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分类的变分阴影量子学习
量子数据的分类对于量子学习和近期量子技术至关重要。在本文中，我们提出了一个用于监督量子学习的新的混合量子古典框架，我们称之为变分阴影量子学习（VSQL）。我们在特定的方法中利用了量子数据的经典阴影，这些阴影可以根据某些物理可观察到的量子数据的侧面信息来表达量子数据。特别是，我们首先使用各种阴影量子电路以卷积方式提取classial特征，然后利用完全连接的神经网络来完成分类任务。我们表明，这种方法可以大大减少参数的数量，从而更好地促进量子电路训练。同时，由于在这样的阴影电路中使用了较少的量子门，因此噪音将更少。更重要的是，我们证明了贫瘠的高原问题，这是量子机器学习中一个显着的消失问题，可以在VSQL中避免。最后，我们通过数值实验对量子态的分类和识别多标记的手写数字的识别来证明VSQL在量子分类中的效率。尤其是，在手写数字识别的二进制案例中，我们的VSQL AP-在测试准确性中优于现有的变异量子分类器，并且值得注意的是，较少的参数所需的参数。
对森林的社会经济贡献的回顾 -
尼泊尔的社区林业（CF）成功地振兴了贫瘠的山丘，并改善了依赖森林的社区的社会经济状况。但是，仍然缺乏对减少贫困的实际贡献的彻底审查及其减轻气候变化影响的潜力。为了为这一说法做出贡献，我们审查并综合了1987年至2023年的文献，重点是尼泊尔的社区森林管理情景及其对不断变化的森林依赖社区社会经济方面的贡献。这将有助于生成有关CF在多大程度上有助于森林使用者的经济提升的程度，以及如何解决CF减贫目标中的差距。本评论旨在帮助决策者和从业人员找到将气候变化问题整合到社区森林管理中的方法。本文完全基于文献综述，其中搜索了与该主题有关的文章和期刊，并且使用Crossref，PubMed，Scopus，Scopus，Scopus，Web of Science和Google Scholar等网站来访问文档。审查解释说，CF在不断变化的气候下有助于森林发展，社区发展以及依赖森林依赖性社区的社会经济变化。尽管如此，经济利益，尤其是对减少贫困的贡献，尚未达到期望。但是，我们不应破坏减少贫困的潜力。因此，关注特定于上下文的策略应该是优先事项。
早期故障的状态准备助推器
量子计算被认为对于在各种应用中的化学和材料的模拟中特别有用。近年来，在用于量子模拟的近期量子算法的开发方面取得了显着进步，包括VQE及其许多变体。但是，要使这种算法有用，它们需要越过几个关键障碍，包括无法准备基态高质量的近似值。当前对状态准备的挑战，包括贫瘠的高原和优化景观的高维度，使国家制备通过ANSATZ优化不可靠。在这项工作中，我们介绍了基态增强方法，该方法使用有限的深度量子电路可靠地增加与基态的重叠。我们称之为助推器的电路可用于从VQE召集ANSATZ或用作独立状态准备方法。助推器以可控制的方式将电路深度转换为基态重叠。我们通过模拟特定类型的助推器（即高斯助推器）的性能来证明增强器的能力，以制备N 2分子系统的基态。超出基态制备作为直接目标，许多量子算法（例如量子相估计）依赖于高质量的状态制备作为子例程。因此，我们预见到基础状态的增强和类似的方法是成为必不可少的算法成分，因为该领域过渡到使用早期耐断层量子计算机。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
地表火星
形状的火星从红色沙漠到新的家园形成的火星：角色扮演游戏，是一款基于Terraforming Mars的小说和极端探索游戏，这是Fryx-Games的棋盘游戏。它是在太阳系的人类扩张和殖民地的激动人心和诱人的挑战中。科学，技术，外交和生存被敦促到极限，以克服历史上最大的壮举的风险：将火星从贫瘠的荒原转变为房屋。您在角色扮演游戏的Terraforming Mars中玩谁？球员进入了一个多学科小组的鞋子，他们试图在火星和太阳系殖民地的地形历史上留下自己的印记。有几种专业的原型。作为科学家，技术人，医生，研究人员，探险家，外交官和其他工人，他们协调面对不受欢迎的事件以及红色星球的致命条件，以实现火星新生活的共同利益。多家公司在公元2315年以来由世界政府成立的Terraforming委员会的议定书竞争。，但并非所有人都有兼容的思想和态度，从而导致紧张局势，因为它们沿着走向更大的利益的不同道路。这需要地表委员会存在安全和控制机制，这将毫不犹豫地采取行动保护地Terraform Mars的努力免受转移其道路的人的阴谋和恶作剧。您的角色会是一群探索未知数的殖民者吗？Terraforming委员会研究和支持小组的一部分？紧急小队调查圆顶中的一个奇怪的条件？一个控制或为通过Sev-
![arxiv：2405.17388V2 [QUANT-PH] 2024年11月20日](/simg/1\19ada02297a65b7d4af6674422efcf2b7a6aaef1.webp)
arxiv：2405.17388V2 [QUANT-PH] 2024年11月20日
