摘要 - 物联网领域(IoT)中的杂货应用涉及跟踪人员和商品,其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配,也称为特征指纹方法,是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况,因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法,旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法,例如粒子群优化(PSO),高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器(RSSI)信号的噪声频谱,从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比,遗传算法(GA)/部分最小二乘(PLS)/K-Nearest邻居(KNN)方法可以达到92%的室内定位精度,同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中,当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时,总准确率可以达到95%,分辨率为16 cm。总体而言,我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法,例如WiFi,4G/5G,蓝牙低能(BLE)等。关键字 - 事物(IoT)本地化,粒子群优化(PSO)算法,部分最小二乘(PLS)算法,遗传算法(GA),智能定位
对生物医学信号的记录,处理和分析及其显示和解释是现代医学实践中的标准诊断程序。了解代表这些症状的病理症状与信号参数之间的联系有助于医生更容易地研究和理解它们,这对于诊断非常重要,也对治疗和治疗该疾病非常重要。声学和电气心脏信号是心脏活动的反映,因此通过解释那些信号,我们可以解释心脏的工作。信号在时间和频率上显示和解释。心脏的生物活性引发了通过心脏的电流(心脏的电活动)。通过通过经过的时间显示此活动,我们获得了一个电信号,该信号显示了心脏的电活动。通过心脏电的电流引发了产生声音的心脏的机械活动,即心脏的声活动。通过将心脏的声音转换为电信号并通过经过的时间显示出来,我们可以录制心脏的声音活动。
双向隐形传态是通过共享资源状态和本地操作与经典通信 (LOCC) 在双方之间交换量子信息的基本协议。在本文中,我们开发了两种看似不同的方法来量化非理想双向隐形传态的模拟误差,即通过归一化钻石距离和信道不保真度,并证明它们是等效的。通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集,我们获得了非理想双向隐形传态模拟误差的半正定规划下限。我们针对几个关键示例评估了这些界限:当根本没有资源状态时以及对于各向同性和沃纳状态,在每种情况下都找到了一个解析解。上述第一个示例为经典与量子双向隐形传态建立了基准。另一个示例包括由广义振幅阻尼通道对两个贝尔状态的作用产生的资源状态,我们为其找到了模拟误差的解析表达式,该解析表达式与数值估计一致(最高可达数值精度)。然后,我们评估了 [Kiktenko et al ., Phys. Rev. A 93 , 062305 (2016)] 提出的一些双向隐形传态方案的性能,发现它们不是最优的,并且没有超出上述双向隐形传态的经典极限。我们提出了一种可证明是最优的替代方案。最后,我们将整个开发推广到双向受控隐形传态的设置,其中有一个额外的协助方帮助交换量子信息,并且我们为该任务建立了模拟误差的半正定规划下限。更一般地,我们提供了使用共享资源状态和 LOCC 的二分和多分信道模拟性能的半正定规划下限。
提供土地持有人信息的本地植被监管草案(NVR)图。它提供了在LLS ACT和LLS调节中定义和概述的土地类别的视觉表示。该地图向土地所有者提供了有关立法中描述的土地类别的指导。土地类别将帮助您确定2018年土地管理(本地植被)法规(土地管理法典)或是否可以利用允许活动来清理植被,确定是否需要批准。
微处理器的数据通过两线总线接口和TM1640 通信,在输入数据时当CLK 是高电平时,DIN 上的信号必须 保持不变;只有CLK 上的时钟信号为低电平时,DIN 上的信号才能改变。数据的输入总是低位在前,高位在后 传输.数据输入的开始条件是CLK 为高电平时,DIN 由高变低;结束条件是CLK 为高时,DIN 由低电平变为高 电平。
图 3 skyrmion 物理储层元件的波形识别。(a)输入信号的波形。输入信号是正弦波(红色)和方波(蓝色)的随机组合。 (b)经 skyrmion 物理储存器元件转换的输入信号波形。 (c)最终输出(灰色)和正确值(红色和蓝色)。最终的输出是经过一定权重的skyrmion物理储存器转换的信号之和。权重经过优化(训练),如果输入信号是正弦波,则输出为 1,如果输入信号是方波,则输出为 -1。将数据分为前半部分和后半部分,前半部分数据用于优化。可以看出,即使是后面这个没有用于训练的数据(测试),也能得到正确的输出。
蜱和蜱传疾病影响着全球动物和人类的健康,造成了重大的经济损失。例如,仅莱姆病一项,每年就给美国的直接医疗费用造成约 13 亿美元(蜱传疾病工作组)。蜱的生命周期始于一个卵,卵内含有正在发育的胚胎,胚胎孵化为幼虫。蜱在幼虫和若虫阶段的每个阶段都需要吸一次血,成年雌性最后一次大量吸血才能发育成卵块,完成整个生命周期。蜱的生命周期与吸血性昆虫大不相同,吸血性昆虫通常只有成年昆虫(通常只有雌性)以脊椎动物的血液为食,因此只有成年昆虫才能传播受感染动物的疾病。相比之下,蜱在其生命周期的所有阶段都是专性吸血动物,这使得它们能够在各个生命阶段传播病原体。蜱虫可以传播许多病原体:细菌、病毒、原生动物和真菌(Jongejan 和 Uilenberg,2004 年;Rochlin 和 Toledo,2020 年)。莱姆病的病原体伯氏疏螺旋体是硬蜱传播的最重要病原体之一。然而,其他几种蜱传播的病原体对人类和动物健康也至关重要(Eisen 和 Eisen,2018 年)。此外,由于蜱虫会长时间(3-10 天)进食,它会与脊椎动物宿主相互作用,并可能抑制宿主的免疫系统。蜱虫除了是病原体的载体之外,还会因长时间吸食宿主而对宿主造成重大伤害:蜱虫感染率高时会导致失血,叮咬部位会继发感染(Eisen and Eisen,2018),蜱虫在脊髓附近吸食时会导致麻痹(Pienaar et al., 2018),以及对蜱虫叮咬的反应,如 alpha-gal 综合征(Commins and Platts-Mills,2013;
我们研究了使用由通过分束器发送的纯乘积态形成的纠缠态进行连续变量门隐形传态。我们表明,对于(通常)非幺正门,此类状态是 Choi 态,并且我们推导出隐形传态的相关 Kraus 算子,该算子可用于实现输入状态上的非高斯、非幺正量子操作。通过这一结果,我们展示了如何使用门隐形传态对使用 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 代码编码的玻色子量子比特进行纠错。该结果是在确定性产生的宏节点簇状态的背景下提出的,这些状态由恒定深度线性光学网络生成,并补充了 GKP 状态的概率供应。我们的技术的结果是,无需主动压缩操作即可实现门隐形传态和纠错的状态注入——这是量子光学实现的实验瓶颈。