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通过二进制分类检测肺炎：支持向量机（SVM）的经典，量子和混合方法
早期肺炎的早期诊断对于增加生存机会并减少患者的恢复时间至关重要。胸部X射线图像是实践中最广泛使用的方法，它具有挑战性地进行分类。我们的目的是开发一种机器学习工具，该工具可以准确地将图像分类为属于正常或受感染的个体。支持向量机（SVM）很有吸引力，因为二进制分类可以表示为优化问题，特别是作为二次不约束的二进制二进制优化（QUBO）模型，而这又自然地映射到Ising模型上，从而使退火 - 级别，阶级，量子，量子和杂种 - 以探索有吸引力的方法。在这项研究中，我们进行了不同方法之间的比较：（1）SVM（LIBSVM）的经典最新实施； （2）用经典求解器（Gurobi）求解SVM，有或没有分解； （3）用模拟退火解决SVM； （4）用量子退火求解SVM（D-WAVE）； （5）使用Graver增强多种子算法（GAMA）求解SVM。使用模拟退火和量子退火，尝试了几个不同数量的graver元素和许多种子。我们发现模拟的退火和GAMA（带有模拟退火）是可比的，可以快速提供准确的结果，与LIBSVM竞争，并且优于Gurobi和Quarobi和Quantum退火。
具有代码级联的资源高效容错单向量子中继器
单向量子中继器通过量子纠错码抵消丢失和操作错误，可以确保量子网络中快速可靠的量子比特传输。至关重要的是，这种中继器的资源需求（例如，每个中继器节点的量子比特数和量子纠错操作的复杂性）必须保持在最低水平，以便在不久的将来实现。为此，我们提出了一种单向量子中继器，它使用代码连接以资源高效的方式针对通信信道中的丢失和操作错误率。具体来说，我们将树簇代码视为内部容错代码，与外部 5 量子比特代码连接，以防止泡利错误。采用基于标志的稳定器测量，我们表明，通过散布每个专门用于抑制丢失或操作错误的中继器节点，可以以最小的资源开销连接长达 10,000 公里的洲际距离。我们的工作证明了定制的纠错码如何显著降低长距离量子通信的实验要求。
使用潜在向量表示的晶圆图缺陷模式半监督分类
摘要 —随着半导体设计和制造工艺的全球化，集成电路制造阶段的缺陷检测需求变得越来越重要，在提高半导体产品的产量方面发挥着重要作用。传统的晶圆图缺陷模式检测方法涉及使用电子显微镜进行手动检查以收集样本图像，然后由专家评估缺陷。这种方法劳动密集且效率低下。因此，迫切需要开发一种能够自动检测缺陷的模型来替代手动操作。在本文中，我们提出了一种方法，该方法首先采用预先训练的 VAE 模型来获取晶圆图的故障分布信息。该信息作为指导，结合原始图像集进行半监督模型训练。在半监督训练期间，我们利用师生网络进行迭代学习。本文提出的模型在基准数据集 WM-811K 晶圆数据集上进行了验证。实验结果表明，与最先进的模型相比，该模型具有更高的分类精度和检测性能，满足了工业应用的要求。与原始架构相比，我们取得了显着的性能提升。索引术语——缺陷检测；半监督学习；无监督学习；变异自动编码器
支持向量机器学习工具的性能用于诊断临床实践中的糖尿病性视网膜病变
摘要：目的：检查支持向量机学习软件（视网膜）的现实性能，以确定糖尿病患者在临床实践中可能存在糖尿病患者的糖尿病性视网膜病（DR）。方法：包括1001例患者的1001只眼睛 - 每位患者一只眼睛 - 参与丹麦国家筛查计划。根据国际临床糖尿病性视网膜病变严重程度量表，三位独立的眼科医生对所有眼睛进行了分级，并通过多数决定确定疾病的确切水平。该软件检测到DR和NO DR，并与眼科医生的成绩进行了比较。Results: At a clinical chosen threshold, the software showed a sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of 84.9% (95% CI: 81.8–87.9), 89.9% (95% CI: 86.8–92.7), 92.1% (95% CI: 89.7–94.4), and 81.0% (95% CI:与人类评分相比，分别为77.2–84.7）。常规筛查的结果为87.0％（95％CI：84.2-89.7），85.3％（95％CI：81.8-88.6），89.2％（95％CI：86.3-91.7），和82.5％（95％CI：78.5-866666.0），相应。AUC为93.4％。参考分级器Conger的精确kappa为0.827。结论：该软件的执行与常规分级相似，并具有重叠的信心间隔，表明两组之间的性能可比性。研究生协议令人满意。但是，评估更新的软件以及更新的临床程序至关重要。因此，建议在实施软件作为决策支持工具之前进行进一步的临床测试。
