XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System去极化
一种用于高效量子机器学习的改进去极化方法
摘要：嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算已在机器学习、优化和密码学中展现出良好的应用前景。尽管取得了这些进展，但由于系统噪声、错误和退相干，挑战依然存在。这些系统噪声使量子系统的模拟变得复杂。去极化通道是模拟量子系统噪声的标准工具。然而，当我们的硬件资源有限时，为实际应用建模这种噪声在计算上是昂贵的，就像在 NISQ 时代的情况一样。这项工作提出了一种单量子位去极化通道的改进表示。我们的改进通道使用两个仅基于 X 和 Z Pauli 矩阵的 Kraus 运算符。我们的方法将每个通道执行的计算复杂度从六次矩阵乘法降低到四次。在 Iris 数据集上对量子机器学习 (QML) 模型进行的实验跨越各种电路深度和去极化率，验证了我们的方法在提高效率的同时保持了模型的准确性。这种简化的噪声模型使得去极化下的量子电路模拟更具可扩展性，从而提高了 NISQ 时代的能力。
使用最佳门源电压去极化在功率SIC MOSFET的短路操作下朝着安全故障模式
摘要 - 本文重点介绍了在短路条件下SIC MOSFET的鲁棒性水平的提高。在这项研究中，提出了两种允许在短电路操作下在平面电源MOSFET设备中确保安全的“失败”（FTO）模式的方法。这些方法基于栅极源电压的直接去极化及其根据FTO和经典不安全热失控之间的临界消散功率（W/mm²）的计算进行估计。他们允许确定门源电压的最大值，以在接近名义值的排水源电压下保留FTO模式。引入了FTO和“ Fafto-Short”（FTS）之间功率密度的边界。对竞争中的两种故障模式进行了完整的实验，该实验可能出现在1.2 kV SIC MOSFET的短路测试（SC）测试中。最后，研究了栅极源电压去极化对国家电阻（R DS（ON））的惩罚，以评估技术效率。
使用最佳门源电压去极化在功率SIC MOSFET的短路操作下朝着安全故障模式
摘要 - 本文重点介绍了在短路条件下SIC MOSFET的鲁棒性水平的提高。在这项研究中，提出了两种允许在短电路操作下在平面电源MOSFET设备中确保安全的“失败”（FTO）模式的方法。这些方法基于栅极源电压的直接去极化及其根据FTO和经典不安全热失控之间的临界消散功率（W/mm²）的计算进行估计。他们允许确定门源电压的最大值，以在接近名义值的排水源电压下保留FTO模式。引入了FTO和“ Fafto-Short”（FTS）之间功率密度的边界。对竞争中的两种故障模式进行了完整的实验，该实验可能出现在1.2 kV SIC MOSFET的短路测试（SC）测试中。最后，研究了栅极源电压去极化对国家电阻（R DS（ON））的惩罚，以评估技术效率。
抗裂隙中的全基因组DNA甲基化分析...
抽象背景：皮质扩散去极化，偏头痛的原因，是一种短暂的去极化波，在脑皮质上移动，瞬时抑制神经元活性。偏头痛的预防治疗，例如托吡酯或丙丙酸酯，减少了啮齿动物中皮质扩散抑郁症事件的数量。目的：研究带有和不慢性治疗的皮质扩散去极化是否会影响皮质的DNA甲基化。方法：在诱导皮质扩散去极化并在每组六只大鼠的皮质中进行皮质扩散去极化，并在六个大鼠的皮质中进行皮质扩散去极化时，将Sprague-Dawley大鼠腹膜内注射四周。结果：皮质扩散去极化后，皮质的DNA甲基化谱是显着修饰的，有和没有托吡酯或丙丙酸酯。有趣的是，与脱甲基化区域的数量减少了几乎50％，而在皮质扩散去极化诱导后与未经处理的组相比，丙戊酸的数量增加了17％。大多数差异甲基化区域位于基因内区域内，功能组过度代理的分析检索了几种富集的功能，包括与无治疗组的皮质扩散去极化相关的功能；与托吡酯组的皮质扩散去极化中的代谢过程有关的功能；以及与丙戊酸基团皮质扩散去极化中的与突触和ERBB，MAPK或逆行内源性内源性信号传导有关的功能。结论：我们的结果可能会提供对偏头痛的潜在生理机制的见解，并强调表观遗传学在偏头痛易感性中的作用。
关于对角量子信道
