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World File Search System通用模型
类别、量子计算和群体机器人
摘要：机器人群体是人工集体智能的例子，具有简单的个体自主行为和新兴的群体效应，可以完成甚至复杂的任务。机器人群体开发的建模方法是该研究领域的主要挑战之一。在这里，我们提出了一个机器人实例化的理论框架和一个定量的算例。为了建立一个通用模型，我们首先在范畴论的启发下，勾勒出群体的图解分类，将理想群体与现有实现联系起来。然后，我们提出了一个矩阵表示来关联群体中的局部和全局行为，对角子矩阵描述单个特征，非对角子矩阵作为成对的交互项。因此，我们尝试塑造这种交互项的结构，使用量子计算语言和工具对玩具模型进行定量模拟。我们选择量子计算是因为它的计算效率。该案例研究可以阐明量子计算在群体机器人领域的潜力，为逐步丰富和完善留下空间。
对比解释:结构模型方法
本文提出了一种使用结构因果模型的对比解释模型。近年来，随着研究人员和从业人员致力于增进对智能决策的信任和理解，人工智能中的因果解释主题引起了人们的广泛关注。虽然人工智能的不同子领域都以特定于子领域的视角研究了这个问题，但是很少有模型旨在更普遍地捕捉解释。一个通用模型基于结构因果模型。它将解释定义为一种事实，如果被发现为真，则将构成特定事件的实际原因。然而，哲学和社会科学的研究表明，解释是对比的：也就是说，当人们要求对某个事件进行解释时——事实——他们（有时是隐含地）要求相对于某些对比情况的解释；也就是说，“为什么是 P 而不是 Q ？”。本文扩展了结构因果模型方法，定义了两个互补的对比解释概念，并在人工智能中的两个经典问题：分类和规划上进行了演示。我们相信该模型可以帮助人工智能子领域的研究人员更好地理解对比解释。
PV-BESS 系统的开放访问模型
摘要：未来，能源生产将从基于化石燃料的能源生产转变为严重依赖光伏 (PV) 太阳能等清洁能源的能源系统，因此能源存储至关重要。为了促进这种转变，工程师和从业人员必须拥有光伏系统与电池存储系统 (BESS) 相结合的开放式模型。这些模型对于在设计阶段量化其经济和技术优势至关重要。本文通过仔细描述一个模型来准确表示光伏模块、电池组和负载之间的功率方向和能量交易，从而朝着这个方向做出了贡献。此外，可以使用两种不同的光伏发电方法来实现通用模型，即高斯模型和基于气象数据的模型 (MDB)。我们发现，与高斯模型相比，MDB 模型更适合短期分析，而对于长期研究，高斯模型更接近测量数据。此外，所提出的模型可以重现两种不同的能源管理策略：调峰和最大化自用，从而可以在 PV-BESS 规模确定阶段使用它们。此外，与实际并网 PV-BESS 相比，模拟结果接近，证明了该模型的有效性。
Gazexplain：学习预测视觉扫描的自然语言解释
摘要。在探索视觉场景时，人类的扫描路径是由他们的基本注意力过程驱动的。了解视觉扫描对各种应用至关重要。传统的扫描模型预测目光的何处和何时在不提供解释的情况下变化，在理解固定背后的基本原理方面存在差距。为了弥合这一差距，我们介绍了Gazexplain，这是一项关于视觉扫描预测和解释的新研究。这涉及注释自然语言解释，以介绍跨眼睛追踪数据集的固定，并提出具有关注语言解码器的通用模型，该模型共同预测扫描路径并生成解释。它集成了一种独特的语义对准机制，以增强固定和解释之间的一致性，以及跨数据库共同训练的通用方法。这些新颖性为可解释的人类视觉扫描预测提供了一种全面且适应性的解决方案。对各种眼睛追踪数据集进行的广泛实验证明了GAZ-在扫描Path的预测和解释中解释的有效性，从而为人类的视觉关注和认知过程提供了宝贵的见解。
not-iva用于识别脑电图中的区分特征
摘要 - 我们提出了一种新方法，共同独立矢量分析（JIVA），用于获得区分特征，即可以从医学数据中互间签名，可用于研究多种条件或组之间的差异。该方法对于脑电图（EEG）数据的事件相关的研究特别有吸引力，因为它使人们能够有效地利用跨多个通道的交叉信息，同时可以使用多个时期的信息。我们介绍了通用模型，然后证明了其成功应用于驾驶实验期间收集的脑电图数据。与仅检测差异的传统分析技术相反，我们在统计学上确定了测量的带功率上的显着差异，显示了何时以及如何在同一受试者中两个实验条件发生差异。我们将JIVA功能与竞争性数据驱动方法产生的功能进行了比较，并证明了JIVA的优势，因为它完全利用了多个电极之间的统计依赖性，并将其作为获得多功能数据提供信息特征的强大数据驱动方法。
量子MIMO通道中的多样性和多路复用
