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具有未表征设备的广义时间箱量子随机数发生器
基于量子力学的随机数生成器 (RNG) 因其安全性和不可预测性而引人注目，与传统生成器（如伪随机数生成器和硬件随机数生成器）相比。这项工作分析了一类半设备独立的量子 RNG 中，随着希尔伯特空间维数、状态准备子空间或测量子空间的增加，可提取随机性的数量的变化，其中限制状态重叠是核心假设，建立在准备和测量方案之上。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并得出了最佳方案的结论。我们研究了时间箱编码方案的一般情况，定义了各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间，并讨论了获得最大熵的最佳方案。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了它们可能的结果安排。我们通过考虑设备的缺陷，特别是探测器的后脉冲效应和暗计数来评估它们的性能。最后，我们证明这种方法可以提高系统熵，从而产生更多可提取的随机性。
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
FEMA：针对大样本全脑成像数据的快速高效混合效应算法
图 1 分箱对固定效应参数估计的均方误差 (MSE) 的影响。我们模拟了 2000 个具有 5 个固定效应（10,000 个观测值）的成像变量。然后，使用 20 个不同的箱值，我们使用 FEMA 估计参数并计算参数估计的平均（超过 50 次重复）平方误差。面板 (a) 中的黑色虚线表示五个固定效应中的每一个的总 MSE（跨 2000 个成像变量），而橙色实线表示五个固定效应的总 MSE 的平均值。我们观察到最小总 MSE 在箱值为 100（由绿线表示）时，而箱值为 20（由紫线表示）显示出可比的 MSE；面板 (b) 显示每个箱值所需的计算时间（跨 50 次重复取平均值）；箱值为 20（紫线）的计算时间是箱值为 100（绿线）所需计算时间的一小部分。请注意，两个面板的 x 轴都是非线性的。
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
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潜艇通信电缆法2020年2011年监管机构法案1986年电信法（仅与广播有关的那些部分有关）2011年电子通信法案1113年EBSENEPUBLICATIONS ACT 1973公共电信服务（公共电信服务）（许可证）法规（许可）法规（1998年）1987年订阅1987年订阅范围2003年•2003年•2003年•2003年•2003年•2003年•2003年• 1959年的电影（《展览控制》）法案1963年禁止出版物政治广播指示1980电信广播电台（股票）规定（股票）1987年SoundBroadcasting服务法规1994年卫星网络网络通知和协调法规20071965年政府费用法案（1965年范围范围范围范围范围1971年广播范围（FES）范围（FES）范围（FES）范围（FES范围范围乐队）1987
