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量子网络中多部分状态分布的多径路由
许多量子应用都利用共享的多部分状态，例如分布式量子计算[1]。，由于难以纠缠遥远的Qubits和短暂的记忆分解时间，因此在网络上分发纠缠是具有挑战性的[2]。以前关于两个用户之间纠缠分布的工作表明，多路由路由通过利用更多网络能力来提高长距离纠缠率（ER）[3]。在本文中，我们首次提出了多部分状态分布的多路径路由。结果 - 与单个路径路由相比，针对不同的双分部分，量子存储器分解时间和网络尺寸获得的网络大小 - 表明多径路由指数增加了网格拓扑上的多部分分布率。单个路径上的多径路由的改进最高，模拟的6000×ER加速度为低纠缠的成功概率和短的分解时间。结果还表明，通过尝试在多个时间步中尝试纠缠而改进的协议，这在先前的工作中未实现。
使用多径路由的量子网络中多用户纠缠分布
摘要 量子网络通过执行纠缠分布促进了许多应用，包括安全通信和分布式量子计算。对于某些多用户量子应用程序，需要访问共享的多部分状态。我们考虑设计以更快的速率分发此类状态的协议的问题。为此，我们提出了三种利用多路径路由来提高多用户应用程序分发速率的协议。这些协议在具有 NISQ 约束的量子网络上进行评估，包括有限的量子存储器和概率纠缠生成。模拟结果表明，与单路径路由技术相比，开发的协议实现了多部分状态分发速率的指数级增长，在研究的案例中最大增长了四个数量级。此外，对于较大的用户集，分发速率的相对增加也被发现有所改善。当在缩小的真实世界拓扑中测试协议时，发现拓扑对协议实现的多部分状态分发速率有显著影响。最后，我们发现多路径路由的好处在较短的量子存储器退相干时间和中间的纠缠生成概率值时最大。因此，所开发的协议可以有益于 NISQ 量子网络控制和设计。
引用SU，S.，Cornelsen，S.A.，Sluise，Sluise，Sluise，M。of Es，A。C. M. of，W。H. From，Dipel，D。J.，…Walsum，T。of。 （2021）。购物车
摘要 - 脑梗塞（TICI）评分中的溶栓是急性缺血性中风的再灌注疗法的重要指标。它通常用作血管内治疗后的技术结果指标（EVT）。现有的TICI得分根据视觉检查定义在粗序等级中定义，导致观察者间和观察者内变异。在这项工作中，我们提出了一种自动和定量的TICI评分方法。首先，使用多路径卷积神经网络（CNN），每个数字减法血管造影（DSA）的获得分为四个阶段（非对比度，艺术，实质和静脉相），可利用时空特征。网络还以状态转换矩阵的形式结合了序列级别的依赖性。接下来，使用运动校正的动脉和良好的框架进行最小强度图（小型）。在小型图像，容器，灌注和背景像素上进行了分段。最后，我们将自动Posici评分定量为EVT后的重复像素的比率。在常规获取的多中心数据集中，提出的自potici与扩展的TICI（ETECI）参考表现出与曲线平均面积（AUC）分数为0.81的良好相关性。相对于二分法ETETI，AUC得分为0.90。在临床结果方面 -
基于跨参与者脑电图的认知评估... - MDPI
摘要：将深度学习方法应用于脑电图 (EEG) 数据以进行认知状态评估，与以前的建模方法相比取得了进步。然而，使用这些技术进行跨参与者认知工作量建模的研究代表性不足。我们研究非刺激锁定任务环境中的跨参与者状态估计问题，其中使用训练模型对训练集中未出现的新参与者进行工作量估计。使用来自多属性任务电池 (MATB) 环境中的实验数据，在计算效率、模型准确性、方差和时间特异性的权衡空间中评估了各种深度神经网络模型，得出三个重要贡献：(1) 在大多数序列长度下，单独训练的模型集合的性能在统计上与组训练方法没有区别。与组训练方法相比，这些集成训练所需的计算成本仅为其一小部分，并且能够更简单地更新模型。(2) 虽然增加时间序列长度可以提高平均准确度，但不足以克服个体脑电图数据之间的分布差异，因为它会导致跨参与者方差在统计上显着增加。(3) 与所有其他评估的网络相比，使用多路径子网络和双向残差循环层的新型卷积循环模型导致预测准确度在统计上显着增加，并降低跨参与者方差。
MMWave中多光束组合的自我发注意力增强学习3D-MIMO Systems
