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World File Search System可分离的
![arxiv：2502.13968v1 [CS.CV] 2025年2月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\427b7b28ebf40afac5ed028f1d4f69994522a259.webp)
arxiv：2502.13968v1 [CS.CV] 2025年2月19日
可分离的3D重建多个对象与多视图RGB图像 - 对两个对象之间的两个不同的3D形状互补，它们之间存在明确的分离，这是一个很少研究的问题。这是由于沿着物体相互作用边界的严重相互阻塞和歧义而引起的。本文涉及设置并引入了一种新的神经无限方法，该方法可以重建两个进行密切相互作用的对象的几何形状和外观，同时既避免表面相互作用又避免表面相互作用，并避免了观察到的场景的新型新颖视图合成。该框架是可以端到端的，可以使用新颖的α混合正规化来监督，并确保即使在极端的过程中，这两个几何形状也可以很好地分开。我们的重建方法是无标记的，可以应用于刚性和清晰的对象。我们介绍了一个新的数据集，该数据集由人与物体之间的紧密相互作用组成，并在人类表演武术的两个场景中进行评估。实验确认
分布式核驱动数据聚类
推导出一种新型的完全分布式联合核学习和聚类框架，该框架能够以无监督的方式确定聚类配置。利用半定规划来量化候选核相似矩阵与特定秩的块对角线结构的接近程度。利用凸函数差和块坐标下降，推导出一种递归算法，该算法联合确定适当的核相似矩阵和聚类因子。以可分离的方式重新表述所涉及的半定程序，我们基于交替方向乘数法，构建一个完全分布式方案，通过协作的相邻代理在自组织网络中实现联合核学习和聚类。收敛声明表明，所提出的算法框架返回有界相似核更新，促进块对角线结构。利用合成数据和真实数据的详细数值示例表明，分布式新方法可以实现接近甚至超过现有集中式替代方案所实现的聚类性能。关键词：分布式学习、内核、聚类、无监督学习、优化
![arXiv:2206.06131v2 [q-bio.NC] 2022 年 10 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5f77dbdede8809fb0373235af92c7488c05ff72a.webp)
arXiv:2206.06131v2 [q-bio.NC] 2022 年 10 月 20 日
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建群体水平的动态模型来研究。然而，在构建群体水平的描述时，很容易忽视每个个体以及它们对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构可以构建个体和集体群体动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一个可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的模型不仅具有强大的解码性能，而且在跨不同动物记录的迁移中也表现出色，无需任何神经元级对应关系。通过实现可迁移到不同大小和顺序的神经记录的灵活预训练，我们的工作为创建神经解码的基础模型迈出了第一步。
基于量子状态路由器的模块化量子计算机。
实现大规模量子处理器的核心挑战是设计和实现量子连接的设计和实现：我们必须能够在Qubits之间执行有效的大门，但防止连接破坏量子质量或禁止“调试”系统。在这项工作中，我们提出了一个微波量子状态路由器，该路由器实现了四个独立和可分离的超级传导量子器模块之间的全面耦合。每个模块由单个transmon，读取模式和通信模式组成，耦合到路由器。路由器设计集中在基于参数驱动的约瑟夫森 - 基于三波混合元件上，该元件在模块的通信模式之间生成光子交换。我们首先证明了四种通信模式之间的连贯的光子交换，平均全交换时间为760 ns，平均模块间栅极限制为0.97，受我们模式的连贯时间的限制。我们还展示了模块Qubits之间的光子传输和成对的纠缠，以及在路由器上同时交换的并行操作。此处展示的大门可以很容易地扩展到更快，更高的路由器操作，并缩放以支持较大的量子模块网络。
多重复制场景中的真正多体量子态纠缠
真正的多体纠缠 (GME) 被认为是一种强大的纠缠形式，因为它对应于那些不可双分的状态，即在各方的不同双分体之间部分可分离的状态的混合。在这项工作中，我们在多副本机制中研究了这种现象，其中可以生成和控制给定状态的许多完美副本。在这种情况下，上述定义会导致微妙的复杂性，因为双分状态可以是 GME 可激活的，即双分状态的多个副本可以显示 GME。我们表明，GME 可激活状态集允许一个简单的特征：当且仅当一个状态在各方的一个双分体之间不可部分分离时，它才是 GME 可激活的。这引出了第二个问题，即是否存在一个需要考虑的副本数的一般上限，以便观察 GME 的激活，我们的回答是否定的。具体来说，通过提供明确的构造，我们证明对于任意数量的参与方和任意数量的 k ∈ N，都存在 GME 可激活的多部分状态，这些状态具有固定的（即独立于 k ）局部维度，使得其中的 k 个副本保持可双分。
项目概况说明书南卡罗来纳州默特尔比奇霍里和乔治敦......
