XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量的
Intel®Xeon®6处理器家族
在工作负载频谱的极端，P核为计算密集型，基于向量的工作负载（例如AI）提供了最佳解决方案。电子访问最适合于任务并行基于标量的工作负载，例如微服务。在这些极端之间，两个微体系结合结合在一起，允许高度用途和互补的解决方案。例如，具有ETEL 6处理器具有电子芯的系统可用于保护功率，以便在具有p-ocors的Intel Xeon 6处理器上运行的AI和科学工作负载可用。数据中心使用Intel Xeon 6处理器与P-cores和具有电子核的Intel Xeon 6处理器混合在一起，可以利用其平台通用性，从一个核心类型过渡到另一个核心类型，具体取决于性能和功率需求。广泛的选项组合使数据中心可以随着业务的增长而扩展。
d.2西蒙的算法
首先考虑经典解决方案。由于我们对F一无所知，因此我们能做的最好的就是按随机输入进行评估。如果我们很幸运地找到x和x 0，以便f（x）= f（x 0），那么我们有答案，r = x⊕x 0。测试M值后，您将消除大约M（M -1） / 2可能的R向量（即，对于每对M向量的每对X X 0）。当m2⇡2n时，您将完成。因此，平均而言，您需要进行2 n/ 2个功能评估，这在输入的大小上是指数的。对于n = 100，它需要大约2 50⇡1015评估。“以每秒1000万个电话为单位，大约需要三年的时间”（Mermin，2007年，第55页）。我们将看到，量子计算机可以在大约120个评估中以高概率（> 1-10-6）确定R。以每秒1000万个电话，这将需要大约12微秒！
基于机器学习的脑机接口任务识别有效性分析
摘要：本研究旨在比较脑电图 (EEG) 信号特征提取方法在脑活动分类有效性方面的效果。为了进行分类，使用 EEG 设备从 17 位受试者的三种心理状态（放松、兴奋和解决逻辑任务）中获取脑电图信号。对获取的信号进行采用独立成分分析 (ICA) 的盲源分离。使用 Welch 方法、自回归建模和离散小波变换进行特征提取。执行主成分分析 (PCA) 以降低特征向量的维数。使用 k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 进行分类。展示了精度、召回率、F1 分数以及基于统计分析的讨论。本文还包含用于预处理和实验主要部分的代码。
基于机器学习的脑机接口任务识别有效性分析
摘要：本研究旨在比较脑电图 (EEG) 信号特征提取方法在脑活动分类有效性方面的效果。为了进行分类，使用 EEG 设备从 17 位受试者的三种心理状态（放松、兴奋和解决逻辑任务）中获取脑电图信号。对获取的信号进行采用独立成分分析 (ICA) 的盲源分离。使用 Welch 方法、自回归建模和离散小波变换进行特征提取。执行主成分分析 (PCA) 以降低特征向量的维数。使用 k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 进行分类。展示了精度、召回率、F1 分数以及基于统计分析的讨论。本文还包含用于预处理和实验主要部分的代码。
lothar-collatz-kolloquium用于应用数学
Zusammenfassung/摘要：在处理随机不等式约束时，机会约束代表了随机优化的主要工具。他们允许人们找到满足不平等约束的最佳决定。最初是在运营研究（有限维度优化）的情况下引入的，其中包括用于水库操作或混合问题的应用，最近在最佳控制方面引起了很多关注，特别是规避风险的PDE受限优化。讨论涉及应用程序（气体传输，最佳调度微型芯片），算法方面（椭圆分布的随机向量的球形 - 辐射分解）以及与最佳控制中机会约束相关的理论结果（最佳条件，解决方案的存在）。kontakt：Caroline Geiersbach Angewandte Mathematik Raum 105，电话。：040 42838-5156电子邮件：caroline.geiersbach@uni-hamburg.de
量子逆向：基础与争议
量子理论通常被表示为一种预测理论，其关于测量结果概率的陈述基于先前的准备事件。在回溯量子理论中，这个顺序被颠倒了，我们试图利用测量结果来对早期事件做出概率陈述[1-6]。该理论最初是在时间反演对称性的背景下提出的[1-3]，但最近已发展成为分析量子光学实验[7-15]和连续监测[16-22]和成像[23]等领域的实用工具。回溯量子理论的发展一直伴随着争议。其根源在于概率的性质和状态向量的解释等深刻的问题。我们借鉴早期的一套讲义[6]，回顾了回溯量子理论，特别关注其基本原理。然后，我们提出一些论据，这些论据旨在限制量子回溯的适用性、对其进行修改或质疑其有效性，并解决每个论据背后的问题。（严格来说，正如 Belinfante [ 3 ] 所倡导的，后验可能比回溯更为准确，但回溯是我们主题的原始名称，我们坚持使用它。）我们的结论是，量子回溯与贝叶斯概率概念密切相关。事实上，我们可以在传统预测量子理论加上贝叶斯定理 [ 5 ] 的基础上推导出量子回溯（另见 [ 24 ]）。在文献中，可以找到写为 Bayes' 和 Bayes' 的所有格形式。后者在语法上可能更正确，但我们更喜欢前者，因为它听起来更好。重要的是要认识到，我们的方法植根于贝叶斯对概率的解释。显然，采用贝叶斯观点的决定使我们在量子理论中对状态向量或波函数的性质采取了特定的哲学立场。如果我们要保留量子理论中概率源自状态向量的概念，以及贝叶斯思想，即能够访问不同信息的个人会分配不同的概率，那么在量子理论中，我们也必须为量子系统分配不同的状态。这与波函数具有任何本体论意义（真实存在）的概念相矛盾。如果一个人开始
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
使用解缠结潜伏扩散模型生成多模态脑肿瘤 MRI
基于深度学习的图像生成方法已被广泛用于克服数据不足。在医疗领域也是如此，数据短缺问题经常发生。在本研究中，我们提出了多模态脑肿瘤磁共振成像（MRI）生成框架，称为解缠结潜在扩散模型（DLDM），以解决医学成像中的数据不足问题。我们训练一个自动编码器，将多模态 MRI 图像的特征解缠结为模态共享和模态特定表示。通过利用从自动编码器学到的特征解缠结，我们能够训练一个可以生成模态共享和模态特定潜在向量的扩散模型。我们用 clean-FID 和改进的准确率和召回率评估了我们的方法。将结果与基于 GAN 的模型 StyleGAN2 进行了比较。关键词：生成、多模态、MRI、特征解缠结、扩散模型。
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。