XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缠结
具有强链缠结的通用水凝胶粘合剂，用于桥接软电子材料
依次从面板表面上的点 1 到点 4。手指接触时观察到明显的电流差异（图 5c）。值得注意的是，证实电流与触摸点与角电极的接近度成正比。基于此结果，推导出公式来研究在角落测量的电流与特定触摸点之间的相关性（补充图 14）。使用控制板将电流数据转换为触摸屏上的位置。
公钥伪enentanglement和学习基态纠缠结构的硬度
鉴于当地的哈密顿量，确定其基态的纠缠结构有多困难？我们表明，即使一个人只是试图决定基态是否是vs vs vs nake nake纠缠的尺寸，我们也表明这个问题在计算上是可悲的。我们通过在公钥环境中构建强大形式的伪enentangrement来证明这一点，在该环境中，用于准备国家的电路是公共知识。特别是，我们构建了两个量子电路家族，这些量子回路与近距离纠缠的状态相比，但在学习误差（LWE）假设下，对电路的经典描述仍无法区分。电路的难以区分，然后使我们能够将自己的建筑转化为哈密顿人。我们的工作打开了哈密顿复杂性的新方向，例如，学习某些物质阶段是否难以学习。
量子场理论中的纠缠结构。 ii。通过局部
通过探测器观察量子场时，仅访问空间分离的本地区域的混合状态（一种无处不在的实验设计）时，可以限制访问分布式纠缠的全部范围的能力，并受经典相关性的笼罩。通过对两个检测贴片外部的田间测量进行投影测量，并在经典上传达结果，可以确定其纠缠量化的基本纯状态。在自由标量场真空的高斯连续变量状态中，该协议发现了在该场内建立的空间类似纠缠与可局部可检测的空间纠缠之间的差异。发现这种差异随着观察区域之间的分离而成倍增长。从本文中的洞察力和实用指南中所提供的协议，以阐明从一对本地观察者的Vantage查看的量子线相关性的不可避免的失真。
使用解缠结潜伏扩散模型生成多模态脑肿瘤 MRI
基于深度学习的图像生成方法已被广泛用于克服数据不足。在医疗领域也是如此，数据短缺问题经常发生。在本研究中，我们提出了多模态脑肿瘤磁共振成像（MRI）生成框架，称为解缠结潜在扩散模型（DLDM），以解决医学成像中的数据不足问题。我们训练一个自动编码器，将多模态 MRI 图像的特征解缠结为模态共享和模态特定表示。通过利用从自动编码器学到的特征解缠结，我们能够训练一个可以生成模态共享和模态特定潜在向量的扩散模型。我们用 clean-FID 和改进的准确率和召回率评估了我们的方法。将结果与基于 GAN 的模型 StyleGAN2 进行了比较。关键词：生成、多模态、MRI、特征解缠结、扩散模型。
