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C5X行业最通用的模块化无线电
Mimosa C5X是该行业最广泛的，模块化的无线电解决方案，具有五个增益选项（8、12、16、20和25 DBI）。超稀疏的解决方案提供了从4.9-6.4 GHz的扩展频率操作，具有最佳的噪声免疫。提供了灵活性和价值的终极，C5X是5 GHz部署的首选解决方案。C5X可在PTP或PTMP模式下使用，速度高达700 Mbps。
可靠且通用的高级信息融合
信息融合的主要目标可以看作是利用信息的多样性来改善决策。信息融合的研究领域可以分为两个部分：低级信息融合和高级信息融合。迄今为止，大多数研究都涉及较低层次，例如信号处理和多传感器数据融合，而高级信息融合（例如实体聚类）则相对未知。高级信息融合旨在提供与情况相关的决策支持（人工或自动）。基于此类支持的决策的一个关键问题是信任，定义为“可接受的依赖性”，其中依赖性或可靠性是其他概念（例如可靠性）的总称。高级信息融合中的可靠性要求是指信念度量和与情况相关的假设的属性。尽管满足此类要求被认为是基于融合的决策中信任的先决条件，但解决此问题的高级信息融合研究却很少。由于高级信息融合的大部分研究都与国防应用有关，因此另一个重要问题是概括现有的术语、方法和算法，以便其他领域的研究人员更容易采用这些结果。本报告认为需要对这些问题进行更多研究，并提出了一系列未来研究的研究问题
使用通用的量子比特重传...
摘要 — 量子互联网有望成为量子网络和经典网络的结合，有望为数据交换提供信息理论安全性。经典网络已经建立了可靠的端到端传输协议，这些协议隐含地利用了经典比特的复制。然而，由于不可克隆定理，量子比特 (qubit) 无法复制。在本文中，我们利用通用量子复制机 (UQCM) 创建不完美克隆的原理，并提出了量子自动重复请求 (QARQ) 协议，该协议的灵感来自其经典等效协议。已经开发了一个模拟平台来研究 QARQ 的可行性，结果表明我们的提议非常适合对保真度要求较低的应用。
一个通用的量子维兰特不等式
量子维兰德不等式给出了最小长度 k 的最优上界，使得生成系统中元素的长度为 k 的乘积跨度为 M n ( C )。据推测，k 通常应为 O ( n 2 ) 阶。在本文中，我们概述了迄今为止文献中对该问题的研究情况及其与线性代数中一个经典问题（即代数 M n ( C ) 的长度）的关系。我们提供了量子维兰德不等式的一个通用版本，它以概率 1 给出了最优长度。更具体地说，我们基于 [ 1 ] 证明 k 通常为 Θ(log n ) 阶，而不是像一般情况那样，迄今为止最佳界限为 O ( n 2 log n )。我们的结果意味着随机量子通道的原始性指标有了新的界限。此外，我们得出了这样的结论：几乎任何具有周期性边界条件的平移不变 PEPS（特别是矩阵积态）在边长为 Ω(log n ) 阶的网格上都是局部哈密顿量的唯一基态，从而为长期悬而未决的投影纠缠对态问题提供了新的见解。我们观察到矩阵李代数具有类似的特征，并为随机李生成系统提供了数值结果。
更通用的量子信用风险分析框架
摘要：信用风险分析 (CRA) 量子算法旨在提供比传统类似方法更快的二次加速。尽管如此，商业领域的专家已经发现现有方法存在重大局限性。因此，我们提出了一种新的 CRA 量子算法变体来解决这些限制。具体来说，我们通过使其能够考虑多个系统性风险因素来改进投资组合中每项资产的风险模型，从而为每项资产的违约概率建立更现实、更复杂的模型。此外，我们通过消除仅使用整数值的限制来提高违约损失输入的灵活性，从而能够使用金融部门的真实数据来建立公平的基准测试协议。此外，所有提议的增强功能都通过量子硬件的经典模拟进行了测试，并且对于我们工作的这个新版本，还使用 IBM Quantum Experience 的 QPU 来为未来的研究提供基准。我们提出的 CRA 量子算法变体解决了当前方法的重大局限性，并强调了电路深度和宽度方面的成本增加。此外，它还为更现实的软件解决方案提供了一条途径。事实上，随着量子技术的进步，所提出的改进将为金融部门带来有意义的规模和有用的结果。
通用的家庭和医学 - 遗传 - 遗传 - 遗传 -
