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V10I4-1179 利用科技探索印度古典音乐的治疗功效
印度古典音乐深深植根于印度次大陆的古老传统和文化，是一种复杂而精致的艺术形式，数千年来一直生存和繁荣。印度古典音乐体系大致可分为两大传统 - 即北部的印度斯坦古典音乐和南部的卡纳提克古典音乐 - 尽管存在一些地区差异，但这两个传统在拉格概念方面有着共同点。拉格，简单地说是一种音乐即兴创作的框架，它不仅是一种音阶，而且是一套控制音符进程的特定规则。这些规则决定了如何在各种乐句中处理和使用音符（swaras）。印度音乐中的七个基本音符 - Sa、Re、Ga、Ma、Pa、Dha、Ni - 类似于西方音乐中的视唱练耳（Do、Re、Mi、Fa、Sol、La、Ti）。然而，印度系统允许更细致地使用这些音符，包括微音（shruti），为正在创作的音乐增添了无与伦比的深度和丰富性。从历史上看，拉格的概念可以追溯到印度历史的吠陀时期，其中《萨玛吠陀》是现存最古老的瑜伽经文之一，其中概述了许多根据这些音乐模式创作的著名乐曲。几个世纪以来，拉格系统得到了细致的改进和编纂，特别是在中世纪时期，在阿米尔·库斯劳和坦森等音乐家的影响下。
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 245 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................265 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................269
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 245 14.1 对抗性错误 ............................................245 14.2 好的和坏的扩展矩形 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......247 14.3 正确性 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....248 14.4 不正确：具有不良扩展矩形的模拟 .................252 14.5 出现坏矩形的概率 ..................。。。。。。。。。。.255 14.6 级别降低 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。260 14.7 连接和阈值定理 .....................。。。。。。263
一种多级定量分析方法关于中国古典花园中岩石的规模，形状和数量：以旧夏季宫殿为例，以Wanfang Anhe Rockery为例
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
在磁步骤下的半古典特征值估计
操作员p H是自我的，具有紧凑的分解，其频谱是一个增加的序列（λn（h））n∈N，是带有多重性的真实特征值的序列。在这项贡献中，我们旨在给出p h低lean质特征值的渐近膨胀，以半经典的极限，即当h趋向于0。Schrödinger操作员具有不连续的磁场，例如P H，在研究二维电子气体的传输性能时，出现在许多纳米物理学中的许多模型中[Reijniers and Peeters 2000; Peeters and Matulis 1993]。在这种情况下，磁边是笔直的，并且有绑定的状态有趣的是沿着磁性边缘流动的电流。目前的贡献解决了另一个有关磁边缘对结合状态能量的影响的有吸引力的问题。我们通过在磁边的曲率上提供尖锐的半经验特征值渐近物来给出肯定的答案（请参见下面的假设1.1和定理1.2）。宽松地说，我们的假设说我们对磁边的局部变形进行局部变形，以使其曲率具有独特的非排定最大值。磁性拉普拉斯算子的另一个重要出现是在金茨堡 - 兰道超导率模型中[Saint-James and de Gennes 1963]。在有限域中，这些操作员的光谱特性可以描述有趣的物理情况。在超导性的背景下，有关最低特征值的准确信息对于给出II型超导体中超导性浓度的精确描述很重要。此外，它改善了第三个临界场H C 3的估计值，该临界场h C 3标志着域中超导性的发作。我们将读者推荐给[Assaad和Kachmar 2022； Assaad 2021]对于不连续的野外病例，以及[Fournais and Helffer 2006; Helffer and Pan 2003; Lu and Pan 1999a; 1999b; 2000; Bonnaillie-Noël和Fournais 2007； Bonnaillie-Noëland Dauge 2006; Bernoff和Sternberg 1998; Tilley和Tilley 1990]进行Smooth