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World File Search System概率密度
使用量子模拟器测量时间相关密度的三种方法的比较
量子算法被吹捧为解决一些经典难题（如量子力学模拟）的一种方法。所有量子算法的最终结果都是量子测量，通过量子测量可以提取和利用经典数据。事实上，许多现代混合经典方法本质上是具有短量子电路描述的状态的量子测量。在这里，我们比较和研究了从量子模拟中提取时间相关的单粒子概率密度的三种方法：直接 Z 测量、贝叶斯相位估计和谐波反演。我们在时间相关密度函数理论的潜在反演问题背景下测试了这些方法。我们的测试结果表明直接测量是更好的方法。我们还重点介绍了其他两种方法可能有用的领域，并报告了使用 Rigetti 的量子虚拟设备进行的测试。这项研究为量子计算的即将应用提供了一个起点。
量子计算 2022
摘要 — 量子技术充满了比喻和字面噪音，掩盖了它的前景。在本概述中，我们将尝试对量子技术的前景进行冷静的评估，重点是计算。我们对量子计算和量子技术进行了一次介绍，旨在让科学家和工程师能够理解，但又不至于成为一篇通俗易懂的文章。我们的目标不是全面的回顾或肤浅的介绍，而是作为一张有用的地图，引导读者了解关于量子技术和量子计算的炒作、科学文献和即将发布的新闻稿。我们的目标是引用最新的主题评论和关键结果，并引导读者远离谬论，关注当前量子计算文献中的积极讨论。本文的目标是在不损害科学性的情况下，做到学究式的介绍。量子技术领域，尤其是量子计算技术，已经成为学术界和企业研究与开发的活跃领域。它也成为全球公司、政府和私人投资者大量投资的领域。例如，2021 年全球投资估计为 244 亿美元，其中美国通过《国家量子计划法案》在五年内拨款 12 亿美元 [1]，[2]。到目前为止，这项全球投资已经在技术进步、旗舰实验和重大智力发展方面获得了回报。量子技术是依赖于独特量子资源的探测器、设备和通信系统，量子计算是利用这些量子技术来加速或以其他方式改进计算任务和问题的解决方案。量子力学的封装产生了许多可用于存储和操纵量子信息的量子技术。假设信息是物理的 [3]，携带或存储该信息的物体可能表现出独特的量子行为，然后我们将存储的信息称为量子信息。如果我们将信息的最小单位视为取值为零或一的比特，那么类似地，量子信息的最小单位是量子比特（或量子位）。第一部分概述了关键的现代量子技术。第二部分给出了驱动这些设备的理论。我们对量子力学的介绍有些新颖，因为我们从量子态开始，将其作为直接从普通概率密度向量扩展而来的量子概率密度矩阵。这些关键思想为
Fokker-Planck反馈控制框架用于结肠癌诱导血管生成的最佳个性化治疗
本文提出了一种用于获得结肠癌诱导血管生成个性化最佳治疗策略的新框架。结肠癌的动力学由 It´o 随机过程给出，这有助于对系统中存在的随机性进行建模。然后，随机动力学由 Fokker-Planck (FP) 偏微分方程 (PDE) 表示，该方程控制相关概率密度函数的演变。使用三步程序获得最佳疗法。首先，制定一个有限维 FP 约束优化问题，该问题输入单个嘈杂的患者数据，并求解以获得与单个肿瘤特征相对应的未知参数。接下来，使用最佳参数集的灵敏度分析来确定要控制的参数，从而有助于评估治疗类型。最后，解决反馈 FP 控制问题以确定最佳组合疗法。由贝伐单抗和卡培他滨组成的组合药物的数值结果证明了所提框架的有效性。
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
用于锂离子电池健康估算状态的基于装袋的ELM算法中的超参数优化
daniel-ioan Stroe能源系Aalborg University Aalborg，丹麦des@energy.aau.dk摘要 - 广泛研究了人工神经网络的健康状况（SOH）估计锂离子电池的估计，因为它们可以从原始数据中识别全球功能，并能够与多二维数据相处。，但模型的性能在一定程度上取决于选择超参数的选择，而超参数在模型训练期间保持恒定。为了提高概括性能和准确性，为电池SOH估算提供了一个集合学习框架，其中将多个极端学习机与装袋技术结合在一起。然后，基本模型的袋子和神经元的数量通过五种常用的高参数优化方法调节。此外，选择具有最大概率密度的SOH值作为输出估计，以进一步提高估计精度。最后，对NMC和LPF电池的实验结果表明，具有超参数优化的提出的方法可以实现稳定而准确的电池SOH估计。无论使用哪种优化方法，NMC和LFP电池的SOH估计的平均百分比误差分别可以保持在1％和1.2％以下。
