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![量子信道估计与鉴别的最终精度界限 [1]](/simg/g:\will\search\icon\source\1\12ffab0adc819d2247bed038afd48248446961ba.webp)
量子信道估计与鉴别的最终精度界限 [1]
其中 F θ 是量子 Fisher 信息，ρ n AB 是 n 次迭代后的最终状态，见图 1。为了解决这个问题，我们借用了量子通信领域中强大的隐形传态工具 [4]：如果信道 E θ 具有适当的对称性，它对任何输入 ρ 的作用都可以通过局部操作和经典通信 (LOCC) 模拟，见图 2。这样，量子信道对一般输入的作用自然地被纳入自适应估计协议中，使我们能够推导出量子 Fisher 信息的上限，从而推导出参数 θ 估计的最终精度。对于在隐形传态协议 [5] 中涉及的幺正变换作用下协变的信道，这种模拟是可能的：例如去极化和擦除信道，以及玻色子系统中的高斯信道。与上限一起，我们找到了一个匹配的下限，从而获得了最终的非常简单的表达式
COVID-19疫苗接种状况（预防歧视）2022年和公平工作修正案（禁止Covid-19疫苗歧视）BIL
一个家庭成员失去了休闲工作无法旅行州市去看家人无法参加州际家庭婚礼无法参加社会 - 酒吧，餐厅，咖啡馆，娱乐中心，娱乐中心，音乐会，音乐会，夜总会，夜总会，大学校园，非必不可少的商店，非必不可少的商店等特别影响的年轻人及其与朋友社交的能力，这会影响他们的心理健康由于健康选择的价值观不同，失去了长期朋友一个家庭年轻人甚至不允许进入体育馆去厕所，不得不穿过马路。他们还必须在大型垃圾桶后面换成，以穿上运动装备，因为他们不允许进入体育场。
人工智能中的年龄歧视：人工智能时代的新年龄歧视形式……
摘要。研究人工智能公平性和伦理的学者已经成功且批判性地识别了与性别和种族社会类别有关的歧视性结果。公平性的突出审查对于人工智能造福社会的辩论至关重要，但对年龄这一关键类别的关注却不足。在数字化和人工智能的转向过程中，老龄化人口在很大程度上被忽视了。人工智能中的年龄歧视可以表现为五种相互关联的形式：（1）算法和数据集中的年龄偏见，（2）人工智能参与者的年龄刻板印象、偏见和意识形态，（3）人工智能话语中老年人的隐形，（4）使用人工智能技术对不同年龄组产生歧视性影响，（5）将他们排除在人工智能技术、服务和产品的用户之外。此外，本文还对人工智能中这些形式的年龄歧视进行了说明。
远程识别雷达清晰空军站...
拟议行动和替代方案的描述：拟议行动是在太平洋地区的 CAFS 建造和运行一个导弹防御雷达系统综合体，该系统将支持 LRDR 和指挥与控制组件。拟议行动将包括任务关键型、任务支持和非任务支持设施。任务关键型设施将包括任务控制设施、LRDR 设备掩体和地基、具有安全边界的入口控制设施、限制周界和动物控制围栏、发电厂和燃料储存系统。任务支持设施将位于禁区之外，包括维护设施、校准天线和基础设施。非任务 LRDR 特定支持设施将包括为 LRDR 操作人员建造的新宿舍、为新宿舍建造的新蒸汽加热装置、对新宿舍饮用水设施和相关蒸汽加热装置的维修和部分更换，以及对进入设施的 Clear Road 进行维修（铣刨和覆盖）。除了非任务 LRDR 特定行动外，还将实施几项非任务非 LRDR 支持设施和活动，包括新建消防站、合并土木工程设施、主门（车道拓宽）改进以及拆除以前的弹道导弹预警系统雷达和相关设施。基础设施将包括电力服务，包括现场变电站、水、下水道、铺路、人行道、雨水排水、消防和报警系统、电信接入点和信息管理系统。
多部分量子态最优局部鉴别的界限
量子非局域性是多体量子系统的一个典型现象，它没有任何经典对应物。纠缠是最具代表性的非局域量子关联之一，它不能仅通过局域操作和经典通信（LOCC）来实现 1、2。众所周知，量子纠缠的非局域性质可用作许多量子信息处理任务的资源 3。量子非局域现象也可以出现在多体量子态鉴别中，这是量子通信中有效信息传输的重要过程。一般来说，正交量子态可以肯定地加以区分，而非正交量子态则无法做到这种区分。沿着这个思路，需要状态鉴别策略来至少以某个非零概率 4 – 7 鉴别非正交量子态。然而，当可用的测量仅限于 LOCC 测量 8 时，多体量子系统的某些正交态无法肯定地加以区分。由于在没有可能的测量限制时正交态总是能够被确定地区分，LOCC 测量的这种有限的鉴别能力揭示了量子态鉴别中固有的非局部现象。量子态鉴别的非局部现象也可能出现在鉴别多体量子系统的非正交态时；众所周知，某些非正交态不能仅使用 LOCC 9 – 11 进行最佳鉴别。因此，多体量子态 12 – 19 的最佳局部鉴别受到了广泛关注。然而，实现最佳局部鉴别仍然是一项具有挑战性的任务，因为很难对 LOCC 进行很好的数学表征。克服这一困难的一个有效方法是研究最佳局部鉴别的最大成功概率的可能上限。为了更好地理解最佳局部鉴别，建立实现这种上限的良好条件也很重要。最近，在二体量子态的局部最小误差鉴别中建立了最大成功概率的上限。此外，还给出了该上界饱和的必要充分条件20。在这里，我们考虑任意维数的多部分量子态之间的无歧义鉴别（UD）21 – 24，并为最佳局部鉴别的最大成功概率提供上限。此外，我们提供了实现该上界的必要充分条件。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件。最后，我们使用多维多部分量子系统中的示例来说明我们的结果。本文组织如下。在“结果”部分，我们首先回顾多体量子系统中可分离算子和可分离测量的定义和一些性质。我们进一步回顾了UD的定义并提供了一些最优UD的有用性质（命题1）。作为本文的主要结果，我们给出了利用一类作用于多体希尔伯特空间的Hermitian算子实现最优局部鉴别的最大成功概率的上界（定理1）。此外，我们给出了Hermitian算子实现该上界的必要充分条件（定理2和推论1）。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件（推论2）。我们通过多维多体量子系统中的例子说明了我们的结果（例子1和2）。在“方法”部分，我们提供了定理1的详细证明。在“讨论”部分，我们总结了我们的结果并讨论了与我们的成果相关的可能的未来工作。
VA HB 2094 MALDONADO算法歧视1-25- ...
