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IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
Mota N. 心流的神经认知特征：不费力、更精确、更广泛的大脑回路。J Neo Res Pedia Care 2024, 6(1): 180051。
目的：本研究旨在了解神经认知文献在多大程度上支持和改进了 Csikszentmihalyi [1] 的心流体验特征，即依赖于注意力和执行功能的过程 [2]。方法：PRISMA 系统评价纳入了心流相关的观察性研究，这些研究提出了神经心理学、神经生理学和/或生物统计学测量，涉及注意力和执行功能：解决问题、反应监测和决策。结果：神经科学文献表明，心流体验：a) 激活不费力的认知资源，视觉聚焦、分散和持续注意力的精确度提高，有证据表明其受到社会因素的调节；b) 在未经验证的测量中，是更高解决问题技能的指标；c) 在反应监测（N-back）和冒险（赌博）任务期间激活广泛而差异化的大脑活动，提供符合我们对任务意义的差异化理解的神经学指标，任务意义是一种情绪和认知更新过程，通过相应的大脑回路，涉及基底神经节、颞叶、岛叶和前额叶区域； d) 在审查的观察性研究中，尚未与决策相关。结论：这项工作凸显了该领域缺乏跨学科性。实施神经认知策略似乎是实现和优化令人满意的时刻的潜在心理资源。广泛的社区心理教育或培训将扩大日常生活和工作承诺。
丘脑神经元中突触基因表达和回路的共同保守性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 23 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.634521 doi：bioRxiv 预印本
使用有限的光电源和检测器的线性光电电路的完整图形语言
图形语言对于表示，改写和简化不同种类的过程非常有用。，它们已被广泛用于量子过程，改善了汇编，模拟和验证的最新技术。在这项工作中，我们专注于量子信息和计算的主要载体之一：线性光电电路。我们介绍了Lo fi -calculus，这是第一种图形语言，用于在无限尺寸光子空间上进行电路，其电路仅由线性光学元件的四个核心元素组成：相位变速器，梁隔板，辅助源，辅助源和探测器，并具有有界光子的数量。首先，我们研究由相位变速器和光束拆分器组成的电路的亚碎片，为此我们提供了第一个最小的方程理论。接下来，我们在收敛到正常形式的那些fi循环上引入了一个重写过程。我们证明这些形式是独特的，可以建立线性光学过程的新颖和独特的表示。最后，我们通过一种方程理论补充了语言，我们被证明是完整的：两个lo fi -circuits代表相同的量子过程，并且仅当一个可以通过lo fi -calculus的规则转化为另一个。
利用张量网络方法在现代 GPU 上进行高效的量子电路模拟
随着量子硬件的快速发展，量子电路的高效模拟已变得不可或缺。主要的模拟方法基于状态向量和张量网络。随着目前量子器件中量子比特和量子门的数量不断增加，传统的基于状态向量的量子电路模拟方法由于希尔伯特空间的庞大和广泛的纠缠而显得力不从心。因此，野蛮的张量网络模拟算法成为此类场景下的唯一可行解决方案。张量网络模拟算法面临的两个主要挑战是最优收缩路径寻找和在现代计算设备上的高效执行，而后者决定了实际的效率。在本研究中，我们研究了此类张量网络模拟在现代 GPU 上的优化，并从计算效率和准确性两个方面提出了通用的优化策略。首先，我们提出将关键的爱因斯坦求和运算转化为 GEMM 运算，利用张量网络模拟的具体特性来放大 GPU 的效率。其次，通过分析量子电路的数据特性，我们采用扩展精度保证模拟结果的准确性，并采用混合精度充分发挥GPU的潜力，使模拟速度更快、精度更高。数值实验表明，在Sycamore的18周期情况下，我们的方法可以将随机量子电路样本的验证时间缩短3.96倍，在一台A100上持续性能超过21 TFLOPS。该方法可以轻松扩展到20周期的情况，保持相同的性能，与最先进的基于CPU的结果相比加速12.5倍，与文献中报道的最先进的基于GPU的结果相比加速4.48-6.78倍。此外，本文提出的策略对
跨量子电路设计的加固学习