1993年签署为法律的《家庭医疗假法》（FMLA）是美国目前在美国可用的联邦合并假的最接近的事情，但它仅为某些工人提供无偿时间。因此，关于谁符合资格和负担无偿时间的负担，这是非常不平等的。为了符合条件，雇员必须在承保的雇主（通常是至少50名雇员的私人雇主）工作至少12个月，并且在此期间工作了至少1,250小时。在最近的CPS数据中，平均只有46％的工作成年人符合FMLA的资格，其中只有39％的人可以负担无偿休假。那些有资格并有能力取回无偿休假的人往往是高收入，拥有更多的教育并成为全职工人。由于经济中存在不平等现象，这意味着白人和亚洲工人更有可能既有资格又有能力接受FMLA。
开发一种可通用的帕金森病诊断语音标记
帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是运动症状，包括早期声音产生改变。早期诊断不仅对于改善 PD 患者的生活质量至关重要，而且对于提高早期神经退行性疾病期间潜在的疾病改良疗法的有效性也至关重要，而当前的诊断工具往往会忽略这一窗口。在本文中，我们提出了一种通过领域自适应和自监督学习进行 PD 识别的更通用的方法。我们展示了所提出的方法在不同语言的不同数据集中的泛化能力。我们的方法利用 HuBERT，这是一个最初为语音识别训练的大型深度神经网络，并以自监督的方式在与目标群体（即老年人）相似的人群的未标记语音数据上对其进行进一步训练。然后对模型进行微调和调整，以用于多种语言的不同数据集，包括英语、意大利语和西班牙语。在四个公开可用的 PD 数据集上进行的评估证明了该模型的有效性，平均特异性为 92.1%，平均灵敏度为 91.2%。该方法可在大量人群中提供客观一致的评估，解决人类评估固有的差异性，并提供一种非侵入性、经济高效且方便的诊断选择。
通过多级域对齐实现通用的睡眠分期
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有方法依赖于一个特定的数据集，并且仅限于推广到其他看不见的数据集，这些数据集的训练数据和测试数据来自同一数据集。在本文中，我们将领域泛化引入自动睡眠分期并提出可泛化的睡眠分期任务，旨在提高模型对看不见的数据集的泛化能力。受现有领域泛化方法的启发，我们采用特征对齐的思想并提出一个名为 SleepDG 的框架来解决它。考虑到局部显着特征和序列特征对于睡眠分期都很重要，我们提出了一种结合时代级和序列级特征对齐的多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。具体来说，我们设计了一个 Epoch 级特征对齐来对齐不同域之间每个单个睡眠时期的特征分布，并设计了一个 Sequence 级特征对齐来最小化不同域之间序列特征的差异。SleepDG 在五个公共数据集上进行了验证，实现了最先进的性能。
一种通用的生物相容性和多功能固体电解质...
用于收集生物电信号的柔软且灵活的设备的开发正在为可穿戴和可植入应用获得动力。在这些设备中，有机电化学晶体管 (OECT) 因其低工作电压和大信号放大而脱颖而出，能够转换微弱的生物信号。虽然液体电解质已证明在 OECT 中有效，但它们限制了其工作温度，并且由于潜在的泄漏而对电子封装构成挑战。相反，固体电解质具有机械灵活性、对环境因素的稳健性以及桥接刚性干电子系统和柔软湿润生物组织之间界面的能力等优势。然而，很少有系统表现出与各种最先进的有机混合离子电子导体 (OMIEC) 的通用性和兼容性。本文介绍了一种高拉伸性、柔韧性、生物相容性、自修复性的明胶基固态电解质，该电解质与 p 型和 n 型 OMIEC 通道兼容，同时保持高性能和出色的稳定性。此外，这种非挥发性电解质在高达 120°C 的温度下仍保持稳定，即使在干燥环境中也表现出高离子电导率。此外，还展示了一种基于 OECT 的互补逆变器，其归一化增益创下了 228 V − 1 的最高纪录，相应的静态功耗超低为 1 nW。这些进步为从生物电子学到节能植入物的多种应用铺平了道路。
变速泵送中不存在通用的控制策略
具有较大控制面积的系统取决于负载，可能需要增加控制头来提高二次曲线或比例曲线，以确保不会出现导致环境控制不令人满意的下溢情况。但是，增加控制头会导致整体能源效率降低。例如，如果每次投诉温度时，设施经理都会增加控制头直到问题消失，那么能源也会节省，因为系统将以接近全速运行。这种循环的滚雪球效应是系统将超过 ASHRAE 设置的效率参数。更大的控制区域往往会导致迭代系统调整以消除潜在的失误，从而增加能源成本。