研究论文：基于小波卷积神经网络和支持向量机的混合脑电情绪识别方法
方法：本文提出了一种基于从小波 CNN（WCNN）加权层提取的深度特征和多类支持向量机（MSVM）的混合方法来提高从脑电图（EEG）信号中识别情绪状态的能力。首先，使用连续小波变换（CWT）方法对 EEG 信号进行预处理并将其转换为时频（TF）颜色表示或尺度图。然后，将尺度图输入到四个流行的预训练 CNN，AlexNet、ResNet-18、VGG-19 和 Inception-v3 中进行微调。然后，将每个 CNN 中的最佳特征层用作 MSVM 方法的输入，以对效价-唤醒模型的四个季度进行分类。最后，使用与受试者无关的留一受试者排除标准在 DEAP 和 MAHNOB-HCI 数据库上评估所提出的方法。
特征和零向量量子维度
其中 η ( q ) = Q ∞ k =1 (1 − qk ) 是 Dedekind eta 函数，它计数所有能级 m 上的分区 p ( m )。在许多相关的物理应用中，可能会发生 N 级上的特定后代 ξ 同时是原发性的。这被称为零向量，它提供自己的 Verma 模块 V ξ ，该模块与由 | hi ⟩ 生成的所有其他状态正交。因此，它与 Vi 解耦并可以被商掉。在适当地从 Vi 中商掉所有零向量后，可得到不可约的 Virasoro 模块 H i 。显然，此过程减小了向量空间的大小，因此 ( 1 ) 中的 d(m) ≤ p(m)。这反映在不可约模块 H i 的特征中。例如，考虑 N 级上单个零向量 ξ 的情况，它已被商掉。注意，零场 ξ 具有共形权重 h ξ = hi + N 。原始 Verma 模块 V i 摆脱了 Verma 模块 V ξ ，
走向量子计算机的密度泛函理论？
量子计算机已显示出解决传统计算机目前无法解决的特定问题的潜力，但它们在比传统计算机更快地解决工业问题方面仍处于起步阶段[1,2]。量子计算机的近期应用之一是量子化学（见参考文献[3-7]及其参考文献），其重点是波函数理论（WFT），旨在对电子结构问题进行数值精确解。虽然量子相位估计（QPE）算法原则上能够完全解决该问题[8-12]，但所需的电路深度阻碍了它们在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代的应用[13]。因此，人们开发出了更有效的算法，例如量子随机漂移协议 [ 14 ] ，或使用幺正函数的线性组合和量子比特化形式直接模拟哈密顿量 [ 15 – 18 ] 。为了更适应 NISQ 时代，人们专门设计了几种变分量子算法（混合量子-经典），用于制备基态 [ 19 – 23 ] 和最近的激发态 [ 24 – 26 ] ，并计算原子力和分子特性 [ 27 – 30 ] 。然而，尽管量子计算机宣布了指数级的加速，但何时才能真正在实践中实现实际的量子优势仍不清楚，而且在不久的将来期待任何有重大影响的应用都是困难的 [ 31 – 34 ] 。事实上，量子算法在量子化学中的应用仍然受到可负担系统规模的限制，因为系统的大小决定了所需的量子比特数。尽管量子设备上的量子比特数有望迅速增加，但未来几年预计还不会出现能够处理真实量子化学系统的稳定机器。在 NISQ 时代的噪声量子计算机中，高精度结果是难以实现的，对于具有重大社会和工业影响的相关应用来说，对化学精度的追求仍然是一条漫长的道路。目前，对化学、凝聚态物理甚至生物学等大型系统的经典计算主要依赖于密度泛函理论 (DFT) [ 35 , 36 ]，由于它仅相对于系统尺寸以立方倍数缩放，因此不能预先预期其具有量子优势。