抽象的机器学习一直在赋予系统设计各个方面的无线通信能力，其中基于加固的方法（RL）方法可以直接与环境互动，并有效地从收集的经验中学习，从而引起了很多研究的关注。在本文中，我们提出了一种新颖且有效的基于RL的多光束组合方案，用于未来毫米波（MMWAVE）三维（3D）多输入多输入 - 多数输出（MIMO）通信系统。所提出的方案不需要完美的渠道状态信息（CSI）或通常在实践中很难获得的精确用户位置，并且很好地解决了由多用户，多路径和多孔通信系统的极为巨大状态和动作空间产生的计算复杂性的关键挑战。尤其是，提出了一个自我发项的深层确定性策略梯度（DDPG）的束选择和组合框架，以自适应地学习没有CSI的3D光束成型模式。我们旨在通过优化每个用户的服务束集和相应的组合权重来最大化MMWAVE 3D-MIMO系统的总和。为此，利用基于变压器的自我发项DDPG来获得输入元素的全局信息，并精确地捕获信号方向，从而实现了最佳的光束形式设计。仿真结果验证了所提出的自我发项DDPG的优越性，而不是在各种情况下的总和率方面的基于AI的光束成型方案。
使用定量在体外使用体内外推（QIVIVE）评估不可耐性的下一代产品气溶胶
使用体外新方法方法（NAM）来评估不可耐性的下一代尼古丁递送产品，还将需要新的外推方法来解释和背景这些结果的生理相关性。在体外定量到体内外推（QIVIVE）可以将体外浓度转化为具有基于生理的药代动力学（PBPK）建模的生活中的暴露，并提供了预期暴露的有害影响的可能性。评估吸入毒理学的主要挑战是对输送剂量到细胞表面和内部剂量的准确评估。为了估算这一点，我们运行了多路径粒子剂量法（MPPD）模型来表征呼吸道中的颗粒沉积，并开发了用于尼古丁的PBPK模型，该模型已通过人类的临床试验数据验证了香烟的临床试验数据。最后，我们估计了基于BEAS-2B细胞急性暴露于香烟烟雾（1R6F）或加热的烟草产物（HTP）气溶胶（ALI）急性暴露于烟烟烟雾（1R6F）之后，基于最低有效浓度（MEC）预测的血浆浓度（MEC）。MPPD-PBPK模型预测了临床研究的体内数据，这表明WHO国际化学安全计划（2010）指南指出，这表明了良好的一致性。然后，我们使用Qivive来得出与估计的体外沉积出发点（POD）相匹配的暴露浓度（HEC）（MEC香烟= 0.38泡泡或11.6 µg尼古丁，HTP = 22.9 puffs或125.6 µg Nicotine），然后衍生出等效性的人类据称。结果表明，对于1R6F香烟，吸入1/6的棒需要诱导体外观察到的相同效果。，而对于HTP，有必要同时消耗3条棍子以在体内诱导体外观察到的效果。该数据进一步证明了与香烟烟相比，HTP气溶胶的生理效能潜力降低。QIVIVE方法在协助人类方面表现出了巨大的希望
Lakshmi Surya Latike博士，M.Vani 2，M.Neha 2，N.Spoorthi 2（2024）。强大且安全的框架，用于增强物联网网络安全性来对抗WORMH
无线传感器网络（WSN）在过去几十年中已经显着发展，成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分，例如环境传感，医疗保健和工业自动化。传统上，WSN依靠静态路由协议，这些协议不能很好地适应网络条件的变化，从而导致了诸如交通拥堵，能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输，通常会导致网络上的负载分布不平衡，从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化，例如节点故障，能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由，不必要的数据重传和增加功耗。此外，大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性，因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外，传统的路由方法通常依赖于单个路径，如果路径变得不可用或拥挤，则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制，该机制可以处理网络中的动态变化，同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性，能源效率和可扩展性，尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络（SDN）与WSN集成，以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应，提供提高的灵活性，更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载，该系统试图克服传统方法的局限性，并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
