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基于余弦相似度的量子二元分类器 - IRIS
控制门 RY (0 . 49 π ) 所需的辅助量子位，q 5 是用于对数据进行幅度编码的 1 量子位寄存器，q 6 是编码标签的量子位。在 IBM 量子处理器 ibmq 16 melbourne 上运行该算法可提供 1024 次采样来对量子位 q 0 进行采样。获得的 P (1) 估计为 ˆ P = 490 / 1024 ≃ 0 . 48，则分配给 x = (0 . 884 , 0 . 468) 的标签为 y = − 1，正如预期的那样。尽管在此测试中分类正确，但与模拟器 ibm qasm simulator 的结果进行比较表明，所考虑的量子机过于嘈杂，无法通过算法 1 进行良好的分类。模拟器的输出统计数据提供 ˆ P = 273 / 1024 ≃ 0 . 27 。此结果与未分类数据向量 x 接近训练向量之间的中间点的事实一致。使用相同的训练点和新的未标记实例 x = (0 . 951 , 0 . 309)（其正确分类为 y = 1）重复实验，量子机失败。事实上 ibmq 16 melbourne 返回相对频率 ˆ P = 338 / 1024 ≃ 0 . 38 ，因此它将 x 归类为 y = − 1 。在同一个测试中，模拟器 ibm qasm simulator 返回 ˆ P = 244 / 1024 ≃ 0 . 24 正确分类。观察到的分类准确性不足取决于所考虑的量子处理器的低量子体积 1（QV = 8）。未来工作的内容可能是在更大、更可靠的硬件上进行测试（例如，具有 27 个量子比特和 QV=128 的 IBM 量子机器 ibmq montreal）。所提出的量子分类器的指数加速归因于在对数时间内有效准备量子态以及在恒定时间内执行分类本身（这取决于所需的准确性）。事实上，选择 QRAM 是出于对总体时间复杂度的明确估计，但允许使用其他有效的初始化来运行此量子分类器。
使用正弦和基于教学学习的融合培训馈送前馈神经网络，用于医学图像注册
摘要这项研究提出了一种新型的杂交元神经算法，正弦辅助教学学习学习的优化（SCATLBO），旨在训练用于单声道和多模式医学图像注册的喂养前进神经网络（FNNS）。scatlbo结合了正弦骨算法（SCA）的优势，用于探索基于教学学习的优化（TLBO），以实现剥削，达到了平衡，从而增强了算法能力，以避免局部最小值并提高逆转率。医学图像注册，对于准确的医学分析必不可少的，从这种混合方法中受益，因为它有效地对齐了复杂的多模式图像。在这项工作中，SCATLBO用于训练来自癌症基因组乳房侵入性癌（TCGA-BRCA）数据集的乳房MRI图像。SCATLBO的性能是针对几种众所周知的元启发式算法的基准测试，包括TLBO，粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO），灰狼优化器（GWO）和进化策略（ES），以及基于平均平方误差（MSE）的评估（MIS）和杂音的评估（MI）。实验结果表明，SCATLBO在准确性，收敛速度和稳健性方面优于其他技术，将其确立为基于神经网络的图像注册任务的有前途的工具。这项工作有助于提高FNN的元启发式培训方法，并在各种医学成像领域中使用了潜在的应用。
弯曲曲线cosine-theta（CCCT）偶极子原型开发
摘要 - 与传统设计相比，它在产生先进的场合校正和低成本的潜力方面的灵活性，对于紧凑型粒子加速器和医疗应用的gantries，倾斜的余弦（CCT）配置尤其有趣。This article presents the design of a curved demonstrator named Fusillo, a Canted Cosine Theta Nb-Ti dipole magnet that is being developed at CERN, featuring a large aperture of 236 mm, a small bending radius of 1 m, a bending angle of 90 ◦ , and multi-harmonic field correction, with a 3.61 T conductor peak field.我们详细介绍了磁线圈设计，并结合了由弯曲的线圈产生的误差的高阶磁场校正，线圈端处的峰值峰值降低，新的绳索型电缆的开发以及前者的机械设计和前者的开发，从而支持线圈并提供弯曲的形状。我们还介绍了用于限定线圈以前的制造过程，绳索电缆，线圈绕组优化和线圈浸渍系统的第一个结果。
正弦余弦优化算法 - OAPEN
