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World File Search System估计方法
基本粒子过程的量子积分
我们将量子积分应用于基本粒子物理过程。特别是，我们研究散射过程，例如 e + e − → q ¯ q 和 e + e − → q ¯ q ′ W。可以首先使用量子生成对抗网络或精确方法将相应的概率分布适当地加载到量子计算机上。然后使用量子振幅估计方法对分布进行积分，该方法相对于传统技术显示出二次加速。在无噪声量子计算机的模拟中，我们获得了最多六个量子位的一维和二维积分的准确率。这项工作为利用量子算法进行高能过程的积分铺平了道路。
学习颜色恒定：30年后
摘要第一篇论文调查了使用机器学习来学习场景图像与场景颜色之间的关系，Funt等人发表了。在1996年。具体来说，他们研究了神经网络是否可以学习这种关系。在过去的30年中，我们见证了机器学习方面的一系列出色的进步，尤其是基于人工神经网络的深度学习方法。在本文中，我们想通过Funt等人更新该方法。包括最新的技术来培训深层神经网络。标准数据集的实验结果表明，更新版本如何将照明估计中的角误差提高几乎51％，而其原始配方，甚至胜过最近的照明估计方法。
基于机器学习的白质模型的渗透性：cuprizone的实验研究，经过轴突脱髓鞘的体内小鼠模型
与轴突渗透性相关的参数 - 轴内水交换时间（𝜏I）可能是理解和治疗脱髓鞘病理（例如多发性硬化症）的重要生物标志物。di usion加权MRI（DW-MRI）对渗透性的变化敏感；但是，由于缺乏合并其的一般生物物理模型，因此该参数仍然难以捉摸。基于机器学习的计算模型可以可能用于估计此类参数。最近，第一次使用随机森林（RF）回归器的理论框架表明，这是一种有希望的渗透性估计方法。在这项研究中，我们采用了一种方法，并且在第一次实验中，通过与组织学直接进行比较，对其进行了实验研究，以脱髓鞘。
第4章改进了使用生成AI
关于问题难度估计的研究需要用于准确评估工具和其他模型出于不同的目的。近年来包括基于BERT（双向编码器表示），RNN（经常性神经网络）和其他分类模型的许多主题。传统的问题难度估计方法主要集中在语言和结构分析上，并接受了大型预先标记的问题及其难度水平的培训。本章提出了一种将这些常规技术与生成AI结合起来的方法，以实现更准确的问题难度估计。该方法的原则是，随着AI系统更深入地介入文档以提出问题，产生的问题可能更复杂或稀有
医院关闭的经济后果
5早期工作，例如，当农村社区失去医院时，估计消费者福利较低（McNamara 1999）和Holmes等。2006年发现，当唯一的社区医院关闭时，人均收入较低，失业率较高 - 但是估算方法并未揭示结果是否在关闭之前的发展中是否相似。相反，查看三个州的较短的时间范围（1998-2000），Ona，Hudoyo和Freshwater（2007）未能检测到农村医院关闭的任何经济影响，这些经济效应与模棱两可的或无效的研究是由1980年代社区的研究引起的（Pobst等人。1999; Pearson and Tajalli 2003）。 6此外，很难将我们的结果直接与Vogler（2021）的结果进行比较，因为两篇论文中的许多数据，数据构建和闭合效应估计方法都有很大差异。 我们的分析和Vogler（2021）之间共有的一个数据集是就业和工资的季度人口普查（QCEW）；我们俩都发现医院关闭后的日志就业减少了 - 尽管沃格勒报告说非健康护理工作是就业的主要驱动力。 我们的估计策略和后续结果与这种解释不一致。1999; Pearson and Tajalli 2003）。6此外，很难将我们的结果直接与Vogler（2021）的结果进行比较，因为两篇论文中的许多数据，数据构建和闭合效应估计方法都有很大差异。我们的分析和Vogler（2021）之间共有的一个数据集是就业和工资的季度人口普查（QCEW）；我们俩都发现医院关闭后的日志就业减少了 - 尽管沃格勒报告说非健康护理工作是就业的主要驱动力。我们的估计策略和后续结果与这种解释不一致。
关于辩护机的渐近特性...
