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非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
学习错误问题的安全远程密码协议
摘要 - 确定远程密码（SRP）协议是基于离散对数问题（DLP）的重要密码认证的密钥交换（PAKE）协议。该协议是专门设计的，旨在为各方使用会话密钥，并且由于其有吸引力的安全功能，它在各种情况下被广泛使用。作为增强板协议，服务器不存储密码等效数据。这使设法窃取服务器数据的攻击者不能伪装为客户，除非执行蛮力搜索密码。但是，量子计算中的进步有可能使基于经典DLP的公共密钥密码学方案不安全，包括SRP协议。因此，设计一种抵抗量子攻击的新协议是显着的。在本文中，基于基本协议，我们通过错误（LWE）问题从学习后构建了一个Quantum SRP协议。除了对已知量子攻击的阻力外，它还保持原始协议的各种安全质量。索引条款 - 远程密码协议，密码认证的密钥交换，错误学习。
使用机器学习的糖尿病性视网膜病变的预测模型的开发和验证
S8表：在特定读取深度处的成本和时间参数与序列144个样本的比较。原始数据文件尺寸为千兆字节（GB），成本为澳元（AUD），并且时间以小时为单位。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过包括每次运行的样本数量更高，并导致每144个样本的原始数据文件大小来实现较低的读取深度（500x）。每144个样品的准备和定量的成本和时间保持不变。测序的成本，数据存储，测序时间和生物信息学的时间因原始数据文件大小而异，从而改变了总成本和时间。请参阅S7表的相对于3000倍读取深度的值所示的这些值（以粗体表示）。
Tursky ML等。 “错误校正的超过下一代...
s7表：目标读取深度对相对于3000倍深度值所显示的成本和时间的影响。在500x，1000x，2000x，3000x，4000x和5000x的特定读取深度上进行参数与序列144个样本的比较，相对于3000x深度的值显示（BOLD表示）。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过在每次运行中包括较大数量的样本来实现较低的读取深度（500倍）。这需要每144个样本的成本和时间进行准备和定量，并且由于每次运行的样本数量增加和较小的原始数据文件，总成本降低了0.8倍，总时间减少了0.7。增加深度，以实现非常低的VAF的准确测序，总体上总成本和时间要求提高了1.1至1.3倍。以小时和澳元的原始值参考S8表。
转移学习增强回归生成对抗网络，用于最佳EVTOL起飞轨迹预测
摘要 - 深层神经网络具有无人机位置和方向估计的显着视觉感知功能，但它们对不同天气条件的韧性仍需要改善。这些模型通常会在适应新环境时遭受灾难性遗忘，而失去了以前获得的知识。终身学习方法旨在平衡学习灵活性和记忆稳定性。在本文中，我们提出了一种基于图像的方法，以在不同的天气条件下使用2D图像（包括阳光，日落和雾气场景）估算无人机的相对高度。我们的实验表明，当模型在不同的天气数据集上依次训练模型时，尤其是当新图像与初始训练数据集的数据集有很大差异时。但是，测试弹性重量合并（EWC）和直接误差驱动学习（EDL）分别表明，每种方法都有助于维持各种天气条件的稳定性和表现。我们的结果表明，这些方法在各种环境条件下的可行性和有效性。索引术语 - UAV高度估计，持续学习，增量学习，终身学习，弹性权重结合，直接误差驱动的学习。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。
错误矫正模块（ERM）
印度前政府（GOI）引入了一项新的定义缴款计划，称为国家养老金制度（NPS），取代了现有的已定义福利养老金制度系统印度政府，财政部，经济事务部通知，日期为2003年12月22日。NPS从2004年1月1日起生效，并适用于中央政府服务的所有新员工，除武装部队外，在2004年1月1日或之后加入政府服务。中央自治组织，州政府/工会领土（UTS）和各个州政府/UT的自治组织的雇员也有资格加入NPS。加入NP的员工在NPS中被称为“订户”。GOI于2003年10月10日建立了养老基金监管和发展局（PFRDA），以开发和规范NPS下的养老基金。PFRDA任命Protean Egov Technologies Ltd.（以前是NSDL电子政务基础设施有限公司）为中央记录保存机构（CRA），以维持雇员各种养老基金计划的贡献记录及其部署。pao/dto（以下称为PAO）向CRA提供了订户详细信息，并将资金汇出给受托人银行，这又将资金转移到养老基金Mangers（PFMS）进行投资。单位根据其贡献金额分配给订户的pran。在提供订户贡献详细信息时，PAO可能会汇出不正确的金额，这必须在订户记录中纠正。本文档描述了标准操作程序，其后是CRA系统中的节点办公室。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
对所有免疫者的疫苗接种错误或偏差的管理目的：本政策旨在提供实践标准
序言：免疫接种变得越来越复杂。为尽可能多的合格接种者安全有效地接种疫苗至关重要。免疫接种错误包括推荐的疫苗类型、稀释量、剂量、部位、途径、人员、时间或时间表的偏差。免疫相关事件包括一系列事件，例如由于儿童定位不正确而导致的针伤、未经同意的免疫接种或因摔倒而晕倒导致受伤。检测免疫接种错误或事件的方法可能包括疫苗提供者自我报告、直接观察或记录审核。临床判断对于就疫苗接种错误和偏差做出适当的决定是必要的。政策：通过新不伦瑞克省免疫计划提供公共资助疫苗和生物制剂的所有免疫接种者的雇主都必须有一个内部流程来管理/报告疫苗接种错误和偏差。除了报告管理错误和偏差之外，还会跟踪事件和未遂事件，以提供支持、识别趋势和/或确定专业发展/能力缺陷并实施策略防止再次发生。