XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教程
生命周期成本和可靠性工程教程
自从大约 250 年前工业革命开始以来，客户就一直要求通过更高的可靠性、可维护性和可支持性 (RMS) 实现更好、更便宜、更快、更少投入。当人们开始从事为他人而非为自己提供产品的业务时，他们的客户总是希望确保自己不会被剥削，并且他们能够物有所值，产品能够满足需求。今天的客户也不例外。唯一改变的是，公司规模扩大了，产品变得更加精致、复杂和昂贵，而客户变得更加苛刻，甚至更加不信任。正如所有形式的进化一样，红皇后综合症 (Lewis, C. 1971, Matt, R., 1993) 永远存在——在商业中，就像在所有事物中一样，你必须继续跑得更快才能停下来。无论你把某样东西做得多么好，它都永远不会保持足够好的状态。运营商希望实现无限的性能，零生命周期成本，从接收之日到处理之日，始终保持 100% 的可用性。设计师/制造商/供应商/生产商的任务就是尽可能接近这些极限，或者至少接近
量子卷积神经网络的教程（...
摘要 - 纠结神经网络（CNN）是计算机视觉中的流行模型，具有充分利用数据相关信息的优势。但是，如果数据或模型的给定维度太大，CNN的学习效率很大。量子卷积神经网络（QCNN）为使用量子计算环境或提高现有学习模型的性能的方向提供了解决问题的新解决方案。第一项研究将提出一个模型，以通过将CNN的结构应用于量子计算环境，从而有效地解决量子物理和化学中的分类问题。研究还提出了可以使用多尺度纠缠重归于ANSATZ（MERA）的O（log（log（n））深度计算的模型。第二项研究介绍了一种通过在现有计算机视觉中使用的CNN学习模型中添加量子计算来提高模型性能的方法。该模型也可以在小量子计算机中使用，可以通过在CNN模型中添加量子卷积层或用卷积层替换混合学习模型。本文还验证了QCNN模型是否能够通过使用Tensorflow量子平台使用MNIST数据集进行训练与CNN相比，是否能够有效学习。
Quantum Master方程的教程
6 return np.trace(rho.dot(rho)) 7 8 # Partial trace of bipartite systems 9 def PartialTrace(rho,d1,d2,system=1): 10 axis1,axis2 = 1,3 11 if system == 2: 12 axis1 -= 1 13 axis2 -= 1 14 return np.trace(rho.reshape(d1,d2,d1,d2), axis1=axis1, axis2=axis2) 15 16 d1,d2 = 2,2 # dimension of each subsystem 17 B1,B2 = np.eye(d1),np.eye(d2) # basis for each subssystem 18 thetas = np.linspace(0,np.pi/2,100) # angle for superposition coefficient 19 purity = [] # purity set 20 for theta在thetas：＃超过theta 21 psi =（np.cos（theta）*np.kron（b1 [0]，b2 [0]），b2 [0]）+np.sin（theta）*np.kron（b1 [1]，b2 [1]，b2 [1]，b2 [1]）＃状态矢量22 rho = np.outer（psi，psi，psi，psi conjate（PSI）＃） parttrace（Rho，D1，D2，System = 1）＃系统的边际状态1 24 PURITY.APPEND（PURITY（RHO1））＃计算和附加纯度25 FIG，AX = PLT.Subplots（figsize =（6,2））26 AX.Plot（Thetas/Np.pi，np.pi，pureity，purity，purity，poletity，colority，colority，colory ='blue'）; 27 AX.SET_XLABEL（r'ub \ theta/\ pi $'，usetex = true，fontsize = 10）; 28 AX.SET_YLABEL（r'purity $ \ Mathcal {p} [\ rho_1（\ theta）] $'，usetex = true，fontsize = 10）;
试点研究和实践教程
摘要 由于出版物数量迅速增长，质量参差不齐，迫切需要帮助科学家消化和评估相关论文，从而促进科学发现。这产生了许多紧迫的问题；然而，科学论文生命周期中的计算机与人协作仍处于探索阶段，缺乏分析相关任务的统一框架。此外，随着大型语言模型 (LLM) 近期取得的重大成功，它们在学术写作中发挥着越来越重要的作用。在本前沿教程中，我们旨在提供论文生命周期的全面概述，详细说明机器如何增强科学家研究过程的每个阶段，包括科学文献理解、实验开发、手稿撰写以及最终的草稿评估。本教程专为对这一快速发展的 NLP 增强论文写作领域感兴趣的研究人员而设计。本教程还将包括一节动手练习，在此期间参与者可以指导机器产生想法并自动撰写关键论文元素。此外，我们将解决当前的挑战，探索未来的方向，并讨论潜在的道德问题。为整个论文生命周期的人机协作而设计的工具包也将公开发布。教程材料可在线访问 https://sites.google.com/view/coling2024-paper-lifecycle/ 。
亚稳态和同步器：教程 - Typeset.io
主锁存器如何进入亚稳态？考虑图 2 左侧的触发器。假设时钟为低，节点 A 为“1”，输入 D 从“0”变为“1”。结果，节点 A 下降，节点 B 上升。当时钟上升时，它会断开节点 A 的输入并关闭 A—B 循环。如果 A 和 B 恰好在其亚稳态水平附近，则它们需要很长时间才能偏离合法数字值，如下所示。事实上，一个定义是，如果触发器的输出变化晚于标称时钟到 Q 传播延迟 (t pCQ )，则触发器一定是亚稳态的。我们可以通过调整时钟和数据的相对时序来模拟这种效果，直到获得所需的结果，如图 3 所示。顺便说一句，触发器的其他时序不当的输入（异步复位、清除，甚至由于时钟门控不良导致的时钟脉冲太短）也可能导致亚稳态。
量子地理信息系统（QGIS）教程
2.1 网站链接地址....................................................................................................................................................................3 2.2 “免费空间数据”链接地址....................................................................................................................................................4 2.3 “国家级数据”链接地址....................................................................................................................................................4 2.4 选择国家下载 Shape 文件....................................................................................................................................5 2.5 选择“行政数据”......................................................................................................................................................5 2.6 下载 Shape 文件。 . ... . ...
线性量子系统：教程
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后给出一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是，介绍了一种信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了其应用。由于单光子态和多光子态是量子信息技术中的有用资源，因此本文介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简要介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并使用最近的实验证明了量子线性系统和网络理论的有效性。
envi机器学习教程：监督分类
要为监督分类器创建培训数据，必须使用光栅和相关的ROI提取标记的像素。您将使用Envi机器学习ML培训数据从ROIS任务来创建培训数据。此任务将从.xml文件中指定的ROI识别的栅格中提取所有标记的像素。将创建一个包含单一光谱的新栅格。训练栅格的尺寸为（行= 1，列=输入栅格列，bands =输入栅格频段 + 1）。附加频段将提供每个像素的数字值，此数字值代表每个像素的类标签值。