本文研究了一个新型的渐近框架下的依据机器学习（DML）估计量的特性，从而提供了用于改善应用中估计量的见解。dml是一种适合经济模型的估计方法，其中感兴趣的参数取决于必须估算的未知滋扰函数。它需要比以前的方法较弱的条件，同时仍确保标准的渐近特性。现有的理论结果不能区分两个替代版本的DML估计量，即DML1和DML2。在一个新的渐近框架下，本文证明了DML2渐近统治DML1在偏差和平方误差方面，基于其相对性能的模拟结果对先前的猜想进行形式化。此外，本文提供了改善应用程序中DML2性能的指导。
在相关环境中验证用于流动角估计的基于物理的合成传感器
摘要：在用于流角估计的合成传感器领域，本研究旨在使用专用技术演示器描述基于物理方法在相关环境中的验证。流角合成解决方案基于无模型或基于物理的方案，因此适用于任何飞行体。演示器还包括物理传感器，这些物理传感器为合成传感器提供所有必要的输入，以估计攻角和侧滑角。评估物理传感器的不确定性预算以破坏飞行模拟器数据，目的是重现现实场景来验证合成传感器。所提出的流角估计方法适用于现代和未来的飞机，例如无人机和城市机动飞行器。本文提出的结果表明，尽管可能会出现一些限制，但所提出的方法在相关场景中仍然是有效的。
在 IBM 量子计算机上实现一种用于估计有限方阱势中粒子能量的量子算法
通过 QASM 语言，这是 IBM Q Experience 团队发明的一种用于创建量子电路的语言。另一方面，第二种方法是编写 Python 代码并使用名为 QISKit [32] 的 Python 软件开发工具包 (SDK) 运行它们，它适用于所有类型的算法。因此，我们在本文中展示的工作是使用 QISKit 进行的。可通过云端公开访问的量子设备分别由 IBM Q 5 Yorktown (ibmqx2) 、IBM Q Burlington 、IBM Q 5 London 、IBM Q Essex 、IBM Q Vigo 和 IBM Q Ourense（六个 5 量子比特设备）以及 IBM Q 16 Melbourne 和 IBM Q Armonk（16 量子比特和 1 量子比特设备）表示。用于模拟的经典后端称为 IBMQ QASM 模拟器。所有后端都与一组由单量子比特旋转和相移门组成的量子门一起工作。所有其他单量子比特门（如 X、S、R z 等）一般都是由这三个门的序列构成的，它们与 CNOT 一起构成量子门的通用集。除了量子比特的数量之外，所提到的量子设备在量子比特连接或拓扑方面也有所不同，IBM Q Experience 将其称为设备的耦合图 [33]。在本文中，我们修改并在 IBM 量子计算机上实现了参考文献 [34] 中研究的量子算法，使用相位估计技术找到有限方阱势一维薛定谔方程的基态和第一激发态的能量特征值。我们使用试验波函数作为初始状态，并在位置和动量空间中将其离散化。我们还在希尔伯特空间中构建了时间演化矩阵，其中定义了计算基向量（即量子比特态）。然后，我们将时间演化电路应用于最初准备的寄存器，并使用相位估计方法获得包含能量的相位。我们表明，所提出的算法可以以合理的误差实现预期结果。除了众所周知的量子相位估计方案外，我们还讨论了迭代相位估计方法的实现，以减少电路尺寸和量子比特数，从而有效利用 IBM 量子计算资源。最重要的是，为了充分利用 5 量子比特 IBM 后端，我们通过选择迭代相位估计技术将电路尺寸从文献 [34] 中使用的 8 个量子比特缩短到 5 个。本文组织如下。第 3 节描述了基于相位估计方法的量子算法的步骤。要执行数字量子模拟，我们需要设计时间演化算子来找到系统的能量特征值。此外，坐标应该离散化，初始波函数在网格点上近似。我们还解释了本文使用的两种相位估计算法。在第 4 部分中，我们解释了如何为时间演化算符中的动能和势能项构造量子门。第 5 节给出了结果和讨论，第 6 节讨论了最后的评论。