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量子贝叶斯计算
量子贝叶斯计算 (QBC) 是一个新兴领域，它利用量子计算机的计算优势，为贝叶斯计算提供指数级加速。我们的论文以两种方式丰富了文献。首先，我们展示了如何使用冯·诺依曼量子测量来模拟机器学习算法，例如马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 和深度学习 (DL)，这些算法是贝叶斯学习的基础。其次，我们描述了实现量子机器学习所需的数据编码方法，包括传统特征提取和核嵌入方法的对应方法。我们的目标是展示如何将量子算法直接应用于统计机器学习问题。在理论方面，我们提供了高维回归、高斯过程 (Q-GP) 和随机梯度下降 (Q-SGD) 的量子版本。在经验方面，我们将量子 FFT 模型应用于芝加哥住房数据。最后，我们总结了未来研究的方向。
路易斯安那州行为健康伙伴关系标准化基本...
本标准化培训文件中包含的课程描述包括在 LBHP 管理式医疗计划下提供特定服务的无执照员工所需培训的详细信息。此培训旨在确保无执照员工掌握关键能力的基本知识，并确定了等效标准，以确保接受过培训的员工无需重复此培训，但可以根据他们之前的培训获得豁免。拥有州执照（行为健康）的机构、获得认证的机构和/或在专有实体监督下运营的计划遵守保真标准（EBP - MST、FFT、Homebuilders、ACT）根据这些执照、认证和保真标准所需的熟练程度和能力，可免于此基本培训。这些机构“视为”已获得认证，并需要完成认证过程 - 识别信息、要提供的服务和证明。如果您请求提供以下列出的服务之一并具备相应的最低教育要求，则您需要完成以下列出的 OBH 培训：
一种用于 P300 脑波检测的新型处理模型
事件相关电位 (ERP) 是一种由大脑的敏感性和认知引起的独特大脑活动模式，而 P300 则会引起认知功能的电位变化。由于 P300 波是跨多个大脑通道的认知反应，与特定时期内测量的脑电图 (EEG) 和异常刺激相关，因此需要合适的信号处理应用程序进行解释。此外，神经科学标准下的多步数据处理使得 P300 反射难以通过常用方法进行分析。因此，本研究提出了基于多脑通道 P300 峰值信号检测的脑波应用处理模型。本研究将 64 个通道 ERP 数据集应用于快速傅里叶变换 (FFT) 中的带通滤波器，具有特定的信号处理范围，同时应用 ERP 平均作为特征提取方法。此外，实验元数据通过机器学习方法决策树与滤波后的 P300 峰值信号一起应用于通道分类。实验结果表明，P300诱发电位在不同脑区具有准确的心理反映。
重新访问BGV和BFV
摘要。同构加密中的许多应用都需要将密文的插槽移至不同密文的系数。对于BGV和BFV方案，在非电动环环环的情况下，提出了实现此插槽到循环转换的唯一有效算法。在本文中，我们设计了一种类似FFT的方法，用于分解插槽到循环的转换（及其倒数），以进行两次环形环。所提出的方法可以完全和稀疏的包装插槽处理。我们的算法降低了从线性到对数数量的FHE操作数量的插槽到循环转换的计算复杂性，这通过详细的复杂性分析显示。新程序是在BFV的Microsoft Seal中实现的。实验报告了从GF（8191 8）中包装2个12个元素时，最高44倍的加速度。我们还研究了一个完全包装的自举操作，该操作从GF（65537）中刷新2 15个元素，并获得12倍的摊销速度。
量子信息第六章量子算法
6 量子算法 1 6.1 一些量子算法 1 6.2 周期性 7 6.2.1 寻找周期 8 6.2.2 从 FFT 到 QFT 10 6.3 因式分解 12 6.3.1 因式分解作为周期寻找 12 6.3.2 RSA 16 6.4 相位估计 18 6.5 隐藏子群问题 21 6.5.1 离散对数问题 23 6.5.2 Di?e-Hellman 密钥交换 23 6.5.3 寻找阿贝尔隐藏子群 24 6.6 量子搜索 28 6.6.1 广义搜索 31 6.7 Grover 算法是最优的 32 6.8 使用量子计算机模拟量子物理 35 6.8.1 模拟局部汉密尔顿量的时间演化 35 6.8.2 估计能量特征值和能量特征态的准备 39 6.9 轻度纠缠量子计算的经典模拟 42 6.10 局部哈密顿问题的 QMA 完备性 46 6.10.1 3-SAT 是 NP 完全的 47 6.10.2 受挫自旋玻璃 49 6.10.3 量子 k 局部哈密顿问题 50 6.10.4 构造和分析哈密顿量 51
Hui Xie, Yatao Wang, Zhiliang Gao, Bibhu Prasad Ganthia*, Chinh V Truong 移频轨道电路频率参数检测研究
摘要：铁路信号工作的基本任务是保证运输安全畅通、提高运输能力、改善运输条件和质量，其承载着重要的信息和控制技术，必须具有高安全性、高可靠性。针对上述问题，本研究在分析FFT变换中频谱泄漏来源的基础上，采用非线性技术对移频信号参数进行高精度实时检测，与非线性方法相比，不仅减少了采样时间，而且减少了计算时间。本文提出了一种基于非线性算法的移频轨道电路参数检测方法，研究了基于非线性算法的移频信号参数检测应用，并用MATLAB进行了仿真。实验结果表明，中心频率、低频、频偏的误差分别分布在±0.05 Hz、±0.005 Hz、±0.15 Hz范围内，满足移频信号参数的要求。该算法既能满足技术指标的要求,又能缩短采样时间,为实时移频信号参数测试仪的设计提供了理论依据。
Telkomnika电信计算电子和控制
这项研究旨在开发脑部计算机界面，该界面可以使用脑电图（EEG）信号来控制电动轮椅。首先，我们使用Mind Wave Mobile 2设备从头皮表面捕获原始的EEG信号。使用快速傅立叶变换（FFT）将信号转换为频域，并过滤以监视注意力和放松的变化。接下来，我们执行了时间和频域分析，以识别五个眼手势的特征：打开，闭合，每秒眨眼，双眨眼和查找。基本状态是开放的眼球手势，我们将其余四个动作手势的特征与基本状态进行了比较，以识别潜在的手势。然后，我们构建了一个多层神经网络，将这些功能分类为控制轮椅运动的五个信号。最后，我们设计了一个实验轮椅系统，以测试所提出的方法的有效性。结果表明，脑电图分类高度准确且计算上有效。此外，不同个体的脑控制轮椅系统的平均性能超过75％，这表明这种方法的可行性。
用于嗜睡的离散小波变换系数...
摘要 — 本文提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 系数作为特征从脑电信号中检测困倦的有效方法。大多数困倦检测系统使用 FFT 计算功率谱密度或使用 DWT 计算脑电子带的熵来提取特征。虽然这些技术擅长在频域中捕捉有价值的特征，但它们忽略了分析脑电信号所必需的时间细节。这些细节被整合到表示小波函数和不同时间的脑电信号之间相关性的系数中。在我们的工作中，我们使用 DWT 系数对脑电信号进行时频分析以保留这种时间背景。此外，该研究探讨了时间段大小对系统性能的影响。随后，我们确定了最合适的技术来最小化输入特征冗余。我们的方法只使用两个脑电电极 C3 和 C4，与检测清醒和困倦的常见设置相似。评估了四个分类器：决策树、随机森林、多层感知器和支持向量机。研究结果表明，DWT 系数提高了困倦检测的性能，超越了以前的方法。
使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。
C WARS - 世界无线电史
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