XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码方法
具有三个粒子的 Lipkin-Meshkov-Glick 模型的量子计算机上的方差最小化
摘要。量子计算为模拟多体核系统开辟了新的可能性。随着多体系统中粒子数量的增加，相关汉密尔顿量的空间大小呈指数增长。在使用传统计算方法对大型系统进行计算时，这带来了挑战。通过使用量子计算机，人们可能能够克服这一困难，这要归功于量子计算机的希尔伯特空间随着量子比特数的增加而呈指数增长。我们的目标是开发能够重现和预测核结构（如能级方案和能级密度）的量子计算算法。作为汉密尔顿量的示例，我们使用 Lipkin-Meshkov-Glick 模型。我们对汉密尔顿量进行了有效的编码，并将其应用到多量子比特系统上，并开发了一种算法，允许使用变分算法确定原子核的全激发光谱，该算法能够在当今量子比特数有限的量子计算机上实现。我们的算法使用哈密顿量的方差 DH 2 E −⟨ H ⟩ 2 作为广泛使用的变分量子特征值求解器 (VQE) 的成本函数。在这项工作中，我们提出了一种基于方差的方法，使用量子计算机和简化量子比特编码方法查找小核系统的激发态光谱。
高维量子纠缠研究进展
量子信息的基本单位是量子比特，它是一个双态系统。然而，大自然却使用四个字母的字母表来表示可以说是最重要的信息存储系统——DNA。尽管我们仍不清楚为何进化会形成四个字母的系统 1 ，但它的存在可能给我们一个启示，那就是我们还应该寻找比量子比特更复杂的系统。事实上，在量子通信中，基于更大字母表的协议具有某些优势：更高的信息容量和更强的抗噪能力，这对于应用来说非常重要 2 , 3 。在对大自然的基本检验中，例如违反局部现实理论，高维系统具有优势，因为它们允许的检测效率低于量子比特 4 。有多种物理系统允许对高维量子信息进行编码。这些系统涵盖了里德堡原子、捕获离子 5 、极性分子 6 、冷原子集合 7、8 、由超导相量子形成的人造原子 9 ，以及固态 10 或光子系统中的缺陷。在光子系统中，有两种完全不同的信息编码方法。连续变量 11、12 量子信息处理方法基于相干态或压缩态，而离散变量方法基于单光子福克态。连续变量和离散变量方法在光子数
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法
摘要。神经模型技术预测学习者绩效的利用已在包括自然语言处理在内的各种技术领域取得成功。最近，研究人员逐步将注意力集中在采用这些方法来促进社会经济可持续性的贡献，尤其是在预测学生学业成绩的背景下。此外，教育数据经常涵盖众多分类变量，预测模型的功效与适用于管理和解释该数据的可持续编码技术息息相关。这种方法符合促进教育中可持续发展的更广泛的目标，强调负责和公平的实践，以利用先进的技术来增强学习成果。基于这种见解，本文介绍了一篇文献综述，该文献综述深入研究了使用机器学习技术来预测在线培训课程中学习者的成果。目的是提供针对预测学生绩效，分类编码方法和所使用的数据集设计的最新模型的摘要。研究进行了实验，以相互评估建议的模型，并且与使用替代机器学习算法的某些预测技术相比，同时同时进行了预测技术。调查结果表明，采用编码技术转换分类数据会增强深度学习体系结构的有效性。值得注意的是，当与长期短期内存网络集成时，该策略会为所检查的问题产生出色的结果。
引用张萌, 王志勇, 胡红玲. 一种利用频率和空间编码视觉目标的基于SSVEP的BCI新方法. 中国科学信息科学, 2020, 63(8): 1893
亲爱的编辑，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）与其他类型的BCI相比，具有更高的识别准确率、与刺激的关系更可靠、信息传输速率（ITR）更高等性能，引起了研究人员的广泛关注。基于SSVEP的BCI面临的一个主要挑战是可用于编码视觉目标的频带有限。更多的视觉目标可能会带来更高的ITR。为了解决这个问题，研究人员正在尝试设计新的编码方案，包括以代码形式呈现频率刺激和在编码方案中利用联合相位和频率信息[1-3]。这些研究通过将通信框架应用于BCI取得了显著的成果。受这些研究的启发，本研究提出了一种利用频率和空间信息对视觉目标进行编码的新编码方法。我们扩展了 [ 4 ] 的编码方案，在原始空间编码方案中引入了频率信息。根据我们提出的编码方案，我们实现了一个 BCI 系统，该系统利用四个不同的频率和相对于每个频率刺激的四个不同位置呈现 16 个视觉目标。与仅在编码方案中使用频率信息或空间信息的传统 BCI 系统相比，我们的提议研究可以
对我唱歌，宝贝：婴儿表现出神经跟踪和节奏的运动，以实现生存和动态的孕产妇唱歌
