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坡地森林
2007 年，在佛罗里达州环境保护部 (FDEP) 州土地司的资助下，佛罗里达州自然区清单 (FNAI) 开始更新《佛罗里达州自然群落指南》（指南），自 1990 年 FNAI 和佛罗里达州自然资源部（现为 FDEP）首次发布以来，该指南仅进行了轻微修改。当前更新仅包括 45 个陆地群落（23 个陆地群落和 20 个沼泽群落，以及海洋和河口类别中的潮汐沼泽和潮汐沼泽），其余群落将在以后更新，但物种名称除外。更新的目的是通过列出特征物种和区分类似群落的特征来澄清群落之间的区别，并为每个群落添加有关其范围内的变异（特别指出常见变异）、范围、自然过程、管理、示范地点和参考资料的信息。最终的 2010 年指南包含原始的海洋、河口、湖泊、河流和地下群落，以及更新的 46 个陆地群落，其中添加了 9 个新群落名称 - 冲积森林、林间空地沼泽、凯斯仙人掌荒地、凯斯潮汐岩石荒地、石灰岩露头、灌木沼泽、泥沼、高地混合林地和高地松树，并删除了 8 个原始群落名称（其名称被更改或其概念被纳入其他群落） - 沼泽、沿海岩石荒地、洪泛区森林、淡水潮汐沼泽、草原吊床、洼地、高地混合森林和高地松树林。这里提供了 1990 年指南和 2010 年指南之间的完整对照表，反之亦然，并进一步解释了所做的更改（附录 1）。
增强具有生成深度学习的定量光声断层扫描的合成训练数据
用作变量ANSATZE的参数化量子电路正在成为有前途的工具，可以解决从量子化学到组合优化的复杂问题。这些变异的量子电路可能会遭受贫瘠的高原诅咒的困扰，其特征是具有系统尺寸的成本功能梯度的指数消失，这使得对实用应用不可行。由于无法有效地模拟通用量子电路，因此确定其训练性是一个重要的问题。在这里，我们找到了一种有效的方法来计算成本函数的梯度及其对各种变异量子电路的差异。我们的计划依赖于我们的证明，证明了从随机初始化电路到一组克利福德电路的精确映射，这些电路可以通过著名的Gottesmann-Knill定理在经典计算机上有效模拟。此方法是可扩展的，可用于证明各种量子电路的训练性，并探索可以克服贫瘠高原问题的设计策略。作为说明性示例，我们显示了最多100吨的结果。
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。
![arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日](/simg/6\6e61bec41240e65382211417969eb3b06fa7526e.webp)
arxiv：2311.05546V4 [QUANT-PH] 2025年1月2日
摘要：在自动驾驶和其他智能工业应用的时期，多机构增强学习变得越来越重要。同时使用量子力学的固有特性出现了一种有希望的新方法来增强学习，从而大大降低了模型的可训练参数。然而，基于梯度的多代理量子增强学习方法 - 十种必须与贫瘠的高原斗争，使它们无法匹配经典方法的性能。虽然无梯度的量子加强学习方法可以减轻其中一些挑战，但它们也不能免疫贫瘠的高原带来的困难。我们建立在一种存在梯度游离量子增强学习的方法基础上，并提出了三种遗传变异，并使用差异量子电路进行多代理增强量的量子，并使用进化优化。我们评估了硬币游戏环境中的遗传变异，并将它们与经典方法进行比较。我们表明，与具有相似数量的可训练参数的神经网络相比，我们的变分量子电路方法的性能明显更好。与较大的神经网络相比，我们的方法使用97归档结果。参数减少了88％。
变分量子电路中测量引起的纠缠相变
变分量子算法 (VQA) 经典地优化参数化量子电路以解决计算任务，有望增进我们对量子多体系统的理解，并使用近期量子计算机改进机器学习算法。这类量子-经典混合算法面临的突出挑战是与其经典优化相关的量子纠缠和量子梯度的控制。这些量子梯度被称为贫瘠高原现象，在体积定律纠缠增长的情况下，它们可能会迅速消失，这对 VQA 的实际应用构成了严重障碍。受最近对随机电路中测量诱导纠缠转变研究的启发，我们研究了具有中间投影测量的变分量子电路中的纠缠转变。考虑 XXZ 模型的哈密顿变分拟定 (HVA) 和硬件高效拟定 (HEA)，我们观察到随着测量率的增加，测量诱导的纠缠转变从体积定律到面积定律。此外，我们提供了证据表明，该转变属于随机酉电路的同一普适性类别。重要的是，该转变与经典优化中从严重到温和/无贫瘠高原的“景观转变”相吻合。我们的工作可能为通过在当前可用的量子硬件中结合中间测量协议来提高量子电路的可训练性提供一条途径。
量子电路和张量网络之间的协同作用
虽然最近的突破已经证明了嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备能够在经典的难处理采样任务中实现量子优势，但使用这些设备解决更实际相关的计算问题仍然是一个挑战。实现实际量子优势的提案通常涉及参数化量子电路 (PQC)，其参数可以进行优化以在整个量子模拟和机器学习中找到解决各种问题的解决方案。然而，训练 PQC 以解决实际问题仍然是一个重大的实际挑战，这主要是由于随机初始化的量子电路的优化景观中存在贫瘠高原现象。在这项工作中，我们引入了一种可扩展的程序，用于利用经典计算资源来确定 PQC 的任务特定初始化，我们表明这显著提高了 PQC 在各种问题上的可训练性和性能。对于特定的优化任务，该方法首先利用张量网络 (TN) 模拟来识别有希望的量子态，然后通过高性能分解过程将其转换为 PQC 的门参数。我们表明，这种特定于任务的初始化避免了贫瘠的高原，并有效地将经典资源的增加转化为训练量子电路的增强性能和速度。通过展示一种使用经典计算机来提升有限量子资源的方法，我们的方法说明了量子计算中量子和量子启发模型之间的这种协同作用的前景，并开辟了利用现代量子硬件的力量实现实际量子优势的新途径。
种子球分布中的高级技术
种子球分布在贫瘠或受损的地面上，为种子发芽和植物生长提供了最佳的环境。该过程包括严格的种子选择和制备，粘土保护种子和堆肥提供了早期生长所需的营养。手动色散是一种分配方法，尽管还利用了当代方法或飞机散布等当代方法。成功率受土壤质量，气候和种子类型等变量的影响。印度已经建立了为期十年的种子球项目的承诺，这是涉及政府机构，非政府团体和基层社区的合作努力。这项技术使个人可以积极贡献森林砍伐，并减轻全球变暖的影响。索引 - 全球变暖，种子球和森林砍伐。