© 作者 2023。本书是开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名 4.0 国际许可证 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 的条款获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可证的链接并指明是否进行了更改。本书中的图像或其他第三方材料包含在本书的知识共享许可证中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在本书的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。本出版物中使用一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等。即使没有具体声明，也不意味着这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对此处包含的材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法管辖权主张保持中立。
正弦余弦优化算法 - OAPEN
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MCGNet+：基于余弦相似度的改进运动想象分类
解决运动想象分类问题一直是脑信息学领域的难题。由于计算能力和算法可用性无法满足复杂的脑信号分析，准确度和效率是过去几十年运动想象分析的主要障碍。近年来，机器学习（ML）方法的快速发展使人们能够用更有效的方法来解决运动想象分类问题。在各种ML方法中，图神经网络（GNN）方法在处理相互关联的复杂网络方面显示出了其效率和准确性。GNN的使用为从大脑结构连接中提取特征提供了新的可能性。在本文中，我们提出了一种名为MCGNet +的新模型，它提高了我们之前的模型MutualGraphNet的性能。在这个最新的模型中，输入列的互信息形成了列间余弦相似度计算的初始邻接矩阵，从而在每次迭代中生成一个新的邻接矩阵。动态邻接矩阵与时空图卷积网络（ST-GCN）相结合，比不变矩阵模型具有更好的性能。实验结果表明，MCGNet+具有足够的鲁棒性来学习可解释的特征，并且优于目前最先进的方法。
基于局部网络余弦相关性和相似性比较的新鲜天然药物分子靶点初筛
摘要背景：中药由数百种天然药物分子组成，在数千年的传统中医药中发挥着重要作用。因此，研究天然药物分子的靶点对探索中医药治疗疾病的机制具有重要意义。然而，由于药物分子与靶点相互作用的复杂性，确定一个新鲜的天然药物分子的靶点非常困难。与传统的生物实验相比，计算方法具有时间少、成本低的优势，但仍面临许多巨大的挑战，尤其是对于没有社会联系的分子。方法：本研究提出了一种基于余弦相关和局部网络相似性比较（CSLN）的新方法，对新鲜的天然药物分子进行靶点的初步筛选，并通过训练参数为它们分配权重。结果：在以药物分子为训练和测试对象的情况下，CSLN在金标准数据上的表现优于流行的药物-靶点相互作用（DTI）预测模型GRGMF。此外，CSLN 在 TCMSP 上对新鲜天然药物分子靶点筛选性能（情景模拟）的检测表现出色（top20 中有 13 个阳性样本），同时 Western-Blot 也进一步验证了 CSLN 的准确性。结论：综上所述，结果表明 CSLN 可以作为新鲜天然药物分子靶点筛选的替代策略。关键词：靶点筛选，新鲜天然药物分子，余弦相关，相似性比较，Western-Blot
利用多元优化和正弦余弦算法实现智慧城市能源管理
摘要：由于人口的快速增长，日常生活中的能源使用量日益增加。一种解决方案是按照与人口增长相同的比例增加发电量。然而，这在实践中通常是不可能的。因此，为了有效利用现有的能源资源，智能电网发挥着重要作用。它们通过需求侧管理 (DSM) 最大限度地减少电力消耗及其产生的成本。大学和类似组织消耗了总发电量的很大一部分；因此，在这项工作中，我们使用 DSM，调度了大学园区的不同电器，以降低消耗的能源成本和可能的峰值与平均功率比。我们提出了两种受自然启发的算法，即多元优化 (MVO) 算法和正弦余弦算法 (SCA)，以解决能源优化问题。所提出的方案是在大学园区负载上实施的，该负载分为两个部分，即上午时段和晚上时段。两个时段都包含不同的可切换和不可切换设备。在使用 MVO 和 SCA 技术对可切换设备进行调度之后，模拟结果在能源成本和峰值与均值比率降低方面显示出非常有用的结果，保持了电力成本和用户等待时间之间的理想阈值水平。
基于连续分式余弦变换的自适应语言合成模型
现代语音信号识别系统集成了信号处理、模式识别、自然语言和语言学等现代科学领域的技术。这些系统在信号处理中得到了广泛的应用，推动了数字信号处理 (DSP) 的真正繁荣。以前，该领域以面向矢量的处理器和代数数学仪器为主，而当前一代 DSP 依赖于复杂的统计模型并使用复杂的软件进行实际实现。现代语音信号识别模型能够理解操作环境中由数十万个单词组成的词典的连续输入语言。语音信号的线性预测分析历来是语音分析技术中最重要的。其基础是滤波源模型，它是一种理想的线性滤波器。