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World File Search System推断
推断量子时空相关性中的时间箭头
我们考虑如何从两个时间和任意数量的量子比特的量子实验中分辨出与测量数据相关的时间顺序。我们定义了一个时间箭头推理问题。我们考虑在时间反转下对称或不对称的初始状态和最终状态的条件。我们通过伪密度矩阵时空状态表示时空测量数据。有一个完全正向和迹保持 (CPTP) 的正向过程和一个通过基于反转单元膨胀的替代恢复图获得的反向过程。对于不对称条件，协议确定数据是否与单元膨胀恢复图或 CPTP 图一致。对于对称条件，恢复图产生有效的 CPTP 图，实验可以在任一方向进行。我们还讨论了将该方法应用于 Leifer-Spekkens 或过程矩阵时空状态。
使用机器学习进行业务推断和风险建模
中断，因此，它们被归类为“高影响、低概率”（HILP）事件。航空事故报告由专家审查，但全面了解事故及其整体影响也很重要。这项研究提供了一个可解释的机器学习框架来预测飞机损坏。此外，它描述了通过使用模拟工具检测到的飞行规范模式，并阐明了特定航空事故的根本原因。因此，我们可以以 85% 的准确率和 84% 的同类准确率预测飞机损坏。最重要的是，我们模拟了可能的飞行类型、飞机类型和飞行员专业知识的组合以得出见解，并建议航空利益相关者（例如机场管理人员、航空公司、飞行培训公司和航空政策制定者）可以采取的行动。简而言之，我们将预测结果与模拟相结合，以解释发现并规定行动。
在太空域中加速对FPGA的深度学习推断
- 仅由Serdes限制的车道速率（例如RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即） 快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。 - 即使超过80％的FPGA利用率RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。- 即使超过80％的FPGA利用率
单量子比特麦克斯韦妖的量子过程推断
量子测量理论是围绕密度矩阵和可观测量建立的，而热力学定律则以热机和冰箱等过程为基础。量子热力学的研究融合了这两个不同的范式。在本文中，我们重点介绍了量子过程矩阵作为描述量子领域热力学过程的统一语言的用法。我们在量子麦克斯韦妖的背景下通过实验证明了这一点，其中通常研究两个主要量：平均功提取 ⟨ W ⟩ 和功效 γ，后者衡量反馈操作使用获得的信息的效率。利用量子过程矩阵工具，我们为这两个量开发了最佳反馈协议，并在超导电路 QED 装置中通过实验研究它们。
通过混合模型学习推断心血管生物标志物
可穿戴设备提供对生物标志物的连续监测，并介绍了诊断心血管疾病的机会，可能会降低其死亡率。机器学习有望从传感器数据中预测心血管生物标志物，但其使用通常取决于标记的数据集的可用性，该数据集由于技术和道德约束而受到限制。另一方面，生物物理模拟为数据稀缺提供了一种解决方案，但由于固有的模型简化和指定错误，在模型转移到现实中面临挑战。基于混合学习的进步，我们引入了一种方法，该方法结合了植物模拟的脉冲波传播模型，并植根于生物物理模拟，并使用未经标记的现实世界数据训练的校正模型。这种生成模型将心血管参数转换为现实世界传感器的测量值，并且在作为自动编码器进行训练时，还提供了反向转换，将测量值映射到心血管生物标志物。值得注意的是，当使用实际脉冲波数据进行评估时，我们的混合方法似乎仅基于模拟的模型，仅基于推断心血管生物标志物的模拟，开辟了新的途径，用于在数据受限的方案中推断生理生物标志物。
对质量为零质量的多变量有限数据推断