相反，最近的研究重点是利用矩阵积态、机器学习和量子计算机构建精确的交换关联 (XC) 密度泛函，而这种密度泛函的精确确定是 QMA 难题 [37]。人们还研究了如何解决 Kohn-Sham 势反演问题，其中在量子计算机上测量随时间演化的多体系统的密度 [44-46]。其他有趣的工作分别将 DFT 及其时间相关版本的 Hohenberg-Kohn 定理和 Runge-Gross 定理推广到量子比特哈密顿量，从而有可能将量子计算中的多体可观测量近似为密度的单量子比特量函数 [ 47 , 48 ]。但上述工作均未旨在解决量子计算机上的 Kohn-Sham (KS) 非相互作用问题。只有少数尝试在量子计算机上执行平均场近似，例如在 12 量子比特平台上具有里程碑意义的 Hartree-Fock 实验 [ 49 ]，或在量子退火器上计算单粒子密度矩阵 [ 50 ]。在这两种情况下，都没有预见到实际的量子优势。因此，DFT 仍然应用于经典计算机，尽管有时通过使用嵌入策略在量子计算机上与 WFT 结合 [ 6 , 51 , 52 ]。在这项工作中，我们研究了使用数字量子计算机扩展 DFT 等平均场型方法的好处。讨论了一种可能的量子优势，即 KS 汉密尔顿量与辅助相互作用汉密尔顿量之间的反直觉映射，以计算基础表示，这与几十年来的做法相反。有了这种新的编码，在某些理想情况下，平均场型汉密尔顿量可以在量子计算机上以指数级的速度得到解决，类似于相互作用汉密尔顿量。
双向量子隐形传态及其性能
双向量子隐形传态是双方交换量子信息的基本协议。具体来说，两个人利用共享资源状态以及本地操作和经典通信 (LOCC) 来交换量子态。在这项工作中，我们简要介绍了我们的配套论文 [AU Siddiqui and MM Wilde，arXiv:2010.07905 (2020)] 的贡献。我们开发了两种不同的方法来量化非理想双向隐形传态的误差，即通过归一化钻石距离和通道不保真度。然后，我们确定这两个指标给出的值对于此任务是相等的。此外，通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态误差的半定规划下限。我们针对一些关键示例评估了这些界限——各向同性状态和根本没有资源状态的情况。在这两种情况下，我们都找到了解析解。第二个例子为经典与量子双向隐形传态建立了基准。我们研究的另一个例子包括两个贝尔态，它们通过广义振幅衰减通道发送。对于这种情况，我们找到了误差的解析表达式，以及与前者一致的数值解，精度达到数值精度。
使用支持向量机进行飞机飞行控制执行器故障检测
摘要：未来几代飞行控制系统，例如无人驾驶飞行器 (UAV) 的飞行控制系统，可能会更具适应性和智能性，以应对无人驾驶带来的额外安全性和可靠性要求。高效的故障检测和隔离 (FDI) 系统至关重要，应该能够监控飞机的健康状况。从历史上看，硬件冗余技术已用于检测故障。然而，由于成本高且附加组件质量大，在无人机中复制执行器并不理想。幸运的是，也可以使用分析冗余技术检测飞机执行器故障。在本研究中，设计了一种使用支持向量机 (SVM) 的数据驱动算法。所研究的飞机执行器故障是效率损失 (LOE) 故障。故障检测算法的目的是根据执行器的健康状况将特征向量数据分类为正常或故障类。结果表明，SVM 算法几乎可以立即检测到 LOE 故障，平均准确率为 99%。
使用梯度向量和支持向量机
摘要：在克服Covid-19之后，世界各地的旅游需求再次上升。同时，对生态友好性的兴趣再次增长，并且正在努力建立一个环保的旅游生态系统。在这项研究中，假设采用了电池供电的电动城市旅游巴士，而不是现有的内燃机城市旅游巴士，我们试图开发用于电池供电的电动城市旅游巴士系统的最佳设计和操作算法。发达的算法追求了该计划的最大化，该算法是通过城市旅游巴士和电动城市旅游巴士系统的整体成本来计算的。此外，算法的决策变量是电动城市旅游巴士运营的日常数量和间隔，这与旅游需求，电动城市旅游总线的电池容量有关，以及是否安装了电视仪型无线充电器，还是在巴士站安装。操作研究方法用于开发设计算法，并得出数值示例是最佳设计的结果，以验证所提出的算法通过指代夏威夷瓦阿伊瓦胡岛的蓝色手推车线的操作情况。因此，发现可以通过更改指定路由的日常数字和间隔来实现最大化。