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深度量子纠错
量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
深度神经网络的人工智能蓝图
摘要 开发可信（例如安全和/或安保关键）硬件/软件系统需要依赖于定义明确的过程模型。然而，对于利用人工智能（AI）实现的可信系统工程的讨论仍然很少。这在很大程度上是因为人们认为人工智能是一种应用于软件工程的技术。这项工作遵循了不同的观点，即人工智能代表第三种技术（仅次于软件和硬件），与软件密切相关。因此，本文的贡献在于提出了一种针对人工智能工程的过程模型。其目标是支持可信系统的开发，该系统的部分安全和/或安保关键功能由人工智能实现。因此，它考虑了人工智能开发不同阶段的方法和指标，使用这些方法和指标可以更高地确保所开发系统满足可信属性。
需求方深度学习技术...
摘要：随着电动汽车的日益普及，电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明，基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后，我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
MIL-HDBK-759C - 深慢速轻松
1. 控制-显示关系................................................................................................................16 2. 刻度、指针位置和刻度编号替代方案...............................................................................26 3. 固定刻度方位角刻度盘.........................................................................................................................27 4. 形状和颜色编码示例.........................................................................................................................28 5. 圆形刻度盘显示的零位和指针移动.........................................................................................30 6. 对齐指针以便快速检查读数.........................................................................................................31 7. 弧形和直线刻度上的刻度标记、数字和指针的相对位置....................................................................................................32 8. 点阵字符和分段矩阵字符的选择....................................................................................................47 9. 数字光计数器阵列....................................................................................................................49 10. 鼓型计数器设计.........................................................................................................................52 11. 旋转旋钮分离.........................................................................................................................76 12. 钥匙锁安装标准.............................................................................................................
深度学习中的博士候选人
2023年8月 - 12月 - 12月，Ualberta访问了艾伯塔大学，加入了Matthew Taylor的智能机器人学习（IRL）实验室，并在艾伯塔省机器情报学院（AMII）加入。 2023 DLRL在Mila，Jul，Dlrl.ca接受了深度学习强化学习暑期学校的接受，该学校在加拿大蒙特利尔的MILA Research Institute举行。 2022年7月-JUL欧洲暑期学校参加了三所机器学习暑期学校：MLSS，EEML和M2L。2023年8月 - 12月 - 12月，Ualberta访问了艾伯塔大学，加入了Matthew Taylor的智能机器人学习（IRL）实验室，并在艾伯塔省机器情报学院（AMII）加入。2023 DLRL在Mila，Jul，Dlrl.ca接受了深度学习强化学习暑期学校的接受，该学校在加拿大蒙特利尔的MILA Research Institute举行。 2022年7月-JUL欧洲暑期学校参加了三所机器学习暑期学校：MLSS，EEML和M2L。2023 DLRL在Mila，Jul，Dlrl.ca接受了深度学习强化学习暑期学校的接受，该学校在加拿大蒙特利尔的MILA Research Institute举行。2022年7月-JUL欧洲暑期学校参加了三所机器学习暑期学校：MLSS，EEML和M2L。
深度可持续发展的重定向技术...
目前，全球许多政府都在制定新的立法来管理数字化的各个方面。与此同时，世界正面临多重可持续发展挑战，其中最严重的挑战是环境挑战，例如气候变化、生物多样性丧失、污染和浪费。我们不可持续的资源利用是这些挑战的核心：全球物质资源的开采和加工造成了 90% 的生物多样性丧失、一半的温室气体排放和三分之一的健康相关污染影响。同时，当前应对可持续发展挑战的努力并没有关注根本原因。要有意义地做到这一点，他们需要克服几个盲点，包括缺乏系统方法、缺乏资源视角以及缺乏对导致资源使用实际减少的需求方解决方案的关注。可持续发展和数字化这两个政策领域仍然没有足够的重叠：实际的政策制定并没有系统地解决数字技术和应用的快速发展对可持续的全球未来意味着什么的问题。例如，欧盟制定了绿色协议，同时提出了具有里程碑意义的立法，以解决数字市场、数字服务、数据治理或人工智能问题。虽然所有这些都很重要且必不可少，但它们都没有系统地整合数字化和可持续性领域。
多模式深度学习模型
背景：临床注释包含与患者过去和当前健康状况有关的结构化数据之外的上下文化信息。目标：本研究旨在设计一种多模式深度学习方法，以使用入院临床注释和易于收集的表格数据来提高心力衰竭（HF）的医院结果的评估精度。方法：多模式模型的开发和验证数据是从3个开放式美国数据库中回顾性得出的，包括重症监护III V1.4（MIMIC-III）的医学信息MART和MIMIC-IV V1.0和MIMIC-IV V1.0，从2001年至2019年的研究中收集了来自2019年的教学医院，并从2019年进行了研究。 2015。研究队列由所有关键HF患者组成。分析了临床注释，包括主要投诉，当前疾病的历史，体格检查，病史和入院药物以及电子健康记录中记录的临床变量。我们为院内患者开发了一个深度学习死亡率预测模型，该模型接受了完整的内部，前瞻性和外部评估。使用综合梯度和沙普利添加说明（SHAP）方法来分析危险因素的重要性。结果：该研究包括发育套件中的9989（16.4％）患者，内部验证集中的2497（14.1％）患者，前瞻性验证集中的1896年（18.3％），外部验证集中的7432（15％）患者。在早期评估中，病史和体格检查比其他因素更有用。模型的接收器工作特性曲线下的面积为0.838（95％CI 0.827-0.851），0.849（95％CI 0.841-0.856）和0.767（95％CI CI 0.762-0.772），对于内部，前瞻性，前瞻性，外部效力，以及外部效力。多峰模型的接收器操作特性曲线下的面积优于所有测试集中的单峰模型的区域，而表格数据有助于更高的歧视。结论：结合入学笔记和临床表格数据的多模式深度学习模型显示，有希望的功效是评估HF患者死亡风险的潜在新方法，提供了更准确，更及时的决策支持。
巴塞罗那深度科技峰会
这两大盛事还与第三大盛事——巴塞罗那深度科技峰会——联袂举办，这是加泰罗尼亚首府希望继续引领欧洲大陆科技进步的新例证。深度科技行业是当前欧洲经济战略的主要参与者之一，其举措包括未来一年欧洲创新技术学院将对一百万人进行深度科技培训。 2024年展会将于11月5日至7日在巴塞罗那展览中心举行，这将是国际投资者、各领域顶尖演讲者和不断发展的深度科技社区第三次齐心协力，创造正确的协同效应，以在技术创新和发展方面达到新的水平。