这篇主要的研究论文是由Uwindsor奖学金的论文，论文和主要论文免费提供给您的。已被Uwindsor的奖学金授权管理人纳入主要论文。有关更多信息，请联系schoolship@uwindsor.ca。
对人类3D视觉推断的算法和建筑约束
感知在多个时间尺度上展开。腹侧颞皮层（VTC）支持“一眼”可能的视觉推断（即<200ms），例如对象分类。其他视觉推断，例如推断陌生物体的3D形状，需要更多的时间。结合了心理物理学，电生理学和病变数据，我们在这里确定了这种能力构成的神经结构和算法。首先，我们将人类参与者的一线队列与猕猴VTC的电生理记录进行了比较。虽然VTC响应预测了“一目了然”的性能，但人类的观看时间增加了VTC。接下来，我们证明了VTC下游的神经系统，内侧颞皮层（MTC）在这些时间扩展的视觉推断中起因果作用。最后，通过一系列在实验室的眼影实验中，我们表明对象特征的顺序视觉采样既是在参与者之间可靠的，又是必要的。从这些数据中，我们建议MTC通过在视觉空间序列上整合，为人类感知的理论和模型提供算法和架构结构来进行视觉推断。
提出的用于测量比较核酸的中性化推断
摘要本文引入了生物信息学领域的新型中性粒细胞推断模型。该模型用于开发一个可靠的模型，以进行人核酸的精确比较，其中新的DNA序列与旧核酸的综合数据库相匹配。根据准确性，确定性，不确定性，公正性和中立性分析结果。在某些情况下，提出的模型在某些情况下获得了33％的平均准确性率，但序列之间的相似性表明其能够准确地以85％的高准确率差异为85％，这突出了其在区分不同序列方面的有效性。然而，在某些情况下，中立标准产生0％的中性标准可能会引起人们对模型结果对特定样本的潜在偏差的担忧。需要进一步的研究来了解影响中立性的因素并改善其以获得无偏见的结果。总而言之，这项研究强调了在生物信息学领域中采用中性嗜性推断模型的重要性。它为未来的核酸比较建立了可靠的基准，为序列分析和基因组研究中的高级和更全面的应用铺平了道路。
利用光谱和卷积网络推断空间物体方向
准确推断空间物体的方向对于了解其运行状态和协调有效的空间交通管理至关重要。为了制定解决方向推断问题所需的框架，我们分析了几种标准的旋转数学表示，重点是连续性、唯一性和深度学习效率。在此基础上，我们自然而然地想到实现一种鲜为人知但表现良好的 6D 旋转表示。对于我们的推理模型的输入，我们采用了一种距离不变的观测技术，该技术长期以来一直用于在最小尺度上探索宇宙的最远处——光谱学。在深度卷积神经网络 (CNN) 的帮助下，我们研究了使用模拟的原始长缝光谱图像来推断未解析的大轨道半径范围内空间物体方向的可行性。我们介绍了在多个空间物体的光谱图像上训练 CNN 的方法和结果，目的是 i) 标准化旋转分析中使用的测量方法，ii) 建立基于光谱的性能的上限，以及 iii) 为未来将光谱应用于空间领域感知的工作扩展提供简单场景的基线。
探测量子相干性以推断引力纠缠的限制
寻找一种可行的方案来测试引力相互作用的量子力学性质引起了越来越多的关注。到目前为止，引力介导的纠缠产生似乎是潜在实验的关键因素。在最近的一项提案 [D. Carney 等人，PRX Quantum 2，030330 (2021)] 中，将原子干涉仪与低频机械振荡器相结合，提出了一种相干性复兴测试来验证这种纠缠产生。由于只对原子进行测量，因此该协议无需进行相关测量。在这里，我们探索了这种协议的公式，并具体发现，在设想的高热激发操作状态下，没有纠缠概念的半经典模型也会给出相同的实验特征。我们在完全量子力学计算中阐明，纠缠不是相关参数范围内复兴的来源。我们认为，在目前的形式下，建议的测试仅在振荡器几乎处于纯量子态时才有意义，并且在这种情况下，影响太小而无法测量。我们进一步讨论了潜在的开放结局。结果强调了在测试物理系统的量子力学性质时明确考虑量子情况与经典期望的不同之处的重要性和微妙之处。