XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相干函数
内容 - TeK Associates
Nuttall。这两种算法都在第 2 章中进行了描述。第 3 章描述了对模拟数据进行的实验，首先测试了为本次调查实施的软件工具，并在附录 D、E、F 和 G 中提供了支持性讨论。然后将这些工具应用于实际数据。这些实验指出了在寻求将多通道 LP 建模应用于雷达目标数据时遇到的这两种代表性算法的一些已知优势和劣势。附录 F 指出了在应用这些多通道 LP 算法时遇到的一些一般问题。第 4 章提供了仅使用自回归 (AR) 过程模型而不是显然更通用的自回归移动平均 (ARMA) 过程的考虑因素。第 5 章及其辅助附录 A 讨论了如何有效处理存在的雷达模糊函数效应，这些效应会影响处理结果，因此，如何根据计算的相干函数表示和相关的调节置信区域来缓和最终的互相关结果和结论。第 5 章将这些技术应用于 Tradex RV 尾流数据，作为对表示连续雷达距离门和/或
![arxiv：2410.21202v1 [Quant-ph] 2024年10月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\72cd6594149717c401794225e88d9ec41aead13e.webp)
arxiv：2410.21202v1 [Quant-ph] 2024年10月28日
我们建模并研究了弱耦合到单模波导的两级发射器的集合的集体非线性光学响应。我们的方法概括了这样的见解，即光子光子相关性是由单个两级发射极散射的光子的相关性，这是由于两光子干扰对许多发射器的情况而产生的。使用我们的模型，我们研究了不同的配置，以探测合奏的非线性响应，例如通过波导或通过外部照明，并为二阶量子相干函数G（2）（τ）而得出分析表达式，以及在波导量中的输出光中的挤压光谱，s sume）。为了传播共鸣的引导光，我们在分析有关G（2）（τ）的实验结果时恢复了与以前相同的预测，涉及的理论模型更加涉及的预测（Prasad等人[1]）和sθ（ω）（Hinney等人[2]）。我们还研究了从两级发射极过渡中引起的光的传播，我们最近在实验中研究了这种情况（Cordier等人。[3]）。我们的模型预测表明，如何利用弱耦合发射器的集体增强的非线性响应，以使用从几个到许多发射器的合奏来生成非经典的光状态。
基于脑电信号的脑动态复杂网络特征提取及儿童癫痫判别框架
摘要：当前关于癫痫的复杂网络研究大多采用脑电图直接构建静态复杂网络进行分析，忽略了其动态特征。本研究采用滑动窗口法对儿童癫痫患者与儿童对照组睡眠状态下的脑电图构建动态复杂网络，提取动态特征并结合到各类机器学习分类器中探究其分类性能，并比较了静态与动态复杂网络的分类性能。在单变量分析中，静态复杂网络中原本不显著的拓扑特征在动态复杂网络中可以转化为显著特征。在大多数导联间连通性计算方法下，利用动态复杂网络特征进行判别的准确率均高于静态复杂网络特征。特别是在全频段下的相干函数虚部（iCOH）方法中，大多数机器学习分类器的判别准确率均高于95%，且在较高频段（β频段）和全频段的判别准确率高于较低频段。与使用静态复杂网络特征相比，我们提出的方法和框架可以有效地概括脑电信号中更多的时变特征，从而提高机器学习分类器的判别准确率。
Relating non-local quantum computation to 眀氀碗渀攀...
非局部量子计算 (NLQC) 是位置验证方案的一种作弊策略，并出现在 AdS/CFT 对应的背景下。在这里，我们将 NLQC 与信息理论密码学的更广泛背景联系起来，将其与许多其他密码原语联系起来。我们展示了 NLQC 的一个特例，称为 f -routing，它等同于条件秘密披露 (CDS) 原语的量子类似物，其中等同是指一个任务的协议为另一个任务提供了协议，而资源成本的开销很小。我们进一步考虑了位置验证的另一个特例，我们称之为相干函数评估 (CFE)，并表明 CFE 协议为私有同步消息传递 (PSM) 场景诱导了类似的有效协议。通过将位置验证与这些密码原语联系起来，信息理论密码学文献中的许多结果为 NLQC 提供了新的含义，反之亦然。这些包括对 2 O（√nlogn）纠缠的最坏情况 f 路由成本的第一个亚指数上限，针对被认为超出 P/poly 的问题的有效 f 路由策略的第一个示例，量子设置中 CDS 的量子资源的线性下限，CFE 的通信成本的线性下限，以及对于可以用低 T 深度的量子电路计算的函数的量子设置中 CDS 的有效协议。