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硫磺特性模式和不同阶段的旋转梯度
enrico collantoni 1 *; Christopher R. Madan 2 *; Valentina Meregalli 1; Paolo Meneguzzo 1; Enrica Marzola 3; Matteo Panero 3; Federico d'Agata 3; Giovanni Abbate-Daga 3; Elena Tencons 1.4; Renzo Manara 1; Angela Favaro 1.4
动态梯度结构产生大脑活动状态
人类大脑表现出多种多样但有限的活动状态。虽然这些状态可以在低维潜在空间中忠实地表示出来，但我们对组成功能解剖学的理解仍在不断发展。在这里，我们将降维应用于无任务和任务 fMRI 数据，以解决潜在维度是否反映内在系统，如果是，这些系统如何相互作用以产生不同的活动状态。我们发现每个维度都代表一个动态活动梯度，包括全局信号下的主要单极感觉联想梯度。梯度在个体和认知状态下似乎很稳定，同时概括了关键的功能连接特性，包括反相关、模块化和区域中心性。然后，我们使用动态系统建模来表明梯度通过状态特定的耦合参数因果相互作用以创建不同的大脑活动模式。总之，这些发现表明，一组动态的内在空间梯度相互作用以确定可能的大脑活动状态。
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
Quantum On-Chip训练具有参数移位和梯度P
参数化的量子电路（PQC）由于其在近期嘈杂的中间尺度量子（NISQ）硬件上实现量子优势的潜力，使搜索兴趣增加了搜索兴趣。为了实现可扩展的PQC学习，需要将培训过程卸载到真实的量子机上，而不是使用指数性的经典模拟器。获得PQC差异的一种常见方法是参数移位，其成本与量子数的数量线性缩放。我们提出了QoC，这是与参数转移的实用片上PQC训练的第一次实验证明。永无止境，我们发现，由于真实机器上的明显量子误差（噪声），从幼稚的参数转移获得的梯度具有较低的保真度，从而降低了训练精度。为此，我们进一步提出了概率梯度修剪，以首先识别具有潜在误差的梯度，然后将其删除。特定的是，小梯度的相对误差比大梯度更大，因此可以修剪的可能性更高。我们使用5台实际量子机对5个分类任务进行量子神经网络（QNN）基准进行广泛的实验。恢复表明，对于2级和4级图像分类任务，我们的片训练的精度超过90％和60％。概率梯度修剪带来了高达7％的PQC准确性实现，没有任何修剪。总体而言，与无噪声模拟相比，我们成功获得了类似的片上训练精度，但具有更好的训练性可伸缩性。QOC代码可在Torchquantum库中可用。
黑色和灰色梯度专业演示 - 塑料应用
粘结曲线或令牌键合曲线（TBC）是将令牌价格与其供应相关联的数学功能。它用于确定代币的买卖价格，使其成为自动化的做市商，提供持续的流动性。与传统资产评估机制相比，粘结曲线的主要优点是每个阶段对资产评估的透明度和明确的，不可变的定义。
Li8HN Eleptrides中的超导性
摘要我们研究了拓扑在SU（3）通过梯度流重归一化的SU（3）强耦合的作用。处理局部算法的拓扑结冰，耦合的定义通常投影到零拓扑部门。但是，显而易见的是，这种定义并不偏向于遗传性。我们相反，我们避免使用新型算法（边界条件下的平行回火）避免拓扑结冰。与标准算法的比较表明，即使在严重冷冻的情况下，也会获得相同的投影耦合。此外，我们表明，耦合的两个定义，投影和未投影，导致了重新归一化量表的相同流量。我们的结果表明，通过阶级缩放方法获得的理论λ的动态生成量表的预测不会影响耦合的定位。
按照访问梯度评估 AI 基础模型风险
这项工作本质上是协作性的。作为研究人员、召集人和推动者，IST 非常感谢该工作组的成员，感谢他们的洞察力、奉献精神、愿意参与诚实和健康的辩论，以及他们每个人慷慨地为这项工作付出的时间。通过共同努力确定风险出现的位置以及风险可能继续加剧的位置，他们的贡献使这一过程取得了成果。我们也非常感谢 Patrick J. McGovern 基金会的慷慨支持，他们的资金使我们能够通过 IST 的应用信任和安全计划的视角继续这个项目。AI 是一套过于庞大的工具、能力和社区，任何一个组织都无法独自管理风险和机遇。这项工作反映了整个生态系统需要更广泛地跨部门、公私合作的努力，以确保 AI 对我们所有人都有益。
主动脉“疾病中的疾病”
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
石墨烯梯度分布复合材料及其各向异性电磁反射
传统的制备方法通常采用多步组装不同活性填料含量的复合材料切片18,20或耗时的超临界二氧化碳技术19。与多层结构相比，连续变化活性填料含量可以更有效地降低反射，从而实现连续变化的阻抗。据我们所知，基于石墨烯含量连续变化的石墨烯复合材料的电磁吸波材料尚未见报道。本文提出了一种高效的电化学方法来制备石墨烯含量连续变化的还原氧化石墨烯/聚氨酯（rGO / PU）复合泡沫。该方法利用GO纳米颗粒的尺寸与其在电场中的迁移速度之间的负相关性。通过控制电泳时间来优化分布，梯度石墨烯复合材料表现出明显的电磁波各向异性反射。此外，当电磁波入射到石墨烯含量较低的表面时，整个 X 波段的反射率较低（< 30 dB），吸收率较高（> 99.5％）。 氧化石墨烯/聚氨酯 (GO/PU) 复合泡沫的制备电泳过程如方案 1 所示，设备的光学图像如图 S1 所示。将填充有氧化石墨烯溶液的 PU 泡沫放置在两个石墨电极之间，并在电极上施加 30 V 的直流电压一段时间。对于 GO 片上羧酸和酚羟基的电离，24 带负电的 GO 纳米片在外部电场下迁移到阳极。根据胶体理论，GO 的迁移速度 v 可以通过施加的电场 E
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。