量子信息论形成于近 30 年前，是一个自洽且多学科的研究领域，而它的起源可以追溯到 20 世纪 50 至 60 年代，当时香农信息论的基本思想得到了发展。在量子信息论中，信道及其容量的概念起着核心作用，它们衡量了信道的最终信息处理性能。有关量子信道的全面介绍，请参阅 [1]。量子信道是一种既能传输量子信息又能传输经典信息的通信信道。量子比特的状态就是量子信息的一个例子。量子信道是量子力学框架允许任意输入的最一般的输入-输出关系。从物理上讲，它们从一般开放系统的角度描述空间中的任何传输（例如通过光纤）和/或时间的演变（如量子存储器）。在数学上，它们的特征是线性、完全正映射，在薛定谔图中，以保留迹的方式作用于密度算符。对角量子信道在通信和物理中具有重要应用。有一些关于不同类型对角信道的研究，例如去极化信道[2-4，13]、转置去极化信道[5]和具有恒定 Frobenius 范数的对角信道（去极化、转置去极化、混合去极化经典和混合转置去极化经典）[6]，这些研究在
SiC MOSFET 在特定低栅源电压偏置下具有重复短路能力，可实现更强劲的极端操作
摘要 — 本文介绍了商用碳化硅 (SiC) MOSFET 器件在高漏源电压下重复性短路应力下的短路 (SC) 性能。研究了两种方案来评估栅源电压 (V GS ) 去极化和短路持续时间 (T SC ) 减少的影响。V GS 去极化可降低功率密度，并允许在增加短路持续时间 T SCmax 的情况下保持安全故障模式 (FTO：开路故障)。结果表明，SiC MOSFET V GS 去极化不会降低 T SCmax 下的短路循环能力。但是，使用 V GS 去极化可以使性能接近 IGBT 稳健性水平，在 T SC =10 µ s 下循环近 1000 次。短路测试期间芯片温度变化的模拟表明，性能下降仍然归因于短路循环期间结温 (TJ ) 的升高，这导致顶部 Al 融合，从而导致厚氧化物中出现裂纹。
在特定的低闸门源电压偏置方面的SIC MOSFET的重复短路能力，以实现更健壮的极端操作
摘要 - 本文提出了在高排水源电压下重复定位的SC应力下的商用硅卡比德（SIC）MOSFET设备的短路（SC）性能。研究了两种方案，以评估栅极源电压（V GS）去极化和SC持续时间（T SC）降低的影响。V GS去极化可提供功率密度的降低，并允许在短路持续时间t scmax的情况下保持安全的故障模式（FTO：失败）。结果表明，SIC MOSFET V GS去极化不会降低T SCMAX时的SC循环能力。但是，使用V GS去极化允许将近1000个周期@T SC = 10 µ s的IGBT鲁棒性水平接近IGBT鲁棒性水平。 SC测试期间芯片温度演变的模拟表明，降解归因于SC周期期间的连接温度（T J）的升高，这导致顶部Al诱导裂纹融合到厚氧化物中。
使用机器学习的疾病预测-IJRPR
除颤是一种生物医学仪器，用于治疗患有心律不齐的人的心脏病患者。心律失常或不规则的心跳被称为心律问题，该疾病称为心律不齐。不规则的心跳问题是当协调心脏节拍的电信号无法正常工作时发生。错误的信号传导导致心脏跳动太快（心动过速），太慢（心动过缓）或不规则。除颤器会输送一定剂量的电流，称为反击心脏。通过对心脏肌肉进行反震，去极化活性的过程将应用于肌肉。在生理学中，导致肌肉或神经细胞进行去极化，以通过排放电容器来建立或施加电流可以使整个心脏去极化，并将其作为心脏除颤器进行测试。但是，此处设计的系统旨在提前检测一周的心脏，并使用此除颤器相应治疗。
在嘈杂...
量子信息处理任务需要外来量子状态作为先决条件。它们通常使用针对特定资源状态的许多不同方法制备。在这里，我们基于由随机耦合的费米子节点组成的驱动量子网络提供多功能的统一准备方案。然后，借助线性混合，将权重和相位训练以获得所需的输出量子状态，然后将这种系统的输出进行超大。我们明确表明我们的方法很健壮，可以用来创建几乎完美的最大纠缠，中午，W，集群和不和谐状态。此外，该处理包括系统中的能量衰减以及去极化和去极化。在这些嘈杂的条件下，我们表明，通过调整可控参数并为量子网络的驱动提供高度的强度，可以通过高度实现目标状态。最后，在非常嘈杂的系统中，噪声与驱动强度相当，我们通过在较大的网络中混合更多状态来展示如何集中纠缠。