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通道脑电图
头皮脑电图 (EEG) 是研究实时神经现象最流行的非侵入式方式之一。虽然传统的 EEG 研究侧重于识别群体层面的统计效应，但机器学习的兴起促使计算神经科学向时空预测分析转变。我们引入了一种新颖的开源查看器，即 EEG 预测可视化器 (EPViz)，以帮助研究人员开发、验证和报告他们的预测模型输出。EPViz 是一个用 Python 开发的轻量级独立软件包。除了查看和操作 EEG 数据之外，EPViz 还允许研究人员加载 PyTorch 深度学习模型，将其应用于 EEG 特征，并将输出的通道或受试者级别的时间预测叠加在原始时间序列之上。这些结果可以保存为高分辨率图像，用于手稿和演示文稿。 EPViz 还为临床科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化、基本数据统计计算和注释编辑。最后，我们内置了一个 EDF 匿名化模块，以促进临床数据的共享。总而言之，EPViz 填补了 EEG 可视化方面亟需的空白。我们用户友好的界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
渐近量子信道鉴别的摊销信道散度
众所周知，在有限、非渐近状态下，对于经典信道和量子信道的区分，自适应策略比非自适应策略更具优势。然而，Hayashi [IEEE 信息理论汇刊 55(8), 3807 (2009)] 表明，在渐近状态下，自适应设置不会改善经典信道区分的指数错误率。我们通过多种方式扩展了这一结果。首先，我们通过证明自适应策略不会渐近改善经典量子信道区分的指数错误率，建立了经典量子信道的强 Stein 引理。其次，我们恢复了许多其他类别的信道，对于这些信道，自适应策略不会带来渐近优势。第三，我们给出了自适应协议对于一般渐近量子信道区分的功率的各种逆界。有趣的是，自适应协议是否可以改善非对称 Stein 设置中量子信道区分的指数错误率仍未可知。我们的证明基于量子通道的摊销可区分性的概念，我们使用数据处理不等式对其进行分析。
ICSI WhatsApp频道
简短事实：请愿人与消费者争议补救委员会，旁遮普邦质疑日期为26.09.2017的命令，由州委员会通过了26.09. 2017年的命令，表明国家委员会通过允许申诉人对请愿人部门提出的上诉而犯了错误，而不必欣赏请愿人在不提供任何“申请者”的情况下，并没有提供任何“依据”，并没有提供任何“不断投诉”。请愿人没有义务赔偿投诉人的保险金额。请愿人争辩说，根据Sakinder Singh（DLA）的口头要求，他们停止从2014年2月开始扣除DLA薪水的保险费，他知道请愿人不再以每年的薪水为每月付款的薪酬来扣除，以便每月付款，并付款，以付费，并付款，以每人的薪水付费，并付款，以付费，以付费，并付款，以每人的详细信息付款，并付款，他们的薪水会付费。报告，通知其个人政策持有人在2014年5月左右的政策状况。此外，DLA的银行声明显示，DLA从2014年2月开始积极使用其银行帐户，因此，他不太可能没有注意到，请愿人部没有扣除每月的保费。
量子信道的熵
量子态的冯·诺依曼熵是物理学和信息论中的核心概念，具有许多令人信服的物理解释。有一种观点认为，量子力学中最基本的概念是量子通道，因为量子态、幺正演化、测量和量子系统的丢弃都可以看作是某些类型的量子通道。因此，一个重要的目标是定义一个一致且有意义的量子通道熵概念。由于状态熵 ρ 可以表述为物理量子比特数与 ρ 与最大混合态之间的“相对熵距离”之差，我们在此将通道熵 N 定义为通道输出的物理量子比特数与 N 与完全去极化通道之间的“相对熵距离”之差。我们证明这个定义满足 Gour [IEEE Trans. Inf.理论 65，5880 (2019) ]，这是信道熵函数所必需的。量子信道合并的任务是让接收方将其在信道中的份额与环境在信道中的份额合并，这为信道的熵提供了令人信服的操作解释。对于某些信道，信道的熵可能为负，但这种负性在信道合并协议方面具有操作解释。我们定义了信道的 Rényi 和最小熵，并证明它们满足信道熵函数所需的公理。除其他结果外，我们还证明了信道最小熵的平滑版本满足渐近均分性质。
渠道线卡
锂离子聚合物电池 ▪ 标称电压 3.7V ▪ 聚合物电解质安全性更高 ▪ 产品尺寸和容量范围广（33 至 2800mAh） ▪ 室温下循环寿命：500 次循环后容量达到最小值的 80% 以上 ▪ 与电线、接线片和连接器接触 ▪ 大多数电池型号都集成了安全电路（电线和连接器触点） ▪ 最大充电电流（恒定电流）：1.0C ▪ 最大放电电流：1.0C（恒定电流），2.0C（非连续电流） ▪ 宽工作温度范围：-20°C 至 60°C ▪ 自放电：室温下每月 <2% ▪ 大多数 Renata 电池已通过 IEC62133 认证 ▪（其他可根据客户要求提供） ▪ 通过空运进行受控物流 ▪ 由于条件不受控制，不使用长途海运
频道EEG -EPVIZ
头皮脑电图（EEG）是研究实时神经现象的最流行的非侵入性方式之一。虽然传统的脑电图研究集中在识别群体级统计效应上，但机器学习的兴起促使计算神经科学的转变向时空预测分析。我们介绍了一种新颖的开源查看器脑电图预测器（EPVIZ），以帮助研究人员开发，验证和报告其预测性建模输出。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。 除了查看和操纵脑电图数据之外，EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型，将其应用于脑电图功能，并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。 这些结果可以作为高分辨率图像保存，以用于手稿和演示文稿。 EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化，基本数据统计数据的计算和注释编辑。 最后，我们包括一个内置的EDF匿名模块，以促进临床数据的共享。 在一起，EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。 我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。除了查看和操纵脑电图数据之外，EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型，将其应用于脑电图功能，并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。这些结果可以作为高分辨率图像保存，以用于手稿和演示文稿。EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化，基本数据统计数据的计算和注释编辑。最后，我们包括一个内置的EDF匿名模块，以促进临床数据的共享。在一起，EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
Quantum Channel State Masking
Manuscript received June 7, 2020; revised November 8, 2020; accepted December 23, 2020. Date of publication January 11, 2021; date of current version March 18, 2021. The work of Uzi Pereg was supported in part by the Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) under Grant 16KIS0856 and in part by the Viterbi Scholarship of the Technion. The work of Christian Deppe was supported by the Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) under Grant 16KIS0856. The work of Holger Boche was supported in part by the Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) under Grant 16KIS0858, in part by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) within the national initiative for “Post Shannon Communication (NewCom)” under Grant 16KIS1003K, in part by the German Research Foundation (DFG) within the Gottfried Wilhelm Leibniz Prize under Grant BO 1734/20-1, and in part by the German Research Foundation (DFG) within the Germany's Excellence Strategy under Grant EXC-2092 - 390781972 and Grant EXC-2111 - 390814868. This article was presented in part at the 2020 Munich Conference on Quantum Science and Technology (MCQST), in part at the 2020 IEEE Information Theory Workshop (ITW), and in part at the 24th Annual Conference on Quantum Information Processing (QIP 2021). (Corresponding author: Uzi Pereg.) Uzi Pereg and Christian Deppe are with the Institute for Communica- tions Engineering, Technische Universität München, 80333 Munich, Germany (e-mail: uzi.pereg@tum.de; christian.deppe@tum.de). Holger Boche is with the Institute of Theoretical Information Tech- nology, Technische Universität München, 80290 Munich, Germany, also with the Munich Center for Quantum Science and Technology (MCQST), 80799 Munich, Germany, and also with the CASA—Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries–Excellenzcluster, Ruhr-Universität Bochum, 44801 Bochum, Germany (e-mail: boche@tum.de). Communicated by M. M. Wilde, Associate Editor for Quantum Information Theory. Color versions of one or more figures in this article are available at https://doi.org/10.1109/TIT.2021.3050529. Digital Object Identifier 10.1109/TIT.2021.3050529