抽象变分量子算法（VQA）广泛用于解决嘈杂的中间尺度量子（NISQ）时代的优化问题。但是，设计与当前量子硬件的局限性兼容的有效量子电路（Ansatzes）仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一种加强学习（RL）代理，该学习代理自主为VQAS生成Ansatzes。RL代理在不同的图形拓扑中培训了几个优化问题，包括最大切割，最大集团和最小顶点盖。我们的结果表明，该代理能够生成有效的量子电路，其近似值比与常用的Ansatz相比有利。此外，我们确定了一个新型的Ansatzes家族，称为“连接”，特别有效地对最大切割问题有效。这些发现突出了RL技术在为量子计算中广泛应用的有效量子电路设计有效的量子电路中的潜力。
基于Edgeml和计算机视觉的印刷电路板中的缺陷检测
在工业环境中，生产高质量的印刷电路板（PCB）对于确保可靠的产品到达最终客户至关重要[1]至关重要。质量控制部门旨在根据预先建立的标准确保和执行工业过程的每个阶段的合规性。部门负责通过采样来对产品进行功能测试和视觉检查，这是一项经常手动的任务，依赖于员工的重点和解释。这可能会导致人类错误或未发现的缺陷，这些缺陷落在抽样之外[2]。行业4.0技术的集成，例如物联网（IoT），人工智能（AI）和云计算，在优化和确保过程中的可靠性方面起着重要作用[3]。机器学习模型处理和分析大量数据和识别模式的技术能力使得能够准确区分有缺陷的和非缺陷的PCB，检测到未安装的或错误安装的组件，甚至识别痕迹中的缺陷，例如开路通行器或短路或短路。这项技术使基于样本的检查不必要，因为可以单独分析每个生产的董事会。这项工作旨在调查不同的卷积神经网络架构，以表征工业过程中PCB中的组装缺陷。
分布式系统中的可扩展量子电路切割
• σ 𝑖 𝑐 𝑖 𝑂 𝑖 ⊗ ρ 𝑖 • 𝑐 𝑖 是系数 • 𝑂 𝑖 是 X、Y、Z 基础上的测量值 • ρ 𝑖 是 |0⟩ 、|1⟩、|+⟩、| 𝑖 ⟩ 状态的初始化
DeepSeq2：利用解缠表征增强序贯电路学习
电路表征学习在电子设计自动化 (EDA) 中越来越重要，它通过提高模型效率和准确性为各种下游任务提供服务。一项值得注意的工作 DeepSeq 通过对时间相关性进行编码开创了顺序电路学习。然而，它存在重大限制，包括执行时间延长和架构效率低下。为了解决这些问题，我们引入了 DeepSeq2，这是一个增强顺序电路学习的新框架，通过创新地将其映射到三个不同的嵌入空间——结构、功能和顺序行为——从而允许更细致的表征来捕捉电路动态的固有复杂性。通过采用高效的有向无环图神经网络 (DAG-GNN) 来绕过 DeepSeq 中使用的递归传播，DeepSeq2 显著缩短了执行时间并提高了模型的可扩展性。此外，DeepSeq2 采用了独特的监督机制，可以更有效地捕捉电路内的过渡行为。 DeepSeq2 在序贯电路表示学习中树立了新的基准，在功率估计和可靠性分析方面的表现优于之前的研究。
bq297xx单细胞锂离子和Li-Polymer电池的成本效益电压和当前保护电路数据表（Rev. I）
•输入电压范围包+：VSS - 0.3V至12V•FET驱动器： - CHG和DSG FET驱动器输出•跨外部FET的电压传感过度电流保护（OCP）在±5MV（典型）内（典型）（典型）•故障检测 - 过度收取的检测（OVP） - 过度检测（OVER） - 电荷检测（UVP） - URR（UVP） - RURER（UVP） - RURN（UVP） - 持续（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UVP） - RURR（UV） （OCD） - 负载短路检测（SCP）•电池耗尽的零电压充电•工厂编程的故障保护阈值 - 故障检测电压电压电压阈值 - 故障触发计时器 - 启用电池充电器的运行方式•启用电池充电器的操作模式 - 启用电池充电器 - 正常模式I CC = 4µA-shatpown IQ = 100NA•运行范围 +8-PIN•运行范围• +8-PIN-4-PIN-4-PIN-4-0-0-00°= - 40°0 = - 40°0°C = –40°C +40°C CCC = –40°c in DSE（1.50mm×1.50mm×0.75mm）