无线传感器网络中数据中心路由协议
计算机科学与工程系，Vel Tech Dr. RR &Dr. SR 技术大学，Avadi，钦奈，印度 praveenkumarrao.k@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 无线传感器网络 (WSN) 由具有传感、计算和无线通信功能的小型节点组成。 许多路由、电源管理和数据传播协议都是专门为无线传感器网络设计的，其中能源意识是一个重要的设计问题。 我们重点关注路由协议，它们可能因应用和网络架构而异。 在本文中，我们介绍了无线传感器网络中最先进的路由技术。 我们首先概述了无线传感器网络中路由协议的设计挑战，然后全面概述了不同的路由技术。 总体而言，路由技术根据底层网络结构分为三类：扁平、分层和基于位置的路由。此外，根据协议操作，这些协议可分为基于多路径、基于查询、基于协商、基于 QoS 和基于一致的协议。我们研究每一种路由范式中能源和通信开销节省之间的设计权衡。我们还强调了每种路由技术的优势和性能问题。本文最后提出了未来可能的研究领域。 关键词：传感器网络，数据中心协议，洪泛，八卦，SPIN _____________________________________________________________________________________ 介绍 新兴的无线传感器网络领域将传感、计算和通信结合到一个微型设备中。通过使用先进的网状网络协议，这些设备形成了广阔的连接范围，扩大了物理世界的覆盖范围。 无线传感器网络是指一组空间分散的专用传感器，用于监视和记录环境的物理条件。他们还负责在中心位置组织收集到的数据。无线传感器网络测量环境条件，如温度、声音、污染水平、湿度、风速和风向等。无线传感器网络由数百到数千个传感器节点组成。传感器节点设备包括无线电收发器、天线、微控制器、接口电子电路和能源（通常是电池）。传感器网络中的路由非常具有挑战性，因为传感器网络中存在一些与无线自组织网络不同的特性。传感器网络的数量可能比自组织网络中的节点高出几个数量级。传感器网络部署密集，但容易发生故障。传感器网络的拓扑结构经常变化，它使用广播通信，而自组织网络使用点对点通信。传感器网络在功率、计算能力和内存方面受到限制，并且由于大量的开销和大量的传感器，它没有全局标识 (ID) [1]。传感器网络可以作为应用的各种领域包括：•军事应用：无线传感器网络在军事应用中的一些可能用途示例是部队和车辆的位置和移动控制、目标检测、非人类战斗区域监控以及地雷清除或建筑勘探。•智能住宅：无线传感器网络的一些可能用途示例包括允许房屋配备运动、光和温度传感器，麦克风可用于语音激活，压力传感器可以安装在椅子中以实现楼宇自动化。其他还包括空气温度、自然和人工照明可以根据特定需求进行调整。
IEEE 网络和云中的 AI/ML 研讨会
时间 主题 演讲者 08:00 – 08:50 AM 注册、咖啡和简便早餐 08:50 – 09:00 AM 欢迎致辞 研讨会主席 09:00 – 09:20 AM 压缩通信下的分布式学习 Christopher Matthew De Sa，康奈尔大学 09:20 – 09:40 AM 360 度视频流的深度学习 Yao Wang，纽约大学 09:40 – 10:00 AM COSMOS 智能交叉路口的边缘云深度学习 Zoran Kostic，哥伦比亚大学 10:00 – 10:20 AM 自动驾驶的机器学习 Urs Muller，NVIDIA 10:20 – 10:40 AM 学习利用多路径 TCP 控制带宽 Anwar Walid，诺基亚贝尔实验室 10:40 – 11:00 AM 咖啡休息 11:00 – 11:20 AM企业系统中的原因分析 Haifeng Chen，NEC 实验室 11:20 – 11:40 AM 云作为 IoT 智能的托管基础设施 Ken Birman，康奈尔大学 11:40 – 12:00 PM 5G 互联世界的自优化结构 David Krauss，Ciena 12:00 – 12:40 PM 午餐 12:40 – 01:00 PM 利用人工智能和开源打造 5G Mazin Gilbert，AT&T 01:00 – 01:20 PM 无线边缘的学习 Vincent Poor，普林斯顿大学 01:20 – 01:40 PM 在移动边缘云场景中支持基于 ML 的增强现实应用程序 Dipankar Raychaudhuri，WINLAB 罗格斯大学 01:40 – 02:00 PM 