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World File Search System局部性
探索的量子握手
另一方面，量子力学是非本地的，这意味着量子系统的组件部分即使在太空中和光速接触速度不超出空间，即使它们在太空中良好分开也可能会继续相互影响。在1935年，阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）和他的同事鲍里斯·波多尔斯基（Boris Podolsky）和内森·罗森（Nathan Rosen）（EPR）首先指出了标准量子理论的这一特征，并于1935年在一份关键论文[1]中[1]指出，他们认为发现的非局限性是一种毁灭性的瑕疵，证明了标准量子形式不正确，或者表明是错误的。爱因斯坦称非局部性为“远处的怪异动作”。Schrödinger遵循发现量子非局部性的发现，详细介绍了多部分量子系统的组件即使在良好的分离中，它们也必须彼此依赖[2]。
卷积神经网络利用 MR 波谱成像数据预测脑肿瘤等级和阿尔茨海默病
脑部疾病通常通过磁共振成像（MRI）来诊断，以识别解剖偏差，在某些情况下，通过磁共振波谱（MRS）来评估代谢异常[1，2]。磁共振波谱成像（MRSI）以覆盖大脑的二维或三维网格中体素的光谱形式提供代谢信息。MRS 可帮助确定脑部疾病的类型和严重程度，在局部或异质性病变的情况下，可将体素分为健康、非健康或疾病严重程度，例如脑肿瘤[3-12]。在通过 MRI 诊断脑部疾病时，正确的图像分割对于可视化解剖结构和识别病理区域非常重要。相反，在通过 MRSI 进行诊断时，重点更多地放在特征选择算法上，以识别代谢异常[13，14]。在大多数 MRSI 研究中，MRI 用于解剖指导，但事实已证明，将其与 MRI 信息相结合可提高诊断水平[4、10、13、15–18]。卷积神经网络（CNN）[19] 在医学图像分割方面取得了成功[20–23]。CNN 是一种人工神经网络[24]，是目前图像分类的最新技术[25–27]。它们通过卷积充当特征提取器。输入与一个或多个核进行卷积，并使用新的表示来预测输入属于哪个类。因此，经过训练后，核会生成原始输入的表示，该表示更适合区分分配给不同类别的样本。最近，CNN 已应用于 MRS(I) 数据，以估算代谢物的组织浓度 [ 28 – 30 ]、提高 MRSI 的空间分辨率 [ 31 ] 以及评估 MRSI 光谱质量和过滤伪影 [ 32 , 33 ]，但它们尚未用于通过 MRSI 对疾病进行分类。使用 MRSI 数据开发分类模型的一个挑战是可用的案例数量有限。MRSI 数据通常很稀缺，阻碍了使用具有许多参数需要学习的深度神经网络架构。因此，在本文中，我们研究了使用只有一个隐藏层的浅层 CNN 对 MRSI 疾病进行分类。尽管光谱和图像是不同的数据类型，但它们都以特征局部性为特征：图像在空间上是局部性，而光谱在光谱上是局部性 [ 34 ]。特征局部性意味着相邻特征的值高度相关。这些相邻特征是光谱的相邻频率和图像的附近像素。在本文中，我们基于 [ 35 ] 提出了一种 CNN 方法，利用这种特征局部性对脑体素进行分类。为了实现这一点，我们设计了一种类型融合方法，其中光谱和图像数据被联合用于训练具有单个隐藏卷积层的 CNN，该层考虑了光谱的光谱局部性和图像的空间局部性。此外，我们在损失函数中添加了一个正则化项，以惩罚权重值的较大变化，从而避免过度拟合。具体来说，我们考虑了一个具有两个输入分支的 CNN，每个分支都有一个隐藏的卷积层，以便同时处理脑体素的光谱和图像特征。每个分支都由一个隐藏的卷积层组成。这两个分支的输出是
多个对象跟踪的变压器：探索视觉
多对象跟踪（MOT）是各个领域的关键任务，例如官能分析，监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究，在训练和部署经典的逐个检测范式的同时，在实现先进的性能的同时，训练和部署更快，更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络（CNN）和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入，但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽，这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合，并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。
北京大学量子材料科学中心 - International Center for Quantum ...
