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混合状态图形语言的完整性...
存在几种用于量子信息处理的图形语言，例如量子电路、ZX 演算、ZW 演算等。每种语言都形成一个 † -对称幺半范畴（† -SMC），并带有一个指向有限维希尔伯特空间的 † -SMC 的解释函子。近年来，量子力学范畴化方法的主要成就之一是为大多数这些图形语言提供了几种方程理论，使它们能够完成纯量子力学的各种片段。我们讨论如何将这些语言扩展到纯量子力学之外的问题，以便推理混合态和一般量子操作，即完全正映射。直观地说，这种扩展依赖于丢弃图的公理化，它允许人们摆脱量子系统，而这在纯量子力学中是不允许的。我们引入了一种新的构造，即丢弃构造，它将任何 † -对称幺半范畴转换为配备丢弃图的对称幺半范畴。粗略地说，这种构造在于使任何等距因果化。使用这种构造，我们为几种图形语言提供了扩展，我们证明这些语言对于一般量子操作是完整的。然而，这种构造对于一些边缘情况（如 Clifford+T 量子力学）不起作用，因为该类别没有足够的等距。
2023-2026 年战略计划图形文档
劳工部于 2022 年 10 月启动了包容性领导力计划 (I-LEAD)，所有主管都必须参加，该计划通过提高自我意识、有效沟通、缓解偏见、管理冲突以及增强指导和协作技能来帮助建立更强大的团队。该培训旨在反映我们的归属感文化，通过机构的多元化、公平、包容、尊重和信任价值观实现。
概率图形模型：原理和技术
3 The Bayesian Network Representation 45 3.1 Exploiting Independence Properties 45 3.1.1 Independent Random Variables 45 3.1.2 The Conditional Parameterization 46 3.1.3 The Naive Bayes Model 48 3.2 Bayesian Networks 51 3.2.1 The Student Example Revisited 52 3.2.2 Basic Independencies in Bayesian Networks 56 3.2.3 Graphs and Distributions 60 3.3 Independencies in Graphs 68 3.3.1 D-separation 69 3.3.2 Soundness and Completeness 72 3.3.3 An Algorithm for d-Separation 74 3.3.4 I-Equivalence 76 3.4 From Distributions to Graphs 78 3.4.1 Minimal I-Maps 79 3.4.2 Perfect Maps 81 3.4.3 Finding Perfect Maps ⋆ 83 3.5 Summary 92 3.6 Relevant Literature 93 3.7 Exercises 96
量子图形语言的秘诀——DROPS
量子计算最常见的形式化是电路模型，这是一种表示二维希尔伯特空间中酉矩阵的图解语言，有关简介请参阅 [ 20 ]。量子过程的验证需要量子电路的健全完备的方程理论，即通过生成器和关系对酉矩阵的完整表示。这是一个众所周知的难题。通过放宽酉性条件并允许所有线性映射，至少发现了三种不同的完整方程理论。ZX 演算在 [ 4 ] 中被引入，并被设计为范畴量子力学程序的一部分。它依赖于两个互补可观测量之间的相互作用。ZX 演算已被证明是一种推理量子过程的良好语言 [ 7 , 11 ]。然而，寻找一套使其完整的规则已经开放很长时间，部分解决方案 [15] 涉及二级图形语言：ZW 演算 [12,5]。该演算建立在两个三部分纠缠类（GHZ 和 W 状态）之上，揭示了新的结构。后来又引入了另一种完整的图形语言，即 ZH 演算 [1]，其灵感来自超图状态。与量子电路相比，这三种语言有一个重要的优势。流程和矩阵不仅仅用图表示，还要用图表示（因此称为图形语言）。同构图表示相同的量子演化。这种特性嵌入在“只有拓扑重要”范式中。这是一个微妙的特征：通常的图形语言（如量子电路）从给定的一组原语（通常是量子门）开始，输入和输出的概念对于这些原语来说很重要。当仅拓扑重要时，人们可以很容易地将输入切换到输出，反之亦然。
人工智能的图形用户界面的设计...
微电网作为一种结构，随着能源损失率的降低，可再生能源的有效利用，使用储能系统自动运行的可能性以及其提供的盈利能力，它每天都变得更加重要。此外，这种有助于减少碳足迹的结构将在不久的将来使用纳米格里德和智能电网而变得至关重要。创新的动态能源管理系统将使微电网提供的这些优势更容易访问，同时促进电动汽车的整合和有效贡献。另一方面，由于机器学习和深度学习中的有前途且有用的发展和算法，基于人工智能（AI）的控制方法和应用程序不断增加。因此，强化学习的概念（RL）对系统的控制提供了非常规的观点。这项研究是创建基于AI的能源管理系统的最后一步，根据所有这些要求和发展，介绍了图形界面设计。在这项研究中，用于确定管理措施的深度RL代理以及为做出必要预测的预测模型所收集的预测模型都聚集在一个屋顶下。索引术语 - 强化学习，GUI设计，微电网，深度学习，能量管理，人工智能
定制图形模型结构 - WRAP：Warwick
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张量高斯图模型的迁移学习
张量高斯图模型 (GGM) 可以解释张量数据中的条件独立结构，在许多领域都有重要应用。然而，由于获取成本高，单个研究中可用的张量数据往往有限。虽然相关研究可以提供额外的数据，但如何汇集这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一个张量 GGM 的迁移学习框架，该框架充分利用了信息辅助域，即使存在非信息辅助域，也能从精心设计的数据自适应权重中受益。我们的理论分析表明，通过利用辅助域的信息，在非常宽松的条件下，目标域上的估计误差和变量选择一致性得到了显着改善。在合成张量图和大脑功能连接网络数据上进行了广泛的数值实验，证明了所提出方法的令人满意的性能。关键词：大脑功能连接、高斯图模型、精度矩阵、张量数据、迁移学习。
统计匹配与概率图模型
对已有数据的二次分析可以节省时间、成本或其他资源。然而，回答某些问题可能需要有关未一起观察到的变量的共享信息。统计匹配可以整合两个（或更多）数据集，为这种情况提供了解决方案。一个必要的前提条件是，除了只在两个数据集中的一个中特有的变量之外，还有在两个数据集中都观察到的共同变量。这些共同变量用于根据现有数据估计特定变量之间的关系。重要的是，共同变量是特定变量的良好预测指标。获取未收集到一起的变量的共同信息的一种流行方法是基于这样的假设：特定变量是独立的，且以共同变量为条件。