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B化学与化学生物学系B化学与生物工程系，伦斯勒理工学院，Troy，Troy，纽约12180，美国
分析弹道和扩散的非平衡稳态中的条件相互信息
摘要条件相互信息（CMI）i（a：c | b）量化给定a和c之间共享的相关量b。因此，它是多部分场景中两分相关性的更一般的量化符，在量子马尔可夫链理论中起着重要作用。在本文中，我们对CMI在不同温度下在两个浴场之间放置在两个浴场之间的量子链的非平衡状态（NESS）中的CMI行为进行了详细研究。这些结果用于阐明弹道和扩散运输方式背后的机制，以及它们如何影响链条不同部分之间的相关性。我们对在边界处受到本地Lindblad散射剂的一维纤维链的特定情况进行研究。此外，该链在每个地点还受到自一致的储层，这些储层用于调整弹道和扩散之间的传输。结果，我们发现CMI独立于弹道制度中的链尺寸L，但在扩散情况下用L衰减代数。最后，我们还展示了如何使用这种缩放来讨论非平衡稳态中局部热化的概念。
互信息作为总相关性变化的度量的不可靠性
以各种形式伪装的相关性是经典和量子系统中一系列重要现象的基础，例如信息和能量交换。量子互信息和相关矩阵的范数都被视为总相关性的适当度量。我们证明，当应用于同一系统时，这两个度量实际上可以表现出明显不同的行为，至少在两种极端情况下除外：当没有相关性时和当存在最大量子纠缠时。我们通过提供相互作用的二分系统度量的时间导数的解析公式来进一步量化差异。我们认为，要正确解释相关性，应该考虑相关矩阵（以及子系统的简化状态）提供的全部信息。标量（例如相关矩阵的范数或量子互信息）只能捕捉相关性复杂特征的一部分。作为一个具体的例子，我们表明在描述与相关性相关的热交换时，这两个量都不能完全捕捉潜在的物理特性。作为副产品，我们还证明了具有局部和短程相互作用的系统中量子互信息的面积定律，而无需假设马尔可夫性或最终热平衡。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .