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返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
量子支持向量机应用于黎曼几何的脑电信号分类
有关量子计算的文献表明，与传统计算相比，量子计算在计算时间和结果方面可能更具优势，例如在模式识别或使用有限的训练集时 [14, 5]。一个无处不在的量子计算库是 Qiskit [1]。Qiskit 是一个在 Apache 2.0 下分发的 IBM 库，它同时提供量子算法和后端。后端可以是本地机器，也可以是远程机器，可以模拟它，也可以是量子机器。Qiskit 对您想要使用的机器类型的抽象使量子算法设计变得无缝。Qiskit 实现了支持向量类分类器的量子版本，称为量子增强支持向量分类器 (QSVC) [10]。在分类任务复杂的情况下，QSVC 可能比传统 SVM 更具优势。任务复杂性随着数据编码为量子态、可用数据的数量和数据质量的提高而增加。在 [6] 中，我们提出量子分类可能对依赖脑电图 (EEG) 的脑机接口具有巨大的潜力。基于这个想法，我们研究了 EEG 信号量子分类的可行性 [7]，通过使用 QSVC 结合黎曼几何 -
量子和经典信息的对称性。量子Informatiom
2 = 1）Qubit违反了这些对称性。可以将其表示为（α|0⟩+β|1⟩）的选择，这是一个特权参考框架（例如大爆炸的可以通过16个数字（位置为4个，速度为4，加速度为4个）独立于时间，但在时空连续体中，对于其余的观察者质量是必需的。 相同的17个数字描述如此详尽地描述的特权参考框架，分别分别违反了标准模型的所有三个对称性或一般量子的“记录”，可以表示为17个基本波函数（或在自然和转移的自然（offertical ofdinal）数字之后，可以用自然（或转移）数字来识别Hillbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithermbert Ariith的函数（或类别）标准模型。 引入了对一般相对性相关概念的两个概括：（1）所有任意加速参考框架的类别的“离散参考框架”，构成平滑的歧管； （2）相对性的相对性的更一般原则，以及对所有离散参考框架的量子信息的保守性，涉及所有常规相对性的所有参考框架的平滑歧视。 然后，可以通过更一般的相对性原理作为特权参考框架的等效重新说明来解释从加速参考帧到标准模型的17个基本波函数的徒跃迁：平滑为离散。可以通过16个数字（位置为4个，速度为4，加速度为4个）独立于时间，但在时空连续体中，对于其余的观察者质量是必需的。相同的17个数字描述如此详尽地描述的特权参考框架，分别分别违反了标准模型的所有三个对称性或一般量子的“记录”，可以表示为17个基本波函数（或在自然和转移的自然（offertical ofdinal）数字之后，可以用自然（或转移）数字来识别Hillbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithermbert Ariith的函数（或类别）标准模型。引入了对一般相对性相关概念的两个概括：（1）所有任意加速参考框架的类别的“离散参考框架”，构成平滑的歧管； （2）相对性的相对性的更一般原则，以及对所有离散参考框架的量子信息的保守性，涉及所有常规相对性的所有参考框架的平滑歧视。然后，可以通过更一般的相对性原理作为特权参考框架的等效重新说明来解释从加速参考帧到标准模型的17个基本波函数的徒跃迁：平滑为离散。与参考框架概念概念相关的量子信息的保守性可以解释为恢复以太的概念，以太的概念，一种绝对不可移动的媒介和牛顿力学中的参考框架，可以将相对运动解释为绝对的运动或逻辑上：逻辑上：关系：关系。新的以太将由量子位（或量子信息）组成。可以通过特殊相对论通过量子力学与量子信息理论（或“量子力学和信息”）通过特殊相对论来跟踪“以太”的概念途径。纠缠和重力的识别也可以被视为“副产品”所隐含的，这是从平滑的“特殊和一般相对性”到量子力学和信息的“平坦”以太的过渡。量子醚一般都超出了“时间屏幕”，并将其描绘成黑暗和可见的物质和能量。
Cobble Beach Classics向梅赛德斯致敬 -
