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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。
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。
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ x2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 \ x2 \ x88 \ x88h但是，如果| \ x2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ x2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾，因为纯净的状态都不满足。请注意，该论点实际上意味着一个更强的状态：没有统一的u \ x2 \ x88 \ x88 u（h）可以满足（1）对于不同的，非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 1 \ x2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x88 2 \ x2 \ x2 2 \ xe2 \ x9f \ x9 \ x88 \ x88h非正交性的假设在这里至关重要，例如，对于某些正交纯状状态而言，受控门，satsfying（1）。以前的论点Miight并没有完全笼统，因为该国可以更一般的计划来复制量子信息。最通用的操作操作通道T：b（h）\ x2 \ x86 \ x92 b（h \ x2 \ x8a \ x97h）st fimying tr \ x2 \ x8a \ x8a \ x97 id b（h） \ x2 \ x97 \ xax6 t = id B（h）。 （2）'
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ xe2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。但是，如果| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾，因为纯净的状态都不满足。请注意，此论点实际上意味着更强有力的陈述：没有统一的u \ xe2 \ x88 \ x88 u（h）可以满足（1）对独特的，非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 \ xe2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x88 2 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。非正交性的假设在这里至关重要，例如，对某些正交纯状状态满意（1）。以前的参数似乎并不完全笼统，因为可能存在更多的一般方案来复制量子信息。最通用的操作将是一些量子通道T：B（H）\ Xe2 \ X86 \ X92 B（H \ Xe2 \ X8A \ X97H）满足Tr \ Xe2 \ X8A \ X8A \ X97 ID B（H） \ xe2 \ x97 \ xa6 t = id B（h）。（2）'
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。
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。
通用的神经解码器，用于跨参与者进行转移学习和记录方式
摘要。目的：神经解码的进步使脑部计算机界面能够执行越来越复杂且与临床相关的任务。但是，这些解码器通常是针对特定参与者，天数和记录网站量身定制的，从而限制了其实际的长期使用。因此，一个基本的挑战是开发可以对汇总，多参与者数据进行稳固训练并推广到新参与者的神经解码器。方法：我们介绍了一个新的解码器HTNET，该解码器使用具有两个创新的卷积神经网络：（1）Hilbert Transform在数据驱动的频率下计算光谱功率，以及（2）将电极水平数据投射到预先确定的脑区域上的层。投影层与颅内皮质摄影（ECOG）进行了严格的应用，其中电极位置未标准化，并且在参与者之间差异很大。我们培训了HTNET，使用来自12名参与者中的11名的合并ECOG数据来解码ARM运动，并在看不见的ECOG或脑电图（EEG）参与者上测试了性能；随后对每个测试参与者进行了这些预告片的模型。主要结果：在对看不见的参与者进行测试时，HTNET的表现优于最先进的解码器，即使使用了不同的记录方式。通过对这些广泛的HTNET解码器进行研究，我们实现了最佳量身定制的解码器的性能，其中只有50个ECOG或20个EEG事件。我们还能够解释HTNET训练有素的重量，并证明其提取与生理相关的特征的能力。引人注目：通过将新参与者概括和记录方式，鲁棒处理电极放置的变化以及允许参与者使用最小数据的参与者进行调整，HTNET适用于与当前的现有状态解码的更广泛的新型新型解码应用程序相比。
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。
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。
远程瘤：一种用于移动操纵的模块化和通用的远程操作系统
摘要 - 在机器人技术中限制模仿学习的关键瓶颈是缺乏数据。在移动操作中，此问题更为严重，由于缺乏可用且易于使用的远程操作界面，收集演示比固定操作更难。在这项工作中，我们演示了Telemoma，这是一种通用和模块化的移动操纵器近亲界面的界面。Telemoma统一了多个人类界面，包括RGB和深度摄像机，虚拟现实控制器，键盘，操纵杆等，以及其任何组合。在其更容易访问的版本中，Telemoma使用Simply Vision（例如RGB-D摄像头）进行了作品，从而降低了人类提供移动操作演示的入口栏。我们通过在模拟和现实世界中详细介绍了几个现有的移动操纵器（Pal Tiago ++，Toyota HSR和Fetch）来证明远程信息瘤的多功能性。我们通过训练模仿学习政策，用于涉及同步全身运动的移动操纵任务，证明了用远程瘤收集的示范质量。最后，我们还表明，Telemoma的Teleperation Channel可以在现场进行远程操作，查看机器人或遥控器，通过计算机网络发送命令和观察，并进行用户研究以评估新手用户学习与我们系统启用人类接口组合的不同组合的新手用户的容易。我们希望电视瘤成为社区使研究人员能够收集全身移动操作演示的有用工具。有关更多信息和视频结果，https://robin-lab.cs.utexas.edu/telemoma-web/。
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