January 27, 2025 The Honorable Delegate Cliff Hayes, Chair House Communications, Technology and Innovation Committee House Committee Room C - 206 Dear Chair Hayes and members of the Committee: On behalf of Chamber of Progress, a tech industry association supporting public policies to build a more inclusive country in which all people benefit from technological leaps, I write to respectfully urge you to oppose HB 2094, which would hinder the adoption of innovative AI技术没有有意义地推进公民权利。进步会议厅旨在确保所有美国人都从技术飞跃中受益。我们的公司合作伙伴包括Google，Apple和Amazon等AI创新者，但我们的合作伙伴对我们的职位没有投票或否决。AI具有改善教育，实现创造性表达和创造新的商机的巨大潜力。因此，公共政策促进这些创新的广泛和公平分配至关重要。因此，政策制定者应避免政策适得其反，以适得其反地采用AI技术。HB 2049将人工智能系统定义为“基于机器学习的系统，对于任何明确或隐式的目标，从该系统的输入中注射，将收到如何产生输出，包括内容，决策，预测和可能影响物理或虚拟环境的建议”，这将涵盖大多数软件，而这些软件将涉及大多数软件，同时忽略了离线，实际上，实际上是歧视性的，潜在地构成了潜在的，这将涉及。HB 2049的赞助商正当关注侵犯民权，尤其是住房，就业或贷款方面的歧视。历史上边缘化的社区在这些地区又反复歧视，
通过脑电图 (EEG) 频谱对织物触觉刺激进行神经感知辨别
在神经科学领域，对织物与皮肤相互作用过程中的感觉知觉的精确评估仍然知之甚少。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 光谱强度研究不同纺织品对织物刺激的皮质感觉反应，并评估 EEG 频带、传统主观问卷和材料物理性质之间的关系。招募了 12 名健康成年参与者来测试三种不同纺织品成分的织物，这三种织物分别为 1) 棉、2) 尼龙和 3) 涤纶和羊毛。通过织物触感测试仪 (FTT) 定量评估织物的物理性质。邀请受试者通过主观问卷和客观 EEG 记录对织物样品的感觉知觉进行评分。对于不同的织物刺激，EEG 的 Theta 和 Gamma 波段相对光谱功率存在显著差异（P < 0.05）。 Theta 和 Gamma 能量与问卷调查的大多数主观感觉以及 FTT 测量的织物物理特性具有显著相关性（P < 0.05）。EEG 频谱分析可用于区分不同纺织成分的织物刺激，并进一步指示织物刺激过程中的感觉知觉。这一发现可为进一步通过 EEG 频谱分析探索性研究感觉知觉提供依据，可应用于未来假肢中皮肤触觉的大脑发生器的研究以及工业中感觉知觉的自动检测。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
直接体内 MRI 鉴别脑干核团和通路
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而，这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲（即没有人对正常脑干进行手术）。不幸的是，大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu）分区为整个脑干提供了单个图谱标签，而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
阿拉斯加克利尔空军基地远程识别雷达
拟议行动和替代方案的描述：拟议行动是在太平洋地区的 CAFS 建造和运行一个导弹防御雷达系统综合体，以支持 LRDR 和指挥与控制组件。拟议行动将包括任务关键设施、任务支持设施和非任务支持设施。任务关键设施将包括任务控制设施、LRDR 设备掩体和地基、具有安全边界的入口控制设施、限制周界和动物控制围栏、发电厂和燃料储存系统。任务支持设施将位于禁区之外，包括维护设施、校准天线和基础设施。非任务 LRDR 专用支持设施将包括 LRDR 操作人员的新宿舍、新宿舍的新蒸汽加热厂、新宿舍饮用水设施和相关蒸汽加热厂的维修和更换部分，以及进入设施的 Clear Road 的维修（铣刨和覆盖）。除了非任务 LRDR 特定行动外，还将实施多项非任务非 LRDR 支持设施和活动，包括新建消防站、合并土木工程设施、主门（车道拓宽）改进以及拆除以前的弹道导弹预警系统雷达和相关设施。基础设施将包括电力服务，包括现场变电站、水、下水道、路面、人行道、雨水排水、消防和报警系统、电信接入点和信息管理系统。