Cobble Beach Classics展示了多伦多的标志性梅赛德斯 - 奔驰车辆的遗产。- 鹅卵海滩经典赛返回2025年加拿大国际汽车，并带有壮观的标志性汽车阵容，庆祝了梅赛德斯·奔驰的永恒遗产。展览将以精心策划的梅赛德斯 - 奔驰车辆的精心策划收集，这些梅赛德斯 - 奔驰车辆遍布一个世纪以上，突出了品牌对无与伦比的创新，工艺和设计的奉献精神。“我们很高兴欢迎在演出中回到鹅卵石海滩的经典一年，” AutoShow总经理Jason Campbell说。“鹅卵海滩始终展示最好的经典汽车，这始终是汽车爱好者和收藏家的亮点。”由享有声望的鹅卵石海滩Concours D'Elegance提出，这个精选的展览庆祝了梅赛德斯·贝内兹（Mercedes -Benz）回到Autoshow（Marque自2019年以来的第一个展示），并将以过去一个世纪至今的一些品牌最具标志性的模型为特色。贡品将包括：•1886 Benz Patent Motorwagen复制品 - 卡尔·本兹（Carl Benz）用有史以来的第一个固定汽油发动机（一种单缸，两冲程单元）在1879年12月31日首次运行。在1886年，我们知道今天出生的汽车是奔驰申请了他的“由燃气发动机供电的车辆”的专利。展示的设备类似于两轮苯甲型pther Motal Car，型号。1具有紧凑的高速单缸，四冲程发动机，输出功率为0.75。•1935年，梅赛德斯 - 奔驰130H - 汽车历史上最著名的名字之一戴姆勒·奔驰（Daimler-Benz）开发了130H，作为后引擎生产车的首次尝试。这辆两门车是作为硬顶，开放式轿车或敞篷跑车提供的，为未来铺平了道路，鼓舞人心的汽车，例如大众甲壳虫。•1938年梅赛德斯 - 奔驰540k体育巡回赛 - 1938年的梅赛德斯 - 奔驰540k Sport Tourer是一款非常稀有的汽车，只有两种型号。展出的唯一幸存者在被藏在德国的第二次世界大战时代地下掩体中后，发现了将近60年后发现的。战争爆发时，车辆的原始所有者通过拆除了他的地下室的一部分来制造一个掩体，从而掩盖了汽车，从而保护了汽车，从而免受战争的破坏。奇迹般地，该车辆在那里幸存了近六十年，直到柏林墙倒塌后才能重新发现。在2005年，这辆车在世界知名的Pebble Beach Concours d'Elegance上彻底恢复并首次亮相，在那里获得了享有声望的一流奖项。
从比特到量子比特：经典量子集成的挑战
摘要 — 虽然量子计算在解决以前难以解决的问题方面具有巨大潜力，但其目前的实用性仍然有限。实现量子效用的一个关键方面是能够有效地与来自经典世界的数据交互。本研究重点关注量子编码的关键阶段，该阶段能够将经典信息转换为量子态，以便在量子系统内进行处理。我们专注于三种突出的编码模型：相位编码、量子比特格和量子图像的灵活表示 (FRQI)，以进行成本和效率分析。量化它们的不同特征的目的是分析它们对量子处理工作流程的影响。这种比较分析提供了有关它们的局限性和加速实用量子计算解决方案开发的潜力的宝贵见解。索引词 — 量子计算、混合经典量子计算、量子编码、基准测试
凝血障碍 2025 ASH 经典血液学亮点
口服布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂 (BTKi) Rilzabrutinib 对接受过治疗的免疫性血小板减少症 (ITP) 成人患者的疗效和安全性：一项 3 期、安慰剂对照、平行组、多中心研究 (LUNA 3) (Kuter D 等人)
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
将古典和现代顺势疗法结合在一起
3. 行走时小腿前部靠近胫骨处抽筋 6. 患者寻求户外空气，尽管感觉寒冷，但总是感觉好些 11. 从手指和脚趾末端出现感觉和运动麻痹 12. 水样暗红色畏光字母连在一起 [眼睛] 13. 感觉胃部有石灰灼伤处，吃新鲜肉类后更严重 14. 喉咙感觉到强烈的心跳 15. 当你觉得你可能在为某事责备自己时可以使用这种疗法 17. 肝区敏感，不能忍受腰部周围的任何东西，特别适合醉汉 19. 颈部血管跳动，手、臂、脚麻木，四肢骨头疼痛 20. 难以肿胀，尤其是吃热食物时，软腭和鼻咽发痒和发痒 21. 耳朵发痒经耳咽管 22. 外伤、肌肉麻痹、视网膜出血引起的复视
基准为人类活动识别的经典，深层和生成模型
人类活动识别（HAR）在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集（UCI-HAR，UCI-HAR，PAMAP2，WISDM，WISDM和Berkeley Mhad）评估了三类模型的性能：经典的机器学习，深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器（RBMS）。我们使用诸如准确性，精度，回忆和F1评分等群集以进行全面比较，评估了各种模型，包括决策树，随机森林，卷积神经网络（CNN）和深信仰网络（DBN）。结果表明，CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现，尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好，但是面对具有较大，更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力，尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较，以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
用于识别黄色的经典和机器学习工具......