婴儿指导的唱歌具有独特的声学特征，即使是非常年轻的婴儿也能够对通过看护人的声音携带的节奏做出反应。这项研究的目的是检查7个月大的婴儿中对生活和动态孕产妇唱歌的神经和运动反应及其与语言开发的关系。在两个唱歌条件下（Playsong和Lullaby）总共观察到60个母亲二元组。在研究1（n = 30）中，我们测量了婴儿脑电图，并使用脊回归来测量神经跟踪的编码方法。在研究2（n = 40）中，我们编码了婴儿的节奏运动。在这两项研究中，我们都评估了20个月大的儿童词汇。在研究1中，我们发现了孕产妇歌唱的阈值高于阈值的神经跟踪，其摇篮曲的跟踪比playsongs出色。我们还发现，婴儿定向唱歌调制跟踪的声学特征。在研究2中，婴儿表现出比摇篮曲的节奏运动更多。重要的是，对剧本的神经协调（研究1）和节奏运动（研究2）在20个月时与婴儿的表达词汇呈正相关。这些结果强调了幻想的大脑和运动协调对其护理人员的音乐演示的重要性，这可能是音乐可变性的函数。
neujeans：私人神经网络推断，卷积和引导的联合优化
完全同构加密（FHE）是一种有前途的加密原始原始性，用于实现私人神经网络推理（PI）服务，通过允许客户端将推理任务完全卸载到云服务器，同时使客户端数据不符合服务器。这项工作提出了Neujeans，这是一种基于深层卷积神经网络（CNN）PI的解决方案。neujeans解决了CNN评估的巨大计算成本的关键问题。我们介绍了一种称为系数中插槽（CINS）编码的新型编码方法，该方法可以在一个HE乘法中进行多次插入而无需昂贵的插槽排列。我们进一步观察到编码是通过在常规插槽编码中的密文上进行离散傅立叶变换（DFT）的前几个步骤来获得的。此属性使我们能够保存CINS和插槽编码之间的转换，因为启动绑带密文始于DFT。利用这一点，我们为各种二维卷积（Conv2D）操作设计了优化的执行流，并将其应用于端到端CNN启动。neujeans与基于最新的FHE PI工作相比，高达5.68倍的Conv2D激活序列的性能加速了，并在仅几秒钟内就可以在Imagenet的规模上执行CNN的PI。
信标：全面RNA任务和语言模型的基准
RNA在将遗传指令转化为功能外的功能中起着关键作用，强调了其在生物过程和疾病机构中的重要性。尽管出现了许多深度学习方法，尤其是通用RNA语言模型，但仍缺乏标准化的基准来评估这些方法的有效性。在这项研究中，我们介绍了第一个全面的RNA基准标签（Be NCHM A RK用于任务和语言模型）。首先，Beacon构成了13项不同的任务，这些任务涵盖了结构分析，功能研究和工程应用的广泛工作，从而可以对各种RNA理解任务的方法进行全面评估。第二，我们检查了一系列模型，包括CNN等传统方法以及基于语言模型的高级RNA基础模型，为这些模型的特定任务性能提供了宝贵的见解。第三，我们研究了从令牌和位置编码方面的重要RNA语言模型组件。值得注意的是，我们的发现强调了单个核苷酸令牌化的优势以及与传统位置编码方法相比，用线性偏见（Alibi）抚养的有效性。基于这些见解，提出了一个简单而强大的基线，称为Beacon-B，可以通过有限的数据和计算资源来实现出色的性能。我们的基准标准的数据集和源代码可在https://github.com/terry-r123/rnabchhench上获得。
标普500指数公司人工智能扩散监测
随着数字技术创新和商业化的步伐不断加快，监测技术的商业传播对组织来说变得越来越重要。技术监测是研发规划、技术管理和战略决策的基础。尽管技术监测非常重要，但在商业生命周期阶段监测技术传播依赖于粗略的方法，例如“即时快照”调查和关键字计数。这些方法与在商业化前生命周期阶段监测技术的新颖且快速发展的方法形成鲜明对比，例如基础科学研究和应用研发。我们通过提出一种专门的监测技术商业传播的方法来解决这种不平衡问题。该方法识别组织采用技术的各个阶段，并捕捉传播过程的时间进展。所提出方法的核心要素之一是文本分类，它依赖于定性内容编码。我们的编码方法利用了创新传播研究的见解，并专门用于检测组织采用技术的阶段。该方法以 2004 年至 2019 年期间标准普尔 500 指数公司中人工智能 (AI) 传播的案例为例进行了说明。我们的第一个贡献是一种监测技术商业传播的新方法。它提供了透明、可复制、可更新和细粒度的结果，可以补充基于调查的技术监测。第二个贡献是在北美领先公司的背景下对人工智能传播的实证评估。
“ZOCman Cometh” 或“关于区域类别的应用...
国际水文组织 (IHO) 出版物 S-57《数字水文数据传输标准》包括特征对象属性“CATZOC - 数据置信区类别 (ZOC) - 作为数据质量信息编码方法。ZOC 是在 IHO 数据质量工作组 (DQWG) 的主持下开发的，该工作组旨在“建立标准，根据该标准可以对制图中使用的数据质量进行编码，以便向用户表明其可靠性 (IHO, 1987)。 ”第一篇提出解决方案的论文由澳大利亚水文局 (AHO) 于 1995 年 3 月发表，并介绍了 ZOC (AHS, 1995)。此前，澳大利亚水文服务局 (AHS) 和澳大利亚皇家海军 (RAN) 实地调查部门已对这些提案进行了严格分析，并由澳大利亚用户组和在沿海和国际航行中工作的执业船长进行了测试。用户评论表明，ZOC 受到了广泛欢迎，并且比现有的源和可靠性图方法更适合描述数据置信度。ZOC 标准在第 8 届 IHO 信息系统水文要求委员会 (CHRIS) 会议上临时采用，随后在 S-57 中作为元对象“数据质量”(M_QUAL) 的强制性属性发布，该属性定义了对水深数据质量进行统一评估的区域 (IHO, 1997) (IHO, 1996a)。