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录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
SIRS流行病具有免疫力的个体异质性
在当前的论文中，我们分析了一个扩展的SIRS流行模型，在该模型中，个体水平的免疫力以指数级的速度逐渐降低，但是在个体之间的减弱率可能会有所不同，例如，作为免疫系统差异的影响。该模型还包括旨在达到和维持牛群免疫力的疫苗接种方案。我们考虑了已知各个减弱参数的知情情况，因此可以根据自上次疫苗接种以及个体衰减率以来的时间来选择疫苗，以及更有可能未知的情况下的疫苗不知情的情况，在这些情况下，只有允许疫苗接种量以来，因此允许时间依赖时间。得出了知情和均匀异质情况的最佳疫苗接种政策，并将其与均质减弱模型（这意味着所有个体都具有相同的免疫力降低率），以及经典的SIRS模型，其中在一个飞跃中完全免疫以完全免疫力下降。表明，经典的SIRS模型需要最少的疫苗，其次是均匀逐渐减弱的SIRS，然后是该模型的知情情况，具有异质性的逐渐减弱。最有可能的情况是，需要大多数饲养群疫苗的情况是，免疫异质性逐渐逐渐减弱。对于被选为模仿Covid-19-19的参数值，并假设最初的初始免疫力和12个月的累积免疫力为12个月，经典的同质爵士的流行表明，每15个月为个体疫苗接种足以达到和维持畜群的免疫力，而不是呈阳性的情况，则需要呈额定的速度，以相对的速度逐渐降低。每4.4个月接种一次。
无限维量子信息理论及其在光通道中的应用
摘要 | 信息论涉及信息源的有效表示，并为通过信道可靠地传输的信息量提供基本限制。这些源和信道通常是经典的，即由标准概率分布表示。量子信息论将其提升到一个新的水平，我们允许源和信道是量子的。从量子态的表示到量子信道上的通信，该理论不仅从本质上概括了经典的信息论方法，而且还解释了叠加、纠缠、干涉等量子效应。在本文中，我们将回顾并重点介绍无限维量子信道的信息论分析。需要无限维来模拟当今实用网络、分布式量子通信和量子互联网中无处不在的量子光信道。与有限维信道相比，无限维引入了一些独特的问题，并且尚未在文献中从量子信息理论的角度进行深入探讨。对于这些信道，我们提供了基本概念和最先进的信道容量结果。为了使本文自成体系，我们还回顾了有限维结果。
feynman-kac公式的变分量子算法
我们提出了一种算法，该算法是基于变异量子假想时间探索的算法，用于求解由随机差异方程的多维系统产生的feynman-kac局部差异方程。为此，我们利用Feynman-KAC局部差异方程（PDE）与Wick-Rot的Schrödinger方程之间的对应关系。然后将通过变异量子算法获得的A（2 + 1）维feynman-KAC系统的结果与经典的ODE求解器和蒙特卡洛模拟进行比较。我们看到了经典的甲基动物与六个和八个量子的说明性示例之间的显着一致性。在PDE的非平凡情况下，它保留了概率分布 - 而不是保留ℓ2-norm - 我们引入了一个代理规范，该规范可以使解决方案在整个进化过程中近似归一化。研究了与该方法相关的算法复杂性和成本，特别是针对溶液的特性提取。还讨论了定量财务和其他类型的PDE领域的未来研究主题。
实验量子构建
量子位，也称为Qubits，是经典位的量子对应物。经典位是可以占用两个状态之一（或1）之一的信息，并构成经典计算的基础。喜欢经典的位，Qubits也有两个状态，| 0⟩和| 1⟩，是正交的，被称为计算基础状态。状态的选择| 0⟩和| 1⟩而不是其他选择，例如| +⟩和| −⟩是用于量子计算的约定。与经典的位不同，Qubits可以处于计算基础状态的叠加| ψ⟩= a | 0⟩ + b | 1⟩具有复杂的系数A和B，其中| A | 2 + | b | 2 = 1。这些复杂系数的模量平方使我们有可能在任何一个计算基础状态下测量量子的概率，因此我们要求所有概率的总和必须等于一个。当我们将经过的单量系统转移到多Qubit系统中时，我们将获得更多的计算基础状态。例如，两个Quibent的系统具有计算基础状态| 00⟩，| 01⟩，| 10⟩，| 11⟩。系统的状态可以再次成为计算基础状态的叠加，并具有复杂的系数A I
bootstrap pettitt测试用于检测...
PETTITT测试已被广泛用于气候变化和水文分析。但是，研究证据证明了该测试在检测变化点的困难，尤其是在小样本中。本研究提出了Pettitt测试的自举应用，该研究通过广泛的蒙特卡洛模拟研究在数值上与经典的Pettitt测试进行了比较。在所有模拟场景中，提出的测试都优于经典测试。在巴西的Itaipu水力发电工厂的历史归因流中进行了测试的应用，那里有几项研究显示了70年代的变化点。当该系列分为较短的序列时，为了模拟样本实际情况，提出的测试比经典的Pettitt测试更强大，以检测变化点。拟议的测试可能是检测水量突然变化并支持氢化气候资源决策的重要工具。关键字：bootstrap;更改点检测；气候变化；水文分析；水文变化；蒙特卡洛模拟。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
面向节能的视觉反馈控制...
如何节省无人机的能耗进而实现长距离运输是一项非常现实且艰巨的任务。然而对于无人机来说，经典的物体检测算法，例如基于深度卷积神经网络的物体检测算法和经典的飞行控制算法，例如基于PID的位置控制算法，都需要大量的能耗，限制了无人机系统的应用场景。针对这一问题，本文针对四旋翼缆绳悬挂有效载荷（QCSP）系统提出了一种轻量级的物体检测网络和线性自抗扰控制器（LADRC）来提高能耗效率。该系统采用YOLOV3网络并将其嵌入到Jesson NX移动平台中，可以精确检测目标位置。此外，采用缆绳悬挂结构的非线性速度控制器来控制有效载荷的速度，采用LADRC算法实现对有效载荷位置的快速准确控制。仿真与实飞实验表明，提出的目标检测算法和LADRC控制策略可以有效节省无人机的能源。
稳定事实、相对事实
或者不能扩展到具有无限自由度的系统 [3]，否则。但该理论的普遍成功和所有现有的经验证据都强烈表明，真实的物理对象是“经典的”，这意味着它们不显示量子属性，只是近似地显示量子属性。严格来说，并不存在完全经典的物体，因为我们接触的一切都是由原子和光子组成的，它们遵循量子理论。在制定自然界的基本理论时，使用仅在近似范围内有效的有效概念是没有说服力的。因此，将量子理论解释为一种普遍理论的尝试，如多世界、隐变量等，并不依赖于对经典对象的假设。将量子理论解释为一种既不假设经典对象，也不假设不可观测的世界、不可观测的变量或不可观测的物理的普遍理论的一种可能性是关系量子力学 (RQM) [4, 5]。 RQM 将理论的解释建立在大量事实的基础上，稳定事实只是其中的一部分。这些被称为相对事实。