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图结构数据的量子机器学习
量子机器学习 (QML) 是将经典机器学习 (ML) 推广到量子领域的一种方式，近年来，这种学习方式迎来了复兴，并催生出一系列令人眼花缭乱的公式和应用（详情请参见 [1-3] 及其参考文献）。广义上讲，量子机器学习有以下分类 [4]：(i) 经典机器学习的量子加速 [5-8]，(ii) 经典机器学习表征量子系统 [9-11]，或 (iii) 量子设备学习量子数据（完整 QML）[12-22]。我们这里重点关注最后一类，因为在这种情况下，量子加速不仅是最有可能的，而且由于前面提到的层析成像难度呈指数级增长，因此也是最迫切需要的 [23]。人们考虑了多种用于 QML 的量子架构，从变分量子电路 [ 19 , 24 ] 到人工神经网络的量子类似物 [ 15 , 17 , 18 , 20 , 21 , 25 ]。我们认为 [ 21 ] 中引入的量子神经网络 (QNN) 架构为完整的 QML 提供了最有前途的平台。例如，此类 QNN 最近被用作量子自动编码器，以对纠缠量子态进行去噪 [ 26 ]。此外，当量子神经元足够局部且稀疏时 [ 27 ]，这些 QNN 似乎提供了一种架构，可能被用来避免“荒芜高原”问题 [ 28 ]。最后，这些 QNN 被发现达到了量子学习的基本信息论极限 [ 12 , 16 , 29 – 31 ]，这是由量子无免费午餐定理 [ 32 – 34 ] 规定的，这是对通用非结构化量子数据源的量子学习性能的限制。量子数据源永远不会是通用和非结构化的，因为生成它们的设备总是有结构的。事实上，因果和空间顺序体现在附近局部产生的状态之间的相关性中
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
在限制量子错误缓解的限制
量子误差缓解已被提出，作为通过经典的多个量子电路的经典后处理结果来应对近期量子计算中不必要和不可避免的错误的手段。它以一种不需要或几个其他量子资源的方式来做到这一点，而耐心的方案与大型开销相比。误差缓解导致量子计算小方案的降噪。在这项工作中，我们确定了强大的限制，可以对较大的系统大小有效地“撤消”量子噪声的程度。我们首先提出一个正式的框架，该框架严格封装了大量有意义且实际应用的方案，以减轻量子误差，包括虚拟蒸馏，cli€ord数据回归，零噪声外推和概率误差取消。有了框架，我们的技术贡献是构建对噪声高度敏感的随机电路家族，从某种意义上说，即使在对数log（n）深度下，超越恒定的晶须也可以超过量子噪声，可以超过昂贵地将其输出迅速拼凑到最大混合状态。我们的结果呈指数收紧文献中用于误差的论点，但它们超出了这一点，但它们超越了：通过修改，我们的论点可以应用于量子机器学习的内核估计，或者可以计算出贫瘠的高原出现的深度，这意味着由于噪声而造成的噪声较小，因此在较小的噪声中，比较较小的探索。有一些经典算法在复杂性方面表现出相同的缩放。最后，我们的结果还说，必须对嘈杂的设备进行指数级的次数（在可观察到的轻度孔中的门数）以估计可观察到的期望值。虽然量子硬件中的启用将降低噪声水平，但如果使用错误缓解，则与经典算法相比，这只能导致指数时间算法具有更好的指数，从而对在这种情况下的指数量子加速有很大的障碍。
美国陆军第 28 部，华盛顿特区 ...
佛罗伦萨州立师范学院，佛罗伦萨，阿拉哈姆。甘农学院，埃尔，普林西尔夫。[AG 000.8（1947 年 8 月 1 日）J ///..战斗荣誉。经行政命令 9896（sec.I，Bul.22，WD，1948）授权，取代行政命令 IJ075（sec.III，Bui.11，WD，1942），根据 AR 260--1'0 的规定，经第六军司令批准，以下单位的荣誉由陆军部以美国总统的名义确认，作为被授予荣誉和杰出成就的公开证据。表彰如下：1.1941 年 4 月 10 日至 11 日期间，第 186 步兵团的 Oom3) F 因在对敌作战中表现出色而被表彰！菲律宾群岛北吕宋岛。11 月 9 日 16:00，Oom3) F 在北吕宋岛新维斯卡亚省的 Skyline Ridge 完成了一个更大单位的残余部署。该阵地位于高而贫瘠的山脊上，远离该山脉。该团在该地区的所有其他部队，构成了右翼师的左侧。东南方向三英里是第三师的左翼。前面是敌军的强大力量。连队仍在巩固新阵地，这时敌人突然在附近的高地上监视，用重机枪和火炮开火，准备进攻。在剩下的夜晚，士兵们被敌人猛烈的火力困在洞里。夜幕降临，连队做好了迎接进攻的准备。凌晨，敌人袭击了阵地的右侧。尽管 Oomvan11 Ji 的士兵们用大炮、迫击炮、步枪和手榴弹发动了猛烈的攻击，但一些以优势兵力进攻的敌人成功地用轻机枪、刺刀、手榴弹和爆破器突破了阵地。攻击持续了整晚，没有减弱的迹象。
大理石海鸠的生态和保护
大理石海鸠 ( Brachyramphus marmoratus ) 长期以来一直被认为是太平洋西北地区的神秘鸟类，因为鸟类学家对其筑巢习性知之甚少，而且其近岸觅食习性使其难以调查。这种小型、鸽子大小的海鸟栖息于从阿拉斯加到加利福尼亚中部的北美沿海地区。在其大部分分布范围内，它筑巢于距离海岸约 25 至 50 英里的森林中，并在近岸海域以小鱼和无脊椎动物为食。与大多数在岩石峭壁或相对贫瘠的岛屿上群居筑巢的海雀不同，大理石海鸠在其大部分分布范围内以单独成对（或松散的群居）的形式在内陆老针叶树的宽阔上部树枝上筑巢。这种退化习性推迟了人们在北美发现其巢穴的时间，直到 1974 年，人们在加利福尼亚中部发现了一个巢穴（Binford 等人，1975 年）。从那时起，尽管在过去十年中付出了数千人日的努力，但到 1993 年的繁殖季节，只发现了不到 60 个巢穴（Nelson 和 Hamer，本卷 a）。在 20 世纪 80 年代，野外生物学家发现证据表明，许多（如果不是大多数）个体在未采伐的针叶原始森林中筑巢。进一步的研究（其中许多是本卷首次提出的）提供了有关栖息地使用、相对较低的繁殖率以及它们在巢穴中遭受的高掠食性的更多信息。至少在某些地区，证据也开始积累，表明大理石海鸠的数量近年来有所下降。这种下降被归因于原始森林的减少和破碎化、掠食增加、污染（尤其是石油泄漏）以及渔网造成的死亡。这种潜在的下降提高了管理敏感性，以确保在其整个范围内维持健康的相互作用种群。目前，美国将海鸠列为受威胁或濒临灭绝的物种。华盛顿、俄勒冈和加利福尼亚的鱼类和野生动物管理局以及加利福尼亚州和不列颠哥伦比亚省。对于大多数土地管理机构来说，这些清单需要对拟议项目对该物种的潜在影响进行清查和分析。如果发现对海鸠栖息地的不利影响，可能会导致缓解措施、项目修改、延误和可能的取消。
Samvaad，第 1 卷，I..
生命依赖于能量，而能量是食物和营养的最终产物。地球上生命的基石是“食物资源”和“水”。人类依靠各种资源来满足食物需求，这是生存的基本必需品。植物生态系统构成了地球上人类可用食物资源的主要部分，满足不断增长的人口饥饿的责任完全落在“农民”的肩上。从贫瘠的土地上种植粮食需要付出非凡的努力，在这个过程中，农民面临着许多挑战。这就是“工程师——问题解决者”的作用。通过准确使用工程技术，结合农民的技能和经验，农业产量可以显著提高质量和数量。稳定的农业产业确保了国家的粮食安全。没有一个国家能够有效地维持不稳定的农业经济，无法填饱公民的肚子。农业技术的应用取决于不同农民应对这些进步的能力。能够利用现代农业技术的农民可以确保产品产量高，从而使整个国家受益。因此，农业工程在生产力、时间管理和作物管理方面是农业领域中最重要的部分。农业工程在农业部门的发展中起着非常关键的作用。农业机械和动力、灌溉排水工程、收获后工程、水土保持工程、农场结构、电力和其他能源是农业工程的主要方面，它通过利用适当的资源（即土壤、水）来提高生产力。由于在工程生产原理的帮助下进行适当的管理，作物质量大幅提高。从而增加了该国农业部门的 GDP。农业机器人或“agbots”以及机器人/无人驾驶拖拉机用于从收割到灌溉的所有工作。这些机器人可以极大地减少人力，从而确保提高生产力。人工智能驱动算法和应用程序可以帮助农民定位和跟踪作物周期、天气预报和环境变化、找到最近的土壤测试中心、收集优质种子进行收获、杀虫剂、根据市场价格跟踪其生产力等。这些应用程序还可以开发并用于检查参与农业的动物的健康状况。
选择性育种
英国政府目前正在向议会提议制定有关动植物基因编辑的新立法。政府在提议中声称，基因技术只是一种更快速、更精确的引入基因变化的方法，而这些变化在传统育种计划中是可能的。这意味着传统育种计划对动物健康和福利的影响是良性的，因此，动物基因编辑没有什么可担心的。然而，正如本报告所示，传统的选择性育种对农场动物产生了巨大的不利影响。基因编辑将加剧这些问题。选择性育种对某些身体特征的不利影响对许多纯种狗和纯种狗的健康和福祉是众所周知的。然而，选择性育种以提高生产力给农场动物带来的痛苦和折磨在很大程度上仍然隐藏着。50 多年前，露丝·哈里森的《动物机器》一书首次让我们深入了解了工业畜牧业生产的不人道性质。但现在，动物比以往任何时候都更多地被当作机器对待。我们把它们关在笼子、板条箱和拥挤不堪的棚屋里——这些条件是根据生产线的效率而定的，而不是适合生物的。我们将动物视为机器的倾向最明显的例子就是我们使用选择性育种来微调动物，使其生长得更快、产量更高。这导致所有主要养殖物种都出现了严重的健康和福利问题。公众和政客们大多不知道选择性育种带来的动物福利和健康问题，尽管可以说，它们造成的痛苦与恶劣的住房和拥挤、贫瘠的环境一样多。现在，英国政府可能会让这种情况变得更糟，因为它允许在英格兰的农业中使用一种新的育种形式——基因编辑。如果《基因技术（精准育种）法案》获得通过，它将允许基因编辑动物及其后代在农场使用，但要受到一些定义松散且完全不充分的动物福利保护。提出该立法的政府部门环境、食品和农村事务部 (Defra) 认为，基因编辑只是使动物具备“也可以通过传统育种和自然过程实现的特征，但方式更有效、更精确”。1 基因编辑只是传统育种（如选择性育种）的延伸，这种说法旨在让人放心。然而，在过去的五十年里，选择性育种给农场动物带来了巨大的痛苦和折磨。要了解基因编辑带来的危险，有必要研究选择性育种已经出现的问题。
渔业资源状况报告 0426
位置 大马尼斯蒂克湖面积为 10,346 英亩（Breck 2004），位于密歇根州上半岛卢斯县和麦基诺县边界的马尼斯蒂克河流域（乡镇 44 和 45 N，范围 11 和 12 W）（图 1）。在卢斯县，赫尔默（莱克菲尔德乡镇）位于大马尼斯蒂克湖的东北岸。在麦基诺县，柯蒂斯（波蒂奇乡镇）位于大马尼斯蒂克湖的东南偏南，毗邻南马尼斯蒂克湖北岸。大马尼斯蒂克湖是马尼斯蒂克湖中最大的一个，也是密歇根州第七大内陆湖（Laarman 1976），平均深度为 10 英尺，最大深度为 23 英尺。地质和地理 大马尼斯蒂克湖位于马尼斯蒂克基岩地质构造内，该构造由一条薄薄的白云岩和石灰岩带组成，横跨三角洲县和麦基诺县 (MDNR 2001)。该地区的岩石类型主要是沉积岩，为大马尼斯蒂克湖的亲石产卵鱼类（如大眼鲷）提供了丰富的栖息地。大马尼斯蒂克湖周围的地表地貌主要由冰碛（45.6%）和湖泊/沙丘（16.6%）组成。细小的“沙丘”基质（如沙子）会填充正在发育的鱼卵和胚胎占据的间隙，从而对大马尼斯蒂克湖近岸产卵栖息地造成危害。大马尼斯蒂克湖附近的土地覆盖类型包括森林（40.7%）、湿地（37.0%）、水域（11.6%）、农业（4.8%）、城市（3.8%）、草地/灌木（1.8%）和荒地（0.3%）（图 2）。该地区的地表地质由大量粗糙（62.2%）的纹理材料以及无纹理的有机材料（37.8%）组成。粗糙纹理材料遍布整个湖泊，有助于提供近岸产卵栖息地。粗糙纹理材料还促进了湖泊较深区域的冷地下水交换，冷水物种和冷水物种（例如，分别是 Walleye 和 Cisco）都生活在那里。其余的湖岸由无纹理材料（沙子和有机材料）组成，地下水渗透性低到中等（Madison 和 Lockwood 2004）。大马尼斯蒂克湖周围的土壤类型以草本有机物和沙壤土冰川沉积物为主（USDA 2024）。岛屿群大马尼斯蒂克湖共有四个岛屿，包括福斯特岛、格林菲尔德岛、古尔岛和伯恩特岛，面积分别约为 8、2、1 和 1 英亩。其中一个岛屿（即格林菲尔德岛）已基本开发，其余三个则处于自然状态。流域描述大马尼斯蒂克湖北部的赫尔默溪和南部的波特奇溪水源（图 1）。赫尔默溪从北马尼斯蒂克湖向西南流入大马尼斯蒂克湖。位于赫尔默溪上的特雷斯勒大坝限制了湖泊之间上游鱼类的通道。波蒂奇溪从南马尼斯蒂克湖向东北流入大马尼斯蒂克湖，并设有水位控制
对灵长类动物和其他动物使用的调查
医学实验是最隐蔽的动物使用行业之一——尽管使用公共资金，但我们从未能够从新南威尔士州政府那里获得多少纳税人的钱用于这个行业，或者资助了哪些类型的实验。 数百万受害者 与其他一些国家不同，澳大利亚没有全国性的动物使用统计数据。即使在州和领地层面，有时也会长时间延迟报告动物使用情况——或者根本没有报告。澳大利亚人道研究中心估计，澳大利亚每年约有 600 万只动物被用于实验和教学。其中超过 25,000 只动物被用于“以死亡为终点”的实验，即动物在实验过程中被故意杀死，而不是在实验之后被安乐死。猴子会染上毒瘾，被钻在头骨上。羊和猪的皮会被烧掉，老鼠的脊髓会被压碎。小老鼠被培养成和自己身体一样大的肿瘤，小猫被故意弄瞎，老鼠被迫忍受癫痫发作。在古老的医学培训课程中，猪和狗被切开后杀死，老鼠被扔进盛有水的容器中并被迫游泳求生，硬塑料管被强行塞进猫和雪貂的细小喉咙。所有这些动物都有感知疼痛和恐惧的能力，当它们在荒凉、没有窗户的监狱中被毒死、切开、弄瞎、电死或感染致命疾病时，它们会遭受巨大的痛苦。动物实验是一门大生意公众认为实验者主要使用动物来推动医学领域的必要进步，这是错误的。动物实验是一个利润丰厚的行业，让大学、饲养者和设备供应商赚取数百万美元。实验室及其附属大学经常获得联邦政府拨款（是的，你的税金）和“健康慈善机构”的私人资金来开展动物研究。澳大利亚政府的国家卫生和医学研究委员会为三个灵长类动物繁育机构提供资金，并拿出巨额资金进行荒唐的试验。在一项由联邦政府资助的莫纳什大学研究中，研究人员切开了三只活猴子的头骨，以便对它们的大脑进行电击。与此同时，西澳大利亚大学、莫纳什大学和墨尔本大学将重物放在老鼠的大脑上，试图复制人类的创伤性脑损伤，但没有产生任何有用的结果。这三所大学的项目都得到了政府的资助。澳大利亚人道研究中心估计，实验中使用的动物中约有 15% 用于畜牧、动物管理或生产目的。其中大部分涉及对密集饲养系统中饲养的动物的研究或对牛、羊等养殖动物进行基因工程研究，以提高生产力和农民的利润率。
HSUS报告：生产力的卵子母鸡的福利问题
HSUS报告：选择性繁殖卵母鸡的福利问题，用于生产力的生产力抽象的当今商业铺设母鸡每年有选择性地产生250多个鸡蛋。这种非自然的生产率水平是代谢征税的，通常会导致母鸡患有“生产疾病”，包括骨质疏松症和伴有骨骼骨折，并可能导致生殖疾病。研究表明，骨质疏松症的问题可能正在恶化，这可能是由于行业不断促进生产力最大化的问题。数十年来，经济考虑因素被评估并强调了单个鸟类的福利。需要立即更改优先事项，以积极解决与卵子产量选择性育种相关的福利问题。在2008年在美国引言，超过768亿个鸡蛋1由约2.8亿头母鸡产生，其中2个主要在贫瘠的，限制性的电池笼中产生。3个用于商业铺设母鸡的育种计划通常集中在饲料效率和生产力上，并大大改变了鸟类的外向率。的确，当今商业品种的野生祖先红色丛林禽每年只产生10-15个鸡蛋。4在20世纪初，母鸡每年产生100个鸡蛋，5个鸡蛋，但今天的母鸡平均每年产卵266个鸡蛋，其中一些产生300次或以上。6这些轻量级的鸟类维持其高产卵率1 - 2年，在第一个铺设周期后，卵的大小增加。14,15育种母鸡的生产力繁殖，而无需适当考虑动物的福利或作为人工选择相关副作用而发生的疾病是卵工业的重要而基本的动物福利问题。*骨质疏松症在2004年，据估计，80-89％的商用卵母鸡患有骨质疏松症，7一种疾病，其特征是骨骼体积和矿化的改变。8,9骨是用于蛋壳生产中钙的代谢储存库，从骨骼到蛋壳的钙将母鸡易于骨质疏松症，随后的骨骼脆弱性和骨折。10在一年中，母鸡沉积在蛋壳中的钙量最多可以是她体内保留的钙的20倍。11骨质疏松本身并不疼痛，但相关的骨折引起急性和慢性疼痛。12由于骨矿物质耗竭而导致的骨质疏松症会因母鸡无法在电池笼中运动而加剧，也可能是由于营养不足引起的，但问题的起源主要是遗传性的。13这是繁殖高效，轻质鸟类的结果，它们能够在长时间的时间内保持高率。