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World File Search System保真度
迈向算法的保真度：综合与人类生成的数据中人口统计学的心理健康表示
抽象合成数据生成有可能用稀缺数据影响应用程序和域。但是，在将这些数据用于诸如心理健康之类的敏感任务之前，我们需要了解其中如何代表不同的人口统计学。在我们的论文中，我们通过探索IT归因于不同种族和性别组合的各种压力来分析使用GPT-3生成综合数据的潜力，从而为未来的研究人员提供洞察力，以期利用LLMS使用LLM进行数据生成。使用GPT-3，我们通过控制种族，性别和时间范围（Covid-19）之前和时间范围，开发了3,120个有关抑郁症触发压力源的合成数据集的合成数据集。使用此数据集，我们将语义和词汇分析进行（1）确定每个人口组的主要应力源； （2）将我们的合成数据与人类生成的数据集进行比较。我们介绍了使用GPT-3生成查询以开发抑郁数据的程序，并进行分析以发现其分配给人群组的压力源的类型，这些压力源可用于测试抑郁数据合成数据生成的LLMS的局限性。我们的发现表明，合成数据模仿了各种人口统计学的主要抑郁压力源的某些人类生成的数据分布。
![arXiv:2203.06684v1 [quant-ph] 2022 年 3 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cf372675a54202c43a9ddcec8e7cf526400fe698.webp)
arXiv:2203.06684v1 [quant-ph] 2022 年 3 月 13 日
量子隐形传态的性能通常通过平均保真度（输入和输出状态之间的重叠）来衡量。除了第一阶矩，我们还引入了 CV 隐形传态的第二阶矩，即保真度偏差，作为评估协议效率的优值。我们表明，通过同时考虑平均保真度和保真度偏差，可以更好地表征高斯和非高斯 CV 状态，而仅使用平均保真度则无法做到这一点。此外，我们阐明了隐形传态协议在两种不同输入场景中的性能 - 一种是从约束均匀分布中采样输入状态，另一种是高斯抑制输入状态，这又导致根据性能对 CV 状态进行不同的分类。整个分析是在无噪声和有噪声场景中进行的，噪声被纳入测量和共享通道中。我们还报告说，一种噪声可以使协议对另一种噪声具有鲁棒性，从而产生“建设性效应”，并确定了导致平均保真度降低和保真度偏差增加的噪声模型。
非稳定剂决定直接硬度……
在本文中，我们展示了非稳定器资源理论如何量化直接保真度估计协议的难度。特别是，对一般状态进行直接保真度估计所需的资源，例如 Pauli 保真度估计和影子保真度估计协议，会随着稳定器 Rényi 熵的增加而呈指数增长 [1]。值得注意的是，这些协议只对那些无法获得任何量子加速或优势的状态可行。这一结果表明不可能有效地估计一般状态的保真度，同时为那些专门用于直接估计特定状态保真度的协议打开了一扇窗户。然后，我们将结果扩展到量子演化，表明证明给定酉 U 实施质量所需的资源受与 U 相关的 Choi 状态的非稳定器控制，而这已被证明与超时序相关器有着深刻的联系。
PNA辅助dnazymes裂解双链DNA，用于具有高序列保真度的基因工程
摘要：Dnazymes已被广泛用于许多传感和成像应用中，但是自1994年发现以来，很少使用基因工程，因为它们的底物范围主要限于单链DNA或RNA，而遗传信息则存储在双链DNA（DSDNA）中。为了克服这一主要局限性，我们在这里报告了肽核酸（PNA）辅助双链DNA通过dnazymes（Panda）辅助的DNA迹象，这是将Dnazyme活性扩展到DSDNA的第一个例子。我们表明，熊猫在有效划痕或导致靶dsDNA上有双链破裂是可以编程的，靶DsDNA模仿了蛋白质核酸酶，并且可以充当分子克隆中的限制酶。除了比蛋白质酶小得多，在我们测试的条件下，熊猫还具有更高的序列保真度，这证明了其作为基因工程和其他生化应用的新型替代工具的潜力。
金刚石中光子到核子的量子隐形传态
由于这些引脚作为量子比特[1]使用，因此仅利用光子吸收这一自然现象便可实现光子-电子纠缠测量（③）[2]。 3. 结果与讨论 我们将六个碱基对应的偏振光转移到庞加莱球上并进行断层扫描，得到了所有偏振保真度超过 80% 的结果（图 2）。这种保真度远远超过了经典极限（66%），并证明我们的转移是具有量子特性的量子态转移。传输保真度恶化的原因被认为是氮核自旋的初始化速度不完善。通过改善这一点，有望提高传输保真度。 4. 结论与展望我们成功地实现了光子的偏振态到氮核自旋的量子转移。未来，我们的目标不仅在于提高转录保真度，还在于将量子态转录到钻石中也存在的碳同位素的核自旋中。 5.参考文献 [1] Y. Sekiguchi, H.Kosaka 等，Nature Commun. 7, 11668 (2016)。 [2] H. Kosaka 和 N. Niikura，Phys. Rev. Lett.