在多输入多输出（MIMO）通信中，发射机和接收器之间多个通道的抽象表征和开发带来了经典通信系统的范式转移。围绕MIMO通信系统开发的技术不仅带来了前所未有的通信速率进步，而且还基本上提高了通过低错误率来衡量的通信的可靠性。我们开发了一个使用离散可变量子系统的MIMO量子通信的框架。我们提出了一个在多个通道之间结合噪声，损失和串扰的MIMO量子通道的通用模型。我们利用近似量子克隆在此通道设置上传输输入状态的不完美克隆。我们证明，与由于MIMO设置的多样性，传输多个不完美的克隆可以实现更好的沟通性能。我们还证明了实力和沟通速率之间的实际交易，并将其称为量子多样性多重交易（DMT），因为它与经典MIMO设置中众所周知的DMT相似。
![arXiv:2007.06449v7 [physics.acc-ph] 2020 年 11 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9f2c4327e42727a83dd8c187997f4034b97b4724.webp)
arXiv:2007.06449v7 [physics.acc-ph] 2020 年 11 月 11 日
尽管真空电弧和梯度极限理论已用于线性对撞机和托卡马克等大型项目的设计和成本核算，但人们对其了解甚少。在真空电弧被隔离近 120 年后，电弧的确切机制及其产生的损害仍然存在争议。我们描述了真空电弧的简单通用模型，该模型可以包含所有活动机制，旨在解释所有相关数据。我们的四阶段模型基于在 805 MHz 下进行的实验，实验采用了各种腔体几何形状、磁场和实验技术，以及原子探针断层扫描和微电子故障分析的数据。该模型考虑了电弧的触发、等离子体形成、等离子体演化和表面损伤阶段。我们的数据清楚地显示了由差异冷却产生的表面损伤，这种损伤能够产生局部高场增强 β ∼ 200，并在后续脉冲中产生电弧。我们更新了模型并讨论了新特征，同时还指出了新数据在将模型扩展到更宽的频率范围方面会很有用的地方。
作为绝热流的吸引子的集成性
在过去的几十年中，量子混乱与集成性之间的相互作用已经进行了广泛的研究。我们从量子几何张量中编码的几何学的角度来处理这个主题，该几何形状描述了绝热转换的复杂性。特别是我们考虑了两个由两个独立耦合参数化的自旋链的通用模型。一方面，整合性破坏扰动是全局的，而另一个是仅在边界处被破坏的。在这两种情况下，耦合空间中最短的路径都会朝着可集成区域，我们认为这种行为是通用的。因此，这些区域是与自然界中类似河流类似的绝热流量的吸引者。从物理上讲，指向整合区域的方向的特征是比平行于集成性的方向更快，而随着系统接近可集成点的影响，它们之间的各向异性在热力学极限中差异。我们还提供了证据，表明从整合到混沌行为的过渡对于这两个模型都是通用的，类似于连续的相变，并且具有局部可集成性破坏的模型很快就变得混乱，但避免了奇异性。
p riv i Mage：使用具有语义意识读写的扩散模型差异私有合成图像生成
年龄，精心选择预训练数据，促进具有高保真和效率的DP数据集的有效创建。p iVimage首先使用公共数据集建立语义查询函数。然后，此功能有助于查询敏感数据集的语义分布，从而促进了从公共数据集中选择使用类似语义进行预训练的数据。最后，我们使用选定的数据预先培训图像通用模型，然后使用私有随机梯度下降（DP-SGD）在敏感数据集上微调此模型。p Ivimage使我们能够训练一个易于参数化的生成模型，从而在DP-SGD训练过程中降低了梯度的噪声并增强训练稳定性。广泛的实验表明，与最先进的方法相比，P iVimage仅使用1％的公共数据集进行预训练和7.6％的参数，而实现了卓越的合成性能并保守更多的计算资源。平均而言，P铆接比最先进的方法提高了6.8％的FID和分类精度13.2％。可以在线访问复制软件包和数据集1。
通过Selection
使用一个Qubit（DQC1）模型的确定性量子计算是一个限制的量子计算模型，能够计算出统一矩阵的归一化轨迹。在这项工作中，我们分析了DQC1电路产生的称为纠缠，贝尔的非局部性，量子不一致和相干性的量子相关性，仅考虑了两个量子（辅助和控制）。对于标准DQC1模型，仅出现量子不和谐和相干性。通过在电路中引入过滤器，我们净化了辅助量子，从完全混合的状态中取出，并因此促进了Qubits之间的其他量子相关性，例如《纠缠》和《贝尔的非局部性》。通过优化纯化过程，我们得出的结论是，即使是较小的纯化也足以产生纠缠和贝尔的非局部性。我们获得的是，通过反复使用纯化过程平均12倍，辅助量子量的纯度为99％。在这种情况下，实现了几乎最大的纠缠状态，几乎最大程度地违反了贝尔的不平等。此结果表明，通过简单的修改，DQC1模型可以晋升为量子计算的通用模型。