量子力学中的逻辑熵和负概率
由 David Ellerman 在最近的一系列论文中引入。尽管数学公式本身并不新鲜，但 Ellerman 提供了 SL 的合理概率解释，作为给定集合上分区区别的度量。同样的公式在量子力学中被视为熵的有用定义，它与量子态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式有助于概括包含负值的概率，这一想法可以追溯到费曼和维格纳。在这里，我们根据逻辑熵的概念分析和重新解释负概率。在有限维空间中推导并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子类属性。对于无限维空间（连续体），我们表明，在逻辑熵和总概率随时间保持不变的唯一假设下，可以得到概率密度的演化方程，该方程与相空间中 Wigner 函数的量子演化基本相同，至少在仅考虑动量变量时如此。这一结果表明，逻辑熵在建立量子物理的特殊规则方面发挥着深远的作用。
使用MDPFUZZ（可复制性研究）（摘要）
但是，与该方法的算法相比，我们确定了原始实现中的严重错误以及显着的差异（稍后详细介绍）。我们联系了作者讨论这些差异（在电子邮件对话中）。最后，我们担心其功能复杂性，这对于有效的测试至关重要。的确，该框架通过基于高斯混合模型（GMM）的覆盖范围来指导测试过程，这是计算重量的任务。确切地说，MDPFUZZ的想法是指导一个生成和突变输入测试的模糊过程。测试是通过维护（1）揭示正在测试模型中弱点的输入池（即鲁棒性）和（2）被认为发现的测试结果的基于覆盖的指导）。Pang等。提议计算由两个GMM的测试用例产生的状态序列上的输入覆盖率，这需要计算1 + 2 | 푀|概率密度（푀是序列的长度）。额外的覆盖范围指南旨在以新颖的方式行使正在测试的模型，从而更有可能发现故障。Pang等。用四种用例检测，GMMS指导效率，故障分析和政策改进（RETRANE）评估了他们的工作。特别是，他们表明mdpfuzz发现
蛋白质语言模型识别无序的，保守的基序驱动阶段分离
图2：ESM2预测结构化和无序残基的适应性景观。（a）呈现了人类HP1α蛋白（Uniprot ID：P45973）中氨基酸的ESM2评分，残基的PLDDT得分低于70，以蓝色突出显示，以表示缺乏确定结构的区域。（b）在结构秩序不同程度的三个区域的健身景观的详细观点。在左侧，人类HP1α蛋白的Alphafold2预测的结构以卡通表示显示，其颜色为PLDDT分数。三个特定区域，代表柔性无序（残基75-85），保守无序（残基87-92）和折叠（残基120-130）段，分别用蓝色，橙色和红色突出显示，使用球形粘贴样式。右侧的面板描绘了每个区域中每个区域的ESM2 LLR预测。（c，d）PLDDT和ESM2分布分布的直方图（C）和无序（D）残基。轮廓线表示计算为 - log P（PLDDT，ESM2）的自由能水平，其中P是基于其PLDDT和ESM2分数的残基的概率密度。轮廓以0.5个单位间隔间隔，以区分不同密度的区域。
中国海洋经济的发展趋势
本文旨在通过预测关键领域的附加值，然后提供量身定制的政策建议，从而为中国海洋行业的未来趋势提供见解。这些行业一级的经济指标的特征是样本量，部门异质性和不规则浮雕，需要一种专门的方法来处理数据功能并为每个行业提供预测。为了解决这些问题，通过准确性和稳健性测试，应用并证明了将符合分数积累与灰色预测模型集成并证明有效的符合分数灰色模型（CFGM）。首先，多步实验的结果表明，在部门添加价值预测的背景下，CFGM模型的表现显着优于传统统计，机器学习模型和灰色模型，平均准确性提高了32.14％。第二，CFGM产生的预测值的鲁棒性和稳定性通过概率密度分析（PDA）和最佳（MCB）测试的多重比较进一步验证，从而排除了这些准确预测的可能性，即这些准确的预测是仅有机会的结果。第三，CFGM模型用于估计多个海洋行业的未来增加价值，并提出了确保海洋经济可持续发展的建议。