描述该项目降低了大斯特兰德沿岸因沿海风暴造成人员和财产损失的风险。项目成本由联邦政府分担 65%，非联邦政府分担 35%。项目涵盖三个可分离的河段，每个河段都有不同的非联邦赞助商。在 50 年的分析期内，根据河段不同，有五次 8 年或 10 年的定期养护。材料的时间和数量取决于项目的表现以及影响该地区的风暴的频率和严重程度。初始养护工程于 1996 年至 1998 年间修建，共放置了 640 万立方码的材料，耗资 5130 万美元，项目总长度为 25.4 英里。由于沿海风暴，第二次定期养护主要由防洪和沿海紧急情况 (FCCE) 补充资金资助，无需与当地赞助商分担成本。此项工作于 2017 年 6 月至 2019 年 7 月完成，共铺设了 360 万立方码的材料，耗资 7700 万美元。
一个大脑网络支持人类决策中的社会影响
人类从自己的试用经验中学习并观察他人。但是，在不确定的环境中直接学习和社会学习并存时，脑电路如何计算预期价值。使用多人奖励学习范式与185名参与者（39名被扫描）实时使用，我们观察到，在面对不同意的信息时，个人屈服于小组，但观察到信息会增加信心。利用计算建模和功能磁共振成像，我们通过经验和替代估值通过观察者及其可分离的估值以及它们可解散但相互作用的神经表示，但分别在腹膜前额叶皮层和前扣带回皮质中进行了相互作用。他们的功能性耦合与右颞叶交界处，反映瞬时社会信息实例化了迄今未经表征的社会预测错误，而不是奖励预测错误，而不是奖励预测错误。这些发现表明，涉及大脑奖励中心和社会枢纽的综合网络支持人类决策中的社会影响。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
通过机器人技术了解大脑功能结构
25 年前，Kenji Doya 提出哺乳动物大脑的功能结构围绕三个专门的学习子系统组成（1,2）。具体而言，小脑中的模块化回路实现监督学习，基底神经节中的模块化回路实现强化学习，大脑皮层中的模块化回路实现无监督学习（见图 1）。从那时起，人们对各种大脑子系统执行的计算进行了详细描述并进行了改进，同时还提出了关于它们的生物学基础如何结合起来产生自适应行为的理论建议。这项工作汇集了实验和计算神经科学家、控制理论家和认知科学家的努力，启发人们形成了一种大脑具有混合结构的观点，其中不同的、部分模块化的大脑子系统贡献出独特且互补的功能（例如（3–6））。此外，大量证据支持这种大脑结构也是分层的观点。也就是说，它由多个可分离的控制水平组装而成，其中，在每一级，感觉器官与运动系统 ( 7 ) 相连接。广义上讲，这些控制器的排列方式是，快速但不灵活的控制器位于底部，慢速但灵活的控制器位于顶部。
在挤压热浴中的两种骨气模式的几何量子不一致
量子信息可以视为一个相当新的领域，它代表使用量子力学对信息处理任务的研究。我们可以将其视为经典信息理论与量子力学之间的综合，这是一种可行的方式，因为，经典信息理论使用一种语言，可以帮助您掌握量子力学中仍未解决的问题。此外，我们还可以看到，即使使用经典系统不可能，量子机械系统也可以执行经典信息处理任务。在量子信息理论的核心上，有量子相关性代表了量子信息处理任务的描述和绩效的必不可少的物理资源[1，2]。最著名和最使用的资源之一是纠缠，但是它并没有描述所有现有的量子相关性，因为存在可分离的混合状态，这些状态无法通过经典概率分布来模拟[3，4]。在这种思维方式中，Zurek [3，5]提出了一个量化两分系统中量子相关总量的定量，称为量子不一致，该量子可能具有可分离状态的非零值。在过去几年中，已深入研究了连续变量的开放系统中量子相关性的变色和动力学[6-15]。最近我们