我们介绍了几种概率量子算法，这些算法通过利用单位线（LCU）方法的线性组合（LCU）方法来克服量子机学习中正常的单一重复。是残留网络（RESNET）的量子本机实现，在其中我们表明，变异ansatz层之间的残留连接可以防止模型中含有贫瘠的高原，否则将包含它们。其次，我们使用单量子器控制的基本算术运算符对卷积网络的平均合并层实现量子类似物，并表明LCU成功概率对于MNIST数据库仍然稳定。此方法可以进一步推广到卷积过滤器，而使用指数较少的受控单位与以前的方法相比。最后，我们提出了一个通用框架，用于在量子编码的数据上应用不可还原子空间投影的线性组合。这使量子状态可以保持在指数较大的空间内，同时选择性地放大了特定的子空间相对于其他子空间，从而减轻了完全投射到多个多个尺寸的子空间时出现的模拟性问题。与非不变或完全置换不变的编码相比，我们证明了对部分扩增置换不变的点云数据的提高分类性能。我们还通过schur-weyl二元性展示了一种新颖的旋转不变编码，用于点云数据。这些量子计算框架都是使用LCU方法构建的，这表明可以通过使用LCU技术创建进一步的新型量子机学习算法。
高分辨率卫星图像
摘要 ：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。该研究的目的是采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等，也表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要而棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已根据像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
分辨率卫星图像
摘要：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，可用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如（车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶）。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。本研究旨在采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等。表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要且棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已通过像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
![arxiv：2009.13140v1 [Quant-ph] 28 Sep 2020](/simg/2\20fe1827dac2d2c61916a48189d9cbf0f5f1bc20.webp)
arxiv：2009.13140v1 [Quant-ph] 28 Sep 2020
量子的变异原理是一系列应用的混合量子计算的骨干。但是，随着问题大小的增长，量子逻辑误差和贫瘠的高原效果的影响，结果的质量会带来质量。现在清楚地关注需要更少的量子电路步骤并且对设备错误的稳定性。在这里，我们提出了一种方法，其中问题复杂性转移到了量子过程中计算的动态量 - 汉密尔顿时刻，⟨h n n⟩。从这些量子计算的力矩中，可以从兰开斯群膨胀中获得“填充”定理的基础能量的估计值，从而明显纠正了相关的变异计算。通过矩传到希尔伯特空间中的高阶效应，可以减轻试验状态量子电路深度的负担。该方法是在2D量子磁磁模型上引入和证明的，该模型在IBM Quantum Quanto-Quan-Quan-Quan-Quan-Quandocducting Qubit设备上实现了5×5（25 QUAT）。相对于参数化的抗铁磁试验状态，将量子量计算为第四阶。进行了与基准变异计算的全面比较，包括在ran-dom耦合实例的集合上进行比较。结果表明，内部估计值一致地超过了同一试验状态的基准变异方法。这些初步的研究表明，计算出的量子方法对试验状态变化，量子栅极和射击噪声具有高度的稳定性，所有这些方法都很好地润滑了该方法的进一步研究和应用。
使用Python的农业机器人（Agribot）设计（...
索引术语 - 设计，Agri Bot，Python，Pygame。引言农业部门内的机器人技术的交集迎来了变革性可能性的新时代，因为技术创新被利用以应对现代农业中不断发展的挑战。在这种范式转移的最前沿是为农业目的而精心设计的机器人。这项研究努力探究这些专业机器人的动态景观，探索它们对农业部门的深远影响。随着对可持续有效的农业实践的需求加剧了，对复杂的机器人解决方案的需求变得越来越明显。本介绍为对自主拖拉机，机器人收割系统以及杂草和害虫管理的创新方法的深入探索奠定了基础。此外，它深入研究了传感技术和数据分析的关键作用，强调了它们在优化决策过程中的重要性，以增强作物产量和资源管理。通过解决当前的挑战并设想未来的轨迹，这项研究试图增加围绕专门针对农业独特需求的机器人整合的持续对话。当我们开始进行这项探索时，总体目标是揭开农业机器人技术在重塑农业实践未来的有希望的潜力。文献调查Issam Damaj，et.Al [1]提出了一个智能农业系统（Agrisys）。agrisys主要集中在包括温度，湿度和pH的输入上。由于系统提供远程该系统还可以处理沙漠环境所特有的困难，例如灰尘，沙质土壤，持续的风，极低的湿度以及明显的昼夜和季节性温度波动。此外，该系统提供了改进的安全性，更快的干预措施和更现代的生活方式。