC = ED [7],这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态,这两个量都很难计算。尽管如此,预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 ),即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而,正如我们现在所解释的,有一个 EC 的修改,通过对纯态的 EC 取平均值获得,它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ,尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'

¥2.0
2021 年

搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞(本项目)的环境影响评估中,位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前,香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主,而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙,人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作,通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察,探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计,可实现模块化,并可成功部署在各种结构中,确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势,可满足户外环境长期监测的需求:(i) 自动连续录制;(ii) 高分辨率视频;(iii) 高帧率视频;(iv) 巨大的本地数据存储;(v) 保护恶劣环境(例如极端天气条件)。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频,同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后,实施了 AI 算法,以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭,即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题,我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中,我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化,这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征,例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种,平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势,能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段,以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。

¥1.0