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World File Search System广义
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
有条件的概率和干扰有或没有确定因果秩序的广义测量
在广义测量理论的背景下，格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近，在Flatt等人中。物理。修订版a 96，062125（2017），随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括（克劳斯更新规则）。在这里，我们调查了随后测量的特殊情况，其中中间测量是两个测量值（A或B）的组成以及未定义因果秩序的情况（A和B或B和A）。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明，关联的概率不能单一写，并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率；它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序，还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界，该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
广义CHSH不等式的无关设备量子键分布
量子密钥分布（QKD）的目的是给出两个当事方 - Alice＆Bob - 在共享量子通道时产生秘密密钥的可能性。例如，在Ekert [8]提出的实现中，该通道由产生分配给Alice＆Bob的纠缠粒子的来源组成。在每个回合中，爱丽丝和鲍勃的每个粒子都通过在几个测量设置中选择一个粒子来测量一个粒子。主张爱丽丝的测量结果是安全的，即任何第三方 - 夏娃 - 可能控制量子通道的未知，可以通过推断（从爱丽丝和鲍勃的测量结果中）来保证，源源发射的状态接近纯的两部分纠缠状态。这可以确保鲍勃的结果与爱丽丝的结果选择相关，如果他选择了适当的测量设置，即爱丽丝和鲍勃的措施结果可以形成秘密钥匙。
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
add_residuals.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3每个_neon_tick_data。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 augment.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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量子宇宙学：与广义相对论和牛顿引力中的普朗克尺度直接相关的宇宙学：微观世界与宇宙之间的联系
在本文中，我们将证明宇宙学与普朗克尺度之间存在联系。近年来，人们已经证明，普朗克长度可以独立于 G 、¯ h 和 c 确定，而且一系列宇宙学预测可以仅从两个常数（即普朗克长度和引力速度）推导出来。引力速度可以很容易地在不知道光速的情况下确定 [ 1 , 2 ]。这为宇宙学提供了一个新的视角，并证明了普朗克尺度与宇宙学之间存在联系。这与最近将广义相对论与康普顿频率和普朗克尺度联系起来的广义相对论量化理论完全一致。我们研究了弗里德曼宇宙学和最近基于 Reissner-Nordstrom、Kerr 和 Kerr-Newman 度量的极值解引入的宇宙学。1
疲劳寿命分析广义的POM齿轮...
摘要：用于确定聚合物齿轮的牙根负载能力的当前计算方法（例如VDI 2736）基于与钢齿轮的假设相同的假设。由于非线性材料行为，温度和聚合物速率依赖性，这些预测通常是不准确的。一项先前的研究采用了依赖速率的非线性粘塑料元件（Fe）对聚氧甲基（POM）的建模来量化标准金属齿轮假设中未考虑的材料影响。开发并验证了寿命模型，以根据恒定牙根几何形状的旋转速度预测牙根断裂。在这项研究中，现有的损害模型进行了调整和验证，以包括对缺口（牙根）几何形状的依赖性。将模型扩展到两个损伤参数eTers允许与牙根断裂的非线性速度依赖性无关的表示。这种相关建模方法在材料内部包含两个独立的大坝年龄机制，从而导致齿轮的牙根断裂故障。为了绘制这些机制，将裂纹起始点处的局部材料状态用作损害参数。使用实验数据对双参数损伤模型的校准表明，模型预测属于实验散射。正在进行进一步的研究，以扩大有关广义扭矩加载条件的损坏模型。
素食主义者：生态多样性GDM：广义差异建模
GDM包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Counculate.gdm.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 GDM。4 GDM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 gdm.crssvalidation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 gdm.partition.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 GDM. Transform。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。13 GDM. Transform。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。14 GDM.Varimp。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 gdmdissim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>18 iSplineXtracttract。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 plot.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20个情节。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 predict.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>西南23。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 25 subamam.SitePair。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>西南23。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 subamam.SitePair。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。25摘要。gdm。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
分布式量子计算的广义电路分区
摘要 - 分布式量子计算（DQC）是一种新的范式，旨在通过较小的量子处理单元（QPU）的互连来扩展量子计算。共享的纠缠允许QPU之间的两个状态和门传送。这导致了量子处理能力的有吸引力的水平缩放，这是以纠缠共享协议引入的额外时间和噪声为代价的。因此，跨多个QPU划分量子电路的方法应旨在最大程度地减少分布式QPU之间所需的基于纠缠的通信量。现有协议倾向于主要集中于优化门传送或状态传送的纠缠成本，以涵盖QPU之间的操作，而不是同时涵盖QPU之间的操作。问题的最一般形式应在同一基础上处理门和状态传送，从而使两者组合的成本电路分区最小。这项工作介绍了基于图的公式，该公式允许对门和状态传送成本进行联合优化，包括栅极传送的扩展，将大门分组在一起，用于使用共同资源分配。该配方允许各种电路类型的较低的电子位成本。使用基本的遗传算法，根据平均E-BIT成本和时间缩放，获得了最先进方法的性能。索引术语 - 量词计算，分布式量子计算，优化，量子网络，量子通信