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变分自动编码器学习更好的特征表示，用于基于脑电图的肥胖分类
摘要 — 肥胖是当今现代社会的一个常见问题，可导致各种疾病并显著降低生活质量。目前，已经开展了研究以调查静息状态脑电图 (EEG) 信号，目的是识别与肥胖相关的可能的神经系统特征。在本研究中，我们提出了一个基于深度学习的框架来提取静息状态脑电图特征，以对肥胖和瘦弱人群进行分类。具体而言，采用一种新颖的变分自动编码器框架从原始脑电图信号中提取受试者不变特征，然后通过一维卷积神经网络对其进行分类。与传统的机器学习和深度学习方法相比，我们证明了使用 VAE 进行特征提取的优势，这反映在特征表示中分类准确率的显著提高、可视化效果的改善和杂质测量的减少。未来的工作方向可以从神经学角度深入了解所提出的模型所学习的空间模式，以及通过允许其发现任何与时间相关的信息来提高所提出的模型的可解释性。索引术语——深度学习、EEG、分类、变分自动编码器
量子技术变分量子分类器在农业中的应用，用于小麦品种分类
摘要。本研究提出使用变分量子分类器对小麦品种进行自动分类。在大型数据集上训练的模型将能够识别种子特征和品种成员之间的独特模式和关系。这将使农民和研究人员能够更准确地识别小麦品种，从而可以改善种植和作物管理过程。这种方法不仅符合优化农业生产的需要，而且符合使用先进技术实现农业部门精准和高效的背景。通过这项研究，预计小麦生产的质量和可持续性将得到改善，这对粮食安全和可持续农业发展至关重要。该问题的目标是根据种子特征对小麦品种进行分类。VQC 在训练数据集上进行训练，然后在测试数据集上进行评估。为了评估模型的性能，使用了各种指标，例如准确度、精确度、召回率、F1 分数和混淆矩阵。
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
人工智能教材的特点及分类
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学，日本千叶县美滨区若叶 2-11 号，邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学，日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号，邮编 920-8620
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
探索变分量子特征值求解器的标度限制以及氢化物双原子分子的键解离
图 1 在经典计算机上使用不同的轨道基组初始化为不同自旋多重性的 LiH 和 TiH 双原子分子的预测 CCSD 键解离曲线。预测的 TiH 基态配置会根据所选的轨道基组而变化。基态配置用实心标记表示，而较高能量配置用空心标记表示。
用于有限温度模拟的自适应变分量子最小纠缠典型热态
用于模拟热平衡量子多体系统的可扩展量子算法对于预测有限温度下量子物质的性质非常重要。在这里，我们描述并测试了最小纠缠典型热态 (METTS) 算法的量子计算版本，我们采用自适应变分方法来执行所需的量子虚时间演化。我们将该算法命名为 AVQMETTS，它动态生成紧凑且针对特定问题的量子电路，适用于嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 硬件。我们在状态向量模拟器上对 AVQMETTS 进行基准测试，并对一维和二维中的可积和不可积量子自旋模型进行热能计算，并展示了电路复杂性的近似线性系统尺寸缩放。我们进一步绘制了二维横向场 Ising 模型的有限温度相变线。最后，我们使用现象学噪声模型研究噪声对 AVQMETTS 计算的影响。
交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。