油菜籽在发育过程中含有叶绿素，使其呈现绿色。随着种子的成熟，它们会呈现出黑色、红褐色到黄色等颜色。黑色和红褐色种子的种皮会积累色素，而黄籽品种的种皮透明，可以露出胚的颜色。研究表明，黄籽油菜籽比黑籽品种休眠期短、发芽更简单、含油量更高，因此培育黄籽油菜籽是提高油分含量的有效方法（Yang et al.，2021）。芥菜和油菜黄籽品种的鉴别相对简单，因为纯黄色表型在遗传上是稳定的（Li et al.，2012；Chen et al.，2015）。然而，由于种皮颜色变异复杂，包括黄色中夹杂黑色斑点、斑块或棕色环等杂色，油菜种皮一直未能获得稳定的纯黄色后代，且分离后代的种皮颜色呈现连续变异（刘，1992；Auger等，2010；Qu等，2013），因此准确、高效地测定油菜种皮颜色仍是一项关键且具有挑战性的任务。许多研究涉及油菜籽颜色的鉴别（Li等，2001；Somers等，2001；Zhang等，2006；Baetzel等，2003；Tańska等，2005；Li等，2012；Liu等，2005；Ye等，2018）。例如，Li等（2001）通过目视观察来评估甘蓝型油菜的黄籽程度，这种方法简单但过于依赖观察者，导致识别可能不准确。Somers等（2001）利用光反射来评估黄籽颜色等级，通过测量反射值并计算籽粒颜色指数或光反射值。该方法虽然较为客观，但仅能捕捉亮度等单维颜色数据，忽略了原始材料的丰富信息。为了解决这一限制，许多学者致力于通过 RGB 颜色系统进行数字图像分析（ Zhang et al.，2006 ； Baetzel et al.，2003 ； Ta ńska et al.，2005 ； Li et al.，2012 ； Liu et al.，2005 ； Ye et al.，2018 ）。然而，油菜籽表皮颜色复杂且相似，精准识别颜色具有挑战性，现有的技术缺乏可靠性和标准化。因此，准确、有效地测量黄籽油菜的颜色仍然至关重要。化学计量学和计算机技术的最新进展导致了近红外光谱技术（NIRS）的发展，这是一种结合物体图像和光谱数据的技术。 NIRS 以其速度快、无损和高效而闻名，被广泛用于农产品的快速、无损分析。多项研究已经证明了它的实用性（Guo 等人，2019年；布等人，2023；梁等人，2023；刘等人，2021；佩蒂斯科等人，2010；森等人，2018；刘等人，2022；张等人，2020；魏等人，2020；张等人，2018；江等，2017；李等人，2022；江等，2018；他等人，2022）。例如，郭等人。 (2019) 使用 NIRS 成像系统 (380 – 1,000 nm) 来准确量化掺假大米，而 Bu 等人。 (2023) 将高光谱成像与卷积神经网络相结合，建立了高粱品种识别的智能模型，准确率超越了现有模型。该技术也已应用于油菜生长诊断。例如，刘等人 (2021) 开发了一种基于高光谱技术的检测算法来预测甘蓝型油菜中的油酸含量。Petisco 等人 (2010) 研究了甘蓝型油菜的可见光和近红外光谱。