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World File Search System解码器
第一学期和第二学期 BCA 课程大纲
组合电路-半加器和全加器，触发器-SR触发器、D触发器、JK触发器、T触发器，序贯电路-触发器输入方程、状态表、状态图和问题。数字元件：集成电路，解码器-3到8线解码器，NAND门解码器，八进制到二进制编码器，多路复用器-4到1线多路复用器，寄存器-带并行负载的4位寄存器，移位寄存器-带并行负载的双向移位寄存器，二进制计数器-4位同步二进制计数器。
不使用并查集的并查集量子解码
并查集解码器是一种领先的算法方法，用于纠正表面代码中的量子误差，实现的代码阈值与最小权重完美匹配 (MWPM) 相当，且摊销计算时间与物理量子比特数近乎线性相关。这种复杂性是通过不相交集数据结构提供的优化实现的。然而，我们证明，由于双重分析和算法原因，解码器在大规模上的行为未充分利用此数据结构，并且可以对架构设计进行改进和简化以减少实践中的资源开销。为了加强这一点，我们模拟了解码器形成的擦除簇的行为，并表明在任何操作模式下，数据结构内都不存在渗透阈值。这为解码器在大规模上产生了线性时间最坏情况复杂度，即使使用忽略流行优化的简单实现也是如此。
利用分形拓扑码进行量子纠错
最近，在豪斯多夫维数为 2+ ϵ 的分形格上构造了一类分形表面码 (FSC)，此类码可采用容错非 Clifford CCZ 门 [1]。我们研究了此类 FSC 作为容错量子存储器的性能。我们证明了在豪斯多夫维数为 2 + ϵ 的 FSC 中，存在针对位翻转和相位翻转错误具有非零阈值的解码策略。对于位翻转错误，我们通过对分形格中孔洞的边界进行适当的修改，将为常规 3D 表面码中的串状综合征开发的扫描解码器应用于 FSC。我们对 FSC 的扫描解码器的改进保持了其自校正和单次特性。对于相位翻转错误，我们采用针对点状综合征的最小权重完美匹配 (MWPM) 解码器。对于具有豪斯多夫维数 DH ≈ 2 . 966 的特定 FSC，我们报告了扫描解码器在现象噪声下的可持续容错阈值（∼ 1 . 7% ）和 MWPM 解码器的代码容量阈值（下限为 2 . 95% ）。后者可以映射到分形晶格上限制希格斯跃迁临界点的下限，该下限可通过豪斯多夫维数进行调整。
2025 年量子话题
我还期待在高速解码器的研究和开发方面取得进一步进展，这是 QEC 方案的另一个关键组成部分。高速解码器是算法，并且越来越多地成为专门设计用于快速执行纠错的硬件。高速解码器处理辅助测量并有效确定最可能的原始量子态。解码速度至关重要，因为该过程花费的时间越长，在应用校正之前积累额外错误的风险就越大，这可能导致校正无效。解码速度直接影响量子计算机的整体吞吐量和可扩展性，使其成为寻求实用量子计算的核心挑战。
辅助感觉运动干扰影响学习……
训练初始解码器，长度不同，并包含不同数量的自适应解码器变化（闭环解码器自适应 (CLDA) 事件，见方法）。初始 CLDA 的数量在各个系列中有所不同，但旨在提供足够的控制以在整个工作区内移动光标，确保可以达到所有目标。中间系列 CLDA 事件仅旨在在神经测量值发生变化时保持性能。如前所示 [30]，性能在多天内得到改善，从而提高了任务成功率并减少了到达时间（图 1C，猴子 J 的选定系列；所有后续单系列示例分析都使用此系列以保持一致性。有关猴子 S 的示例系列，请参见图 S1A，有关猴子 J 的其他示例系列，请参见图 S1C）。解码器在学习过程中进行了调整以调整参数（“仅更改权重”，图 1B）或替换非平稳单元并更新参数（“读出 + 权重更改”，图 1B）。初始解码器训练和读出集合变化时的读出单元选择仅基于单元记录属性（例如测量的稳定性）；功能属性，例如有关
执行和想象的抓握动作可以从分布式非运动脑区的低维表示中解码
中尺度区域，不能捕捉到运动系统的全部信息内容。在这项工作中，我们记录了 8 名癫痫患者的颅内脑电图，包括除中央沟内或相邻电极接触外的所有电极接触。我们表明，执行运动和想象运动可以从非运动区域解码；将所有非运动接触组合成一个低维表示形式，为黎曼解码器提供了足够的信息，使其达到 0.83 ± 0.11 的曲线下面积。此外，通过在执行运动上训练我们的解码器并在想象运动上进行测试，我们证明这两种情况之间存在在 beta 频率范围内共享的分布信息。通过将来自所有区域的相关信息组合成一个低维表示形式，解码器能够在没有初级运动皮层信息的情况下实现较高的解码结果。这种表示形式使解码器对扰动、信号非平稳性和神经组织退化更具鲁棒性。我们的结果表明，超越运动皮层可以为更强大、更多功能的脑机接口开辟道路。
可扩展替代建模的多余残留神经过程
多保真替代建模旨在通过结合来自多个来源的数据来学习最高保真度的准确替代物。传统方法几乎不能扩展到高维数据。深度学习方法利用基于神经网络的编码器和解码器来提高可扩展性。这些方法在不包括相应的解码器参数的情况下共享跨保真度的编码表示。这阻碍了推理的表现，尤其是在分布外的sce-narios中，当最高的保真度数据具有限制性域覆盖范围时。为了解决这些限制，我们提出了多余的残差纽约过程（MFRNP），这是一种新型的多保真替代建模框架。mfrnp可以以最高的忠诚度为较低的保真度和地面真相的凝聚输出之间的残余模型。汇总将解码器引入分享步骤，并优化了较低的保真度解码器，以准确捕获前保和交叉信息。我们表明，MFRNP sigsig-在学习偏微分方程和现实世界中的建模任务方面表现出了最先进的表现。我们的代码在以下网址发布：github.com/rose-stl-lab/mfrnp。
运动皮层的深度学习神经编码器
摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
侵入式脑机接口
使用脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 为用户提供了一种无需肌肉激活即可与外部设备交互的非侵入式方法。虽然非侵入式 BCI 有可能改善健康和运动障碍人士的生活质量，但由于性能不一致和自由度低，它们目前的应用有限。在本研究中，我们使用基于深度学习 (DL) 的解码器进行在线连续追踪 (CP)，这是一项复杂的 BCI 任务，要求用户在二维空间中跟踪物体。我们开发了一个标记系统以使用 CP 数据进行监督学习，基于两种架构训练基于 DL 的解码器，包括新提出的 PointNet 架构改编，并在多个在线会话中评估性能。我们在总共 28 名人类参与者中严格评估了基于 DL 的解码器，发现随着更多训练数据的出现，基于 DL 的模型在整个会话中得到了改进，并且在最后一个会话中明显优于传统的 BCI 解码器。我们还进行了额外的实验，通过对来自其他受试者的数据进行预训练模型，以及在会话中训练以减少会话间变异性来测试迁移学习的实现。这些实验的结果表明，预训练并没有显著提高性能，但在会话中更新模型可能会有一些好处。总的来说，这些发现支持使用基于 DL 的解码器来提高 BCI 在 CP 等复杂任务中的表现，这可以扩展 BCI 设备的潜在应用，并有助于改善健康和运动障碍人士的生活质量。