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World File Search System叠加的
产生光学相干态叠加的方法
本文感兴趣的特定量子态是两个相位相反的相干态的叠加，通常称为（薛定谔）猫态。猫态可用作量子计算机中的逻辑量子比特基础 [2, 3]。它们还可以用作干涉仪的输入态，干涉仪能够以比光波长通常施加的限制更高的精度测量距离 [4]。仅通过幺正演化将单个相干态转换为猫态需要很强的非线性。此外，猫态对光子吸收的退相干极为敏感。出于这些原因，平均包含多个光子的猫态仅在腔量子电动力学实验中产生，在该实验中，原子与限制在高精度光学腔内的电磁场相互作用 [5, 6]。在这种实验中，腔将光学模式限制在一个很小的体积内，因此
因果序叠加的不成立定理
事件的因果顺序不必固定：在某个站点，一辆公交车是先于另一辆公交车到达还是晚于另一辆公交车到达可能取决于其他变量，比如交通状况。因果顺序的相干量子控制也是可能的，而且是多种任务的有用资源。然而，量子控制意味着控制系统携带着哪种顺序的信息——如果控制被追踪，事件的顺序将保持概率混合。两个事件的顺序可以是纯叠加，与任何其他系统不相关吗？这里我们表明，对于一类广泛的过程来说，这是不可能的：任何一对具有相同局部维度和不同因果顺序的马尔可夫幺正过程的纯叠加都不是有效过程，即当用某些操作探测时，它会导致非正则化概率。这一结果对量子信息处理的新资源和量子引力理论中的可能过程施加了限制。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
叠加的主要医疗计划（SMMP）福利
总结疾病控制与预防中心（CDC）正在发布此健康警报网络（HAN）健康咨询，以告知临床医生和公共卫生官员全球和美国麻疹病例的增加，并为所有年龄≥6个月的国际旅行者提供预防的指导，所有年龄≥12个月的儿童都不计划在企业上旅行。麻疹（Rubeola）具有高度传染性；一个感染麻疹的人可以感染10个未接种的人中的9个人，与他们密切接触。从1月1日至2024年3月14日，已通知CDC在17个司法管辖区确认了58例美国麻疹病例，其中包括7个司法管辖区的7次爆发，而58例总案件和2023年全年的4次爆发。在2024年报告的58例案件中，有54例（93％）与国际旅行有关。在2024年报告的大多数病例中都有12个月及以上的儿童未接受麻疹少女疫苗（MMR）疫苗。许多国家，包括奥地利，菲律宾，罗马尼亚和英国等旅行目的地，正在经历麻疹爆发。防止麻疹感染并降低社区的风险
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要。本研究的目的是基于关于视觉系统对编码视觉刺激的实际脑电图反应的行为和特性的实验研究，开发一种设计 cVEP BCI 刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以每通道 2000 个样本/秒的速度记录来自 8 个枕骨部位的脑电图，以响应以 60Hz 刷新率呈现在计算机显示器上的视觉刺激。通过 160 次试验信号平均获得对长视觉刺激脉冲的起始和终止脑电图反应。这些边缘响应用于使用叠加原理预测对任意刺激序列的脑电图反应。还实现并测试了利用该原理生成的目标模板的 BCI 拼写器。发现，某些短刺激模式可以通过叠加原理准确预测。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，由这些最佳模式组合构建的 BCI 序列可实现更高的准确度 (95.9%) 和 ITR (57.2 bpm)。BCI 应用的训练时间仅涉及边缘响应的采集，不到 4 分钟，并且可以生成大量序列。这是首次根据通过观察大脑对几种刺激模式的实际反应而获得的约束来设计 cVEP BCI 序列的研究。
通过能源套利实现运营约束下收益叠加的最佳电池充电调度
摘要 — 随着可变可再生能源在电力结构中的份额不断增加，需要新的解决方案来构建灵活可靠的电网。电池存储系统的能源套利通过转移需求和提高电力生产系统的整体利用率来支持可再生能源融入电网。在本文中，我们提出了一种用于日前市场能源套利的混合整数线性规划模型，该模型考虑了希望从其存储资产中获得额外收入来源的资产所有者的运营和可用性约束。该方法以最佳方式安排与最有利可图的交易策略相关的充电和放电操作，并使用包括德国、法国、意大利、丹麦和西班牙在内的多个欧洲国家的电价，在一年的时间范围内实现了最高可获得利润的 80% 至 90%。
CMAI-2020-可解释人工智能的叠加-...
摘要。机器学习几乎已成为人工智能 (AI) 的代名词。然而，它面临着许多挑战，其中最重要的挑战之一是可解释的人工智能；也就是说，提供人类可理解的解释，说明机器学习模型产生特定输出的原因。为了应对这一挑战，我们提出了叠加的概念，它使用概念模型来提高可解释性，方法是将对机器学习模型的决策结果很重要的特征映射到应用领域的概念模型。叠加是一种设计方法，用于用人类用来推理现实和生成解释的结构元素补充机器学习模型。为了说明叠加的潜力，我们介绍了该方法并将其应用于客户流失预测问题。