在非相对论量子系统中，利布-罗宾逊定理 [1-2] 规定了一个新出现的速度限制 v，在幺正演化下建立了局部性，并限制了执行有用量子任务所需的时间。在本次演讲中，我将介绍我们的工作 [3]，即将利布-罗宾逊定理扩展到具有测量和自适应反馈的量子动力学。与测量可以任意违反空间局部性的预期相反，我们发现量子信息的速度最多可以提高 (M+1) 倍，前提是已知 M 个局部测量的结果；即使经典通信是即时的，这也是如此。我们的界限是渐近最优的，并且被现有的基于测量的协议所饱和 [4]。我们严格限制了量子计算、纠错、隐形传态以及从短程纠缠初始状态生成纠缠资源状态（Bell、GHZ、Dicke、W 和自旋压缩状态）的资源要求。我们的研究结果限制了使用测量和主动反馈来加速量子信息处理，并限制了大量已提出的量子技术的可扩展性。参考文献：[1] Lieb 和 Robinson，“量子自旋系统的有限群速度”，Comm. Math. Phys. 28, 251 (1972)。[2] Chen, Lucas 和 Yin，“多体量子动力学中的速度限制和局部性”，arXiv：2303.07386。[3] Friedman, Yin, Hong 和 Lucas，“带测量的量子动力学中的局部性和误差校正”，arXiv：2206.09929。[4] Briegel, Dur, Cirac 和 Zoller，“量子中继器：不完美局部操作在量子通信中的作用”，Phys. Rev. Lett. 81, 5932 (1998)。
来自非等距映射和德西特张量网络的重叠量子比特
从更基本的量子引力理论中产生局部有效理论，该理论似乎具有更少的自由度，这是理论物理学的一个主要难题。解决该问题的最新方法是考虑与这些理论相关的希尔伯特空间映射的一般特征。在这项工作中，我们从这种非等距映射构建了近似局部可观测量或重叠量子比特。我们表明，有效理论中的局部过程可以用具有更少自由度的量子系统来欺骗，与实际局部性的偏差可以识别为量子引力的特征。举一个具体的例子，我们构建了两个德西特时空的张量网络模型，展示了指数扩展和局部物理如何在崩溃之前被欺骗很长一段时间。我们的结果强调了重叠量子比特、希尔伯特空间维度验证、黑洞中的自由度计数、全息术和量子引力中的近似局部性之间的联系。
量子网络中的单光子非局域性
当光子撞击平衡分束器时，会获得单光子最大纠缠态。其非局部性质在量子光学和基础界引起了激烈的争论。然而，很明显，仅由无源光学元件制成的标准贝尔测试无法揭示这种状态的非局部性。我们表明，单光子纠缠态的非局部性仍然可以在仅由分束器和光电探测器组成的量子网络中揭示。在我们的协议中，三个单光子纠缠态分布在一个三角形网络中，在光子路径中引入了不确定性，并创建了非局部相关性，而无需进行测量选择。我们讨论了一个具体的实验实现，并提供了我们的协议对标准噪声源耐受性的数值证据。我们的结果表明，单光子纠缠可能是一种有希望的解决方案，可以生成真正的网络非局部相关性，可用于基于贝尔的量子信息协议。
交易因果关系订单| Ravi Kunjwal
量子理论接纳了量子非局部性的集合而没有纠缠（QNLWE）。这些合奏由看似古典的状态（它们是完全可区分的且无输入的）组成的，这些状态不能完全歧视本地操作和经典交流（LOCC）。在这里，我们从因果的角度分析了Qnlwe，并展示了如何使用本地操作和经典交流完美地歧视其中的某些集团，而无需确定的因果关系。具体来说，三方访问了无限期因果秩序实例（Araújo-Feix - Baumeler-Wolf进程）可以完美地歧视QNLWE合奏中的状态 - 与本地操作的移动合奏。因此，这种类型的量子非局部性以一定的因果秩序消失，同时保留经典的交流。我们的结果从而利用了LOCC是三个约束的结合的事实：本地操作，经典交流和确定的因果秩序。此外，我们还展示了Araújo-Feix的多部分概括 - Baumeler-Wolf工艺如何转化为展示QNLWE的多Quhitemembles。此类合奏对于加密协议具有独立的兴趣，并且研究了LOCC无法实现的可分离量子操作。
西萨福克联盟交付计划23/24
•使用Haverhill局部性作为：确定服务和临床要求清楚每个地方可用的所有资产与地区和自治市政委员会建立主动合作伙伴•共享建筑物的单一管理•确保系统决策的共享空间的系统决策范围•支持未来的系统范围•估算范围•估算范围
研究人员意识到有效产生高级...
早在2016年，USTC的研究人员实验表明，非局部性可以通过单粒子的情境性通过两粒子相关性产生，这些相关性不会违反任何贝尔的不平等，并产生了三维纠缠。在2020年，分别实现了通过11 km纤维的高维纠缠的32维量子纠缠和有效的分布，以奠定可伸缩量子网络的坚实基础。
医疗保健和临床医学中的人工智能
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