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World File Search System动力状态
非线性物理系统中隐藏的多稳定性
在非线性物理系统中识别逃避直接实验检测的隐藏状态很重要，因为干扰和噪音可以将系统置于隐藏状态，并带来有害后果。我们研究了一个空腔岩石系统，其主要物理学是光子和镁kerr效应。在数值实验中扫描分叉参数（如在实际实验中所做的那样）导致具有两个不同稳定稳态状态的磁滞回路，但是分析计算在环路中赋予了第三个折叠的稳态“隐藏”，这导致了隐藏可粘性的现象。我们提出了一种实验可行的控制方法，将系统驱动到折叠的隐藏状态中。我们通过三元腔镁质系统和基因调节网络证明了这种隐藏的多稳定性实际上很普遍。我们的发现阐明了非线性物理系统中隐藏的动力状态，这些状态不是直接观察到的，但可以在应用中带来挑战和机遇。
n5 - O - 妊娠期间的甲状腺疾病.pdf
重点 1. 甲状腺功能亢进症的特点是临床上处于高动力状态，实验室检查显示，无论是临床还是亚临床形式的甲状腺刺激激素水平均<0.1 mIU/L。然而，在临床表现中，游离甲状腺素高于正常上限，而在亚临床表现中，则在实验室正常范围内。 2.临床上甲状腺功能亢进症的主要病因是格雷夫斯病，这是一种以促甲状腺激素抗受体为主要抗体的自身免疫性疾病。对于亚临床表现，即妊娠前半期的短暂性生理状况，短暂性妊娠期甲状腺机能亢进症是最常见的病因。 3.只有临床上有甲状腺功能亢进症才应使用抗甲状腺药物治疗：丙硫氧嘧啶和甲巯咪唑。对于亚临床甲状腺功能亢进症的建议是仅使用对症药物治疗，主要是普萘洛尔。
使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。