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开放马约拉纳系统中的退相干 - DROPS
与热浴耦合会导致存储的量子信息退相干。对于高斯费米子系统（线性或高斯光学的费米子模拟），这些动力学可以通过系统协方差矩阵的演化优雅而高效地描述。将系统和浴都视为高斯费米子，我们观察到退相干发生的速率与浴温度无关。此外，我们还考虑了动力学为马尔可夫的弱耦合状态。我们完全以协方差矩阵的语言对马尔可夫主方程进行了微观推导，其中温度独立性仍然明显。这与其他场景中看到的行为截然不同，例如当费米子与玻色子浴相互作用时。我们的分析适用于许多马约拉纳费米子系统，这些系统被誉为非常稳健、拓扑受保护的量子比特。在这些系统中，有人声称通过降低温度可以指数地抑制热退相干，但我们发现高斯退相干无法通过冷却消除。
图像处理项目 2 过滤、边缘检测和...
高斯核由使用先前定义确定的权重组成。但是，还有另一种方法可以通过使用卷积来生成这些权重。实际上，如果我们使用标准向量 [1, 1] 并第一次对其自身应用卷积，然后对结果应用卷积，我们将得到牛顿二项式定理的系数。根据中心极限定理，随着迭代次数的增加，该定理可以很好地近似高斯分布。下图对此进行了说明。用于生成此结果的代码将在实施部分中介绍。结果已归一化，我们可以清楚地看到，即使经过几次迭代，它也会收敛到高斯分布。
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
使用深度神经网络自动检测脑 MRI 图像中的脑肿瘤
快速诊断脑肿瘤对于实施这种疾病的治疗是必要的。在本研究中，使用基于 ResNet 架构的网络对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。癌症图像档案数据库中可用的 MRI 图像包括 159 名患者。首先，使用两个称为中值滤波器和高斯滤波器来改善图像质量。还使用边缘检测算子来识别图像的边缘。其次，首先使用数据库的原始图像训练所提出的网络，然后用高斯滤波和中值滤波图像训练。最后，使用准确度、特异性和敏感性标准来评估结果。本研究中提出的方法对原始图像、高斯滤波图像和中值滤波图像的准确率分别为 87.21%、90.35% 和 93.86%。此外，计算出的原始图像的灵敏度和特异性分别为 82.3% 和 84.3%。高斯滤波和中值滤波图像的灵敏度分别为 90.8% 和 91.57%，特异性分别为 93.01% 和 93.36%。总之，应研究预处理阶段的图像处理方法，以提高深度学习网络的性能。
技术资源
软件工具：• 化学过程分析和优化：Aspen Plus。• 生化过程模拟：SuperPro Designer。• 热力学循环和热电厂模拟：EBSILON Professional。• 太阳能热电厂动态模拟：STEC/TRNSYS。• 生命周期评估、LCA 和碳足迹：Simapro 7.2 Professional。• 可持续性分析：GaBi Professional 和 DEA-Solver Pro。• 能源规划和热流体动力学：LEAP。• 过程模拟和数据分析：Matlab-Simulink。• 电力电子电路模拟：PLECS。• 数据采集、过程控制和量热回路：LabVIEW。• 3D 计算机辅助设计：SolidWorks 和 KUDO 3D。• CFD 分析：COMSOL Multiphysics。• 射线追踪：TracePro。• 电力系统：IPSA 和 PowerWorld。• 计算化学：Chemcraft、Gaussian 和 Vasp。
2024调节随机景观的复杂性...
边缘最佳选择是具有许多几乎弯曲方向的功能的最小值或最大值。在具有许多竞争优势的设置中，边际趋向于吸引算法和物理动态。通常，边缘吸引子的重要家族是少数群体消失的少数群体，而非横向优点和其他不稳定的固定点。我们引入了一种通用技术，用于调节其边缘性的随机景观中固定点的统计数据，并将其应用于具有质量不同的各种各向同性的环境中：在球形旋转镜中，能量是高斯，其Hessian是高斯式的正脉（Goe）；在多球形旋转眼镜中，是高斯但非goe的；并在非高斯的平方球随机函数的总和中。在这些问题中，我们能够充分表征边际最佳选择在景观中的分布，包括在少数群体中。
光子变化的量子状态：统一特征
非经典状态是量子连接[1-4]，量子传感和计量学[5-11]，量子计算[12-14]和量子加密[15 - 18]的关键推动因素。尤其是高斯州（例如，挤压状态）在量子信息理论中被广泛考虑，用于在连续变量系统中提供非经典性[27-33]。然而，高斯州在各种应用中的量子至高无上都缺乏一些可降低的特性（例如，wigner函数负性）[30]，包括quantum感应和量子计算[10，34]。因此，在量子系统和网络中识别和表征提供性能增长但易于准备的新的非高斯州的新类别非常重要。光子添加的量子状态（PAQSS）[35 - 38]和光子提取的量子状态（PSQSS）[39 - 43]是两种重要的非高斯州，它们表现出非clas骨行为[44 - 49]。分别称为高斯状态上的光子降低或光子辅助操作所产生的非高斯量子状态，分别称为光子添加的高斯状态（PAGSS）和光子提取的高斯状态（PSGSS）。已显示了几种应用程序的PAGS和PSGS的好处，包括量子通信[50 - 52]，量子密钥分布[53 - 55]和量子传感[56 - 58]。虽然在过去的三十年中已经取得了显着的进步[4，35 - 43]，但对光子添加和光子提取状态的完整而统一的表征（就特征函数而言，
![arxiv：2502.05658v1 [Quant-ph] 2025年2月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a2f3dc7502d0c958422e39e7f3956f8ce97f029c.webp)
arxiv：2502.05658v1 [Quant-ph] 2025年2月8日
我们表征了具有地点间高斯耦合，现场非高斯相互作用以及局部耗散的多体骨气和费米子多体模型的动态状态，其中包括粒子损失，粒子损失，增益和倾向。我们首先确定，对于费米子系统，如果偏向噪声大于非高斯相互作用，而与高斯耦合强度无关，则系统状态是始终始终是高斯州的凸组组合。fur-hoverore，对于玻感系统，我们表明，如果粒子损失和粒子增益速率大于高斯间耦合，则该系统始终保持可分离状态。以这种特征为基础，我们确定以高于阈值的噪声速率，存在一种经典算法，可以有效地从系统状态中采样费米子和玻色子模式。最后，我们表明，与费米子体系不同，即使耗散远高于现场的非高斯性，骨系统也可以演变为不凸上高斯的状态。类似地，与骨骼系统不同，即使噪声速率比地点间耦合大得多，费米子系统也可以产生纠缠。
DS303课程描述主题旨在涵盖
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析，集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息：使用MLE，MAP，GMM，EM算法估算参数无监督的学习：群集和内核密度估计，K-Means，dbscan，parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介，经常性网络