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量子通道上的经典状态掩蔽
安全性和隐私性是现代通信系统的关键方面 [1]。经典的窃听信道最早由 Wyner [2] 提出，用于模拟存在被动窃听者时的通信。另一方面，Merhav 和 Shamai [3] 提出了一种不同的通信系统，其隐私要求是掩蔽。在这种情况下，发送方通过无记忆状态相关信道 p Y | X,S 传输序列 X n ，其中状态序列 S n 具有固定的无记忆分布，不受传输影响。X n 的发送方被告知 S n ，并需要向接收方发送信息，同时限制接收方可以了解的有关 S n 的信息量。掩蔽设置也可以看作是与不受信任方的通信，其中 Alice 希望向 Bob 发送有限量的信息，并隐藏信息源 [4, 5]。相关设置也在 [6–8] 中进行了考虑。量子信息领域在实践和理论方面都在迅速发展 [9]。通过量子信道的通信可以分为不同的类别。对于经典通信，霍尔沃-舒马赫-威斯特摩兰 (HSW) 定理为量子信道的容量提供了一个正则化（“多字母”）公式 [10, 11]。虽然这种公式的计算一般难以处理，但它提供了可计算的下限，并且在特殊情况下可以精确计算容量。另一个有趣的场景是 Alice 和 Bob 共享纠缠资源。虽然纠缠可用于产生共享随机性，但它是一种更强大的辅助 [12]。例如，使用超密集编码，纠缠辅助可将无噪声量子比特信道上经典消息的传输速率提高一倍。Bennett 等人 [13] 在量子互信息方面充分表征了有噪声量子信道的纠缠辅助容量。Boche 等人 [14] 在编码器中使用信道状态信息 (CSI) 处理经典量子信道。容量是根据因果 CSI 确定的，并且正则化
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
让你的孩子保持最佳状态
什么是儿童健康检查？儿童健康检查有助于我们确保您的孩子健康成长。即使感觉良好，您的孩子也应定期参加这些检查，这一点很重要。儿童健康检查有助于我们了解您的孩子并尽早发现问题（例如生长、发育或其他医疗保健问题）。即使您的孩子因其他疾病而定期就诊，这些检查对于跟踪他们的成长和发育也很重要。如果可能，主要照顾者最好能参加这些检查。这些检查让您和您的提供者有机会相互了解、提出问题并获得答案。您的提供者将讨论一些重要主题。这些包括：
光子状态断层扫描
与经典电子不同，量子态以难以测量而著称。从某种意义上说，电子的自旋只能处于两种状态之一，即向上或向下。通过简单的实验可以发现电子处于哪种状态，对同一电子的进一步测量将始终证实这一答案。然而，这幅图景的简单性掩盖了电子复杂而完整的本质，电子总是处于两种状态之一，而状态会根据测量方式而变化。量子态断层扫描是一种使用许多相同粒子的集合来完全表征任何量子系统（包括电子自旋）的过程。多种类型的测量可以从不同的特征基重建量子态，就像经典断层扫描可以通过从不同的物理方向扫描三维物体来对其进行成像一样。在任何单一基础上进行额外的测量都会使该维度更加清晰。本文主要分为两部分：层析成像理论（第一部分和第二部分）和光子系统的实验层析成像
在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
芳香酶抑制剂：从艺术状态到临床开放问题的旅程
乳腺癌是女性死亡的主要原因。在治疗这种疾病方面已取得了巨大进步，芳香酶抑制剂（AIS）已被认为是基石。它们的特征是高效率和低毒性。作者回顾了可用文献和定义的状态AI管理。这项研究旨在帮助临床医生在日常临床实践中同样权衡患者的需求和疾病控制率的需求。今天，AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。 在这项研究中，专家小组回顾了有关AIS使用的文献，讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用，从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌，以及其有关效率和毒性的管理。 鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果，临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康，心血管系统和代谢的不利影响。 目前，除了癌症治疗外，患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要，尤其是在选定的患者中，例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。 对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。今天，AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。在这项研究中，专家小组回顾了有关AIS使用的文献，讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用，从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌，以及其有关效率和毒性的管理。鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果，临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康，心血管系统和代谢的不利影响。目前，除了癌症治疗外，患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要，尤其是在选定的患者中，例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。