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World File Search System风噪
具有噪声门的最佳量子态断层扫描
量子态断层扫描 (QST) 是量子处理器特性描述、验证和确认 (QCVV) 的重要工具。仅在少数理想化场景中，QST 的最优测量集才有解析结果。例如，在非退化测量设置中，QST 的最优最小测量算子集具有相互无偏的特征基。但是，在其他设置中，根据投影算子的秩和量子系统的大小，需要对高效 QST 的最优测量选择进行数值近似。我们通过引入定制高效 QST 框架来概括这个问题。在这里，我们扩展定制 QST，并在测量过程中应用的一些量子门有噪声的情况下寻找 QST 的最优测量集。为了实现这一点，我们使用了两种不同的噪声模型：首先是去极化通道，其次是单量子比特和双量子比特门的过度旋转和不足旋转（有关更多信息，请参阅方法）。通过将我们优化的 QST 测量集的重建保真度与仅使用乘积基的最先进的方案进行比较，我们证明了在实际噪声水平下使用纠缠门对两个量子比特的有效 QST 测量方案的好处。
风对结构的影响
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遗产风-Nyserda
3.0外展策略和实施活动遗产风的公共外展活动的主要目标包括公民参与该项目的开发，通过为公共投入/反馈和信息传播的沟通途径建立沟通途径；以及根据第10和94-C程序的清晰沟通利益相关者权利的沟通。遗产风项目的公共宣传工作于2016年提交了PIP。最初的外展工作始于确定利益相关者（请参阅PIP第3A节）。PIP中的初步利益相关者列表由90个实体组成，并随着时间的推移而发展，以包括通过公共宣传工作和反馈确定的利益相关者。该项目的第10条申请中包含的工作利益相关者列表包含500多个个人和实体，包括但不限于：联邦，州和地方机构，当选官员，社区组织，寄宿土地所有者，邻近的土地所有者以及涡轮机和该设施500英尺的2500英尺以内的居民和居民。自遗产于2021年1月13日过渡以来，该利益相关者列表已在整个94-C过程中进行了更新。Heritage Wind通过以下努力与这些确定的利益相关者互动：
基于频率的深度学习实现多伪影脑电图去噪
摘要 脑电图 (EEG) 信号是神经科学研究和临床应用（如脑机接口和神经系统疾病诊断）的基础。这些信号通常是神经活动和噪声的组合，来自各种来源，包括眼球和肌肉运动等生理伪影。在这种情况下，我们解决了区分神经活动和噪声相关来源的挑战。我们开发了一种在频域中运行的新型 EEG 去噪模型，利用有关噪声频谱特征的先验知识自适应地计算用于噪声分离的最佳卷积滤波器。该模型经过训练可以学习一种经验关系，将噪声和噪声信号的频谱特性与允许信号去噪的非线性变换联系起来。在 EEGdenoiseNet 数据集上的性能评估表明，所提出的模型根据时间和频谱指标都实现了最佳结果。发现该模型可以从输入的 EEG 数据中去除生理伪影，从而实现有效的 EEG 去噪。事实上，该模型的性能与基准模型相当甚至更好，证明可以有效去除肌肉和眼部伪影，而无需对特定类型的伪影进行任何训练。
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