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用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
解密未来：量子计算以及 Grover 和 Shor 算法对经典密码学的影响
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力，特别是 Shor 和 Grovers 算法，分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍，这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响，以及可以对安全算法进行的任何重大改进，以使其更安全。
课程课程空缺报告学期2，AY2024/2025
注意：1。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下：•“选择课程”第1轮是针对计划要求，受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。2。在处理选定课程（第3轮）并提交课程请求时，将合并课程课程的所有可用空缺。3。请注意，大多数法律选修课程的总配额（在所有学术职业中）为50。
视频内容分类 .docx
近年来，由于存储容量的增加、网络架构的改进以及数码相机（尤其是手机）的普及，视频在许多应用中变得越来越流行。如今，人们可以通过电视和互联网观看大量视频。观众可以选择的视频数量如此之多，以至于人类不可能从所有视频中找出感兴趣的视频。观众用来缩小选择范围的一种方法是寻找特定类别或类型的视频。由于需要分类的视频数量巨大，因此人们已经开始研究自动对视频进行分类、视频分类和分析。因此，有必要有一个系统来为某个视频或不同的视频生成相关标签
CBSE第10级科学注释第15章我们的环境.docx
“环境”一词在媒体和公共话语中经常提及。我们的长者经常谈到与过去相比，环境如何变化，而在萨姆斯的健康环境或全球环境问题上进行的讨论使我们想起了它的重要性。本文探讨了环境的不同要素如何相互作用以及人类活动如何影响这种微妙的平衡。
计算机课程 2 第 2 章 - 计算机的各个部分...
▪ 鼠标是一种指点设备。▪ 它帮助我们在显示器上绘制和指向事物。▪ 鼠标还用于在显示器上单击和选择。▪ 鼠标通常放在鼠标垫上，因为它可以在光滑的表面上移动。
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。