量子内核用于了解量子物质的阶段
经典机器学习已经成功预测了物质的经典相和量子相。值得注意的是，核方法因其提供可解释结果的能力而脱颖而出，将学习过程与物理序参量明确地联系起来。在这里，我们利用量子核。它们与保真度有着天然的联系，因此可以借助量子信息工具来解释学习过程。具体来说，我们使用支持向量机（带有量子核）来预测和表征二阶量子相变。我们解释并理解了使用每个站点的保真度（而不是保真度）时的学习过程。在横向场中的 Ising 链中测试了广义理论。我们表明，对于小尺寸系统，即使在远离临界性的情况下训练，该算法也能给出准确的结果。此外，对于更大的尺寸，我们通过提取正确的临界指数 ν 来确认该技术的成功。最后，我们提出了两种算法，一种基于保真度，一种基于每个站点的保真度，用于对量子处理器中的物质相进行分类。
可扩展替代建模的多余残留神经过程
多保真替代建模旨在通过结合来自多个来源的数据来学习最高保真度的准确替代物。传统方法几乎不能扩展到高维数据。深度学习方法利用基于神经网络的编码器和解码器来提高可扩展性。这些方法在不包括相应的解码器参数的情况下共享跨保真度的编码表示。这阻碍了推理的表现，尤其是在分布外的sce-narios中，当最高的保真度数据具有限制性域覆盖范围时。为了解决这些限制，我们提出了多余的残差纽约过程（MFRNP），这是一种新型的多保真替代建模框架。mfrnp可以以最高的忠诚度为较低的保真度和地面真相的凝聚输出之间的残余模型。汇总将解码器引入分享步骤，并优化了较低的保真度解码器，以准确捕获前保和交叉信息。我们表明，MFRNP sigsig-在学习偏微分方程和现实世界中的建模任务方面表现出了最先进的表现。我们的代码在以下网址发布：github.com/rose-stl-lab/mfrnp。
新！轻巧的精确技术手册
TM-30是描述光源的颜色质量的方法。它使用了四个指标：r f是描述颜色保真度颜色保真度的指标。更高是更好的保真度，即颜色如您期望的那样出现。r f，H1描述了红色保真度索引。较高的数字表明红色的饱和度更高（对于使肤色良好至关重要）。r g是描述（所有）颜色饱和的度量。较高的数量表示更高的生动程度。r cs，H1是描述红色色度转移的度量。值接近0％的值表明染色体的相对变化较少。IES TM-30附件E为我们提供了一个新工具，可以通过选择优先优先级来拨打颜色质量，以符合项目要求。
关强博士是俄亥俄州肯特州立大学计算机科学系的助理教授。关博士是 G
机器学习、数值科学模拟和金融等许多领域对量子计算机的需求不断增长，这促使量子计算机产生更稳定、更不容易出错的结果。然而，减轻每个量子设备内部噪声的影响仍然是当前的挑战。在这个项目中，我们利用从现有 IBMQ 机器收集的系统校准数据，应用保真度退化检测来生成保真度退化矩阵。基于保真度退化矩阵，我们定义了多个新的评估指标来比较量子机的量子比特拓扑之间的保真度（相同拓扑上的量子比特保真度），并搜索最具有错误鲁棒性的机器，以便用户可以期待最准确的结果，并研究量子比特之间相关性的洞察力，这可能会进一步激发量子比特映射的量子编译器设计。此外，我们构建了一个可视化系统 VACSEN 来说明量子计算后端的错误和可靠性。