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World File Search System孔波
通过测量数字量子模拟器的孔波信息揭示量子操作员
量子操作员争先恐后地描述了Heisenberg Evolution的情况，将本地操作员的扩散到整个系统中，这通常是通过操作员的尺寸增长来量化的。在这里，我们提出了一种通过操作员的孔隙信息进行量子运算符的量度，该量子以其本地区分操作员信息的能力。我们表明，操作员的尺寸与操作员的特殊漏洞信息密切相关。此外，我们提出了一项可行的协议，用于根据随机状态在数字量子模拟器上测量操作员的孔波信息。我们的数值模拟表明，可以通过测量孔信息信息的时空模式来告知可集成系统。此外，我们发现需要缓解误差来恢复可集成系统的孔波信息的时间振荡行为，这是与混乱的系统不同的关键特征。我们的工作提供了一种新的观点，可以从操作员的孔信息信息的各个方面理解信息争夺的信息和量子混乱。
瞳孔：通过移动设备上的瞳孔波动进行心率变异性监测
摘要 - 心脏病现在已成为一种非常普遍且有影响力的疾病，如果早期介入治疗，实际上很容易避免这种疾病。因此，每天对心脏健康的监测变得越来越重要。现有的移动心脏监测系统主要基于地震核心（SCG）或光摄影学（PPG）。但是，这些方法遭受了不便和其他设备要求的损失，从而阻止人们随时监视自己的心脏。受到我们观察到学生大小和心率变异性（HRV）之间的关系的启发，我们考虑使用瞳孔响应，当用户使用面部识别来解锁手机，以在此期间推断用户的HRV，从而实现心脏监测。为此，我们提出了一个基于计算机视觉的移动HRV监视框架 - 瞳孔，该框架采用移动终端和服务器端设计。在移动终端上，学生在通过前置摄像头解锁手机时从用户那里收集学生大小的信息。然后，在服务器端预处理原始的学生大小数据。特别是，学生使用1-D综合神经网络（1-D CNN）来识别与HRV相关的时间序列特征。此外，学生心脏训练具有三个隐藏层的复发性神经网络（RNN），以建模学生和HRV。采用这种模型，学生每次解锁手机时都会侵入用户的HRV。我们原型学生并进行了实验和领域的研究，以通过招募60名志愿者来充分评估学生的有效性。总体结果表明，学生可以准确预测用户的HRV。