边缘的视觉识别：挑战与机遇 Bharath Hariharan，康奈尔大学02:00 – 02:20 PM 机器学习最佳实践及其在有线电视和电信行业中的应用 Ranjit Jangam，康卡斯特 02:20 – 02:40 PM 人工智能运营及其挑战 Ulrika Jägare，爱立信 02:40 – 03:00 PM 基于机器学习的 5G 切片网络管理以满足 SLA Sudhakar Reddy Patil，威瑞森 03:00 – 03:20 PM 咖啡休息 03:20 – 03:40 PM 康卡斯特如何利用人工智能改善客户体验 Hongcheng Wang，康卡斯特 03:40 – 04:00 PM 人工智能时代的企业对消费者通信 Venkatesh Krishnaswamy，Koopid 04:00 – 04:20 PM 无线信号接收：利用人工智能的新面貌 Harish Viswanathan，诺基亚贝尔实验室 04:20 – 04:40 PM 使用基于云的 AI 和 ML 有效管理无线接入点 Stuart Mackie，瞻博网络 04:40 – 05:00 PM 信息时代：实时状态更新的边缘云处理 Roy Yates，WINLAB 罗格斯大学 05:00 – 05:20 PM 用于有限可观测性状态估计的物理信息深度神经网络方法 Jonathan Ostrometzky，哥伦比亚大学 05:20 – 05:30 PM 闭幕词 研讨会主席
![arXiv:2004.02495v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 6 日](/simg/3\304f7d78b777b7db3ca92e131a3d481fd911d636.webp)
arXiv:2004.02495v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 6 日
近年来，量子信息处理 (QIP) 的许多领域都取得了巨大进步，包括量子隐形传态 [1, 2]、量子秘密共享 [3]、量子密钥分发 [4, 5]、量子安全直接通信 [6, 7]、量子密集编码 [8]、量子算法 [9–12] 和量子门 [13–15]。由于量子通信利用量子相干叠加和量子纠缠效应，其传播速率和可靠性高于传统通信方法 [16]。此外，量子计算在高效搜索无序数据库中的目标项和分解大整数方面表现出比传统方法更高的性能 [16]。最近，已经提出了许多复杂的方法来通过采用多个自由度 (DOF) 来改进传统方法。多自由度具有广泛的应用前景，包括实现超并行量子计算 [17]、量子通信 [18]、简化量子计算 [19]、高维量子增强子 [20]，以及完成单自由度系统无法解决的特定确定性任务，如确定性线性光学量子算法 [21]、确定性线性光学量子门 [22]、线性光学隐形传态 [2] 和无需共享参考框架的量子密钥分发 [23]。此外，超并行量子增强子由于其优异的优势而备受关注，使其成为长距离量子保密通信和量子计算机的潜在候选者。超并行 QIP 的操作可在两个或多个不同的自由度上同时执行，具有抗光子耗散噪声的潜力，可以提高量子信道容量，提高量子通信的安全性，降低实验要求和资源开销，提高协议的成功率，提高量子计算的速度。最近，已报道了各种超纠缠态，例如，偏振空间能量超纠缠态 [24]、偏振时间箱超纠缠态 [25]、自旋运动超纠缠态 [26]、偏振动量超纠缠态 [27]、偏振时间频率超纠缠态 [28] 和多路径超纠缠态 [29]。这些资源可以帮助我们用一个自由度实现许多重要的量子任务，例如利用线性光学完成纠缠态分析[30, 31]、纠缠纯化和浓缩[32]、单自由度团簇态制备和单向量子计算[33]、量子纠错[34]、隐形传态[27]、线性光子超稠密编码[35]、增强型违反局部现实论[36]和量子算法[29]。此外，超纠缠还在超并行光子量子计算[37, 38]、超纠缠交换[39]、超隐形传态[40]、超纠缠态分析[41–43]、超并行中继器[44]、超纠缠纯化[45, 46]和超纠缠浓缩[47, 48]。光子已经成为超并行QIP的优秀候选者，因为它们拥有大量可用的量子比特，例如自由度，包括偏振[49]、空间模式[24]、横向轨道角动量[50, 51]、时间箱[52]、频率（或颜色）[53]和连续可变的能量时间模式[54]。此外，由于自由空间中的退相干可以忽略不计，光子不仅可以轻松地在长距离上携带量子信息，而且还可以通过线性光学元件以极快和精确的方式对其进行操纵，并以高效的方式产生[55]。使用标准线性光学元件灵活控制光子是一种有趣的