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feynmanpaqs：用于光子模拟量子计算的图形接口程序
摘要。我们提出了一个具有图形用户界面（GUI）的光子模拟量子计算的用户友好型软件，该软件允许方便地操作而无需程序化技能。可以通过导入波导位置文件或在GUI的交互式板上手动绘制配置来灵活地设置汉密尔顿人。我们的软件为二维量子步行，量子随机步行，多颗粒量子步行和玻色子采样提供了一种强大的理论研究方法，这可能都可以在光子芯片上的物理实验系统中实现，并且它将激发光子量子量子计算和量子计算的丰富多样性。我们已经改进了算法以确保永久计算的效率，并提供了有关教育用途的案例研究，这使用户更容易访问光子量子模拟的研究。©2022光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10.1117/1.oe.61.8.081804]
图形模型符合匪徒：变异的汤普森采样方法
我们为结构化限制提出了一个新颖的框架，我们称之为影响图匪。我们的框架使用图形模型来捕获动作，潜在变量和观察之间的复杂统计依赖性；因此，统一并扩展了许多现有的模型，例如共同的半伴侣，级联的匪徒和低级匪徒。我们开发了新颖的在线学习算法，这些算法学会在模型中有效地行事。关键思想是要跟踪模型参数的结构化分布，无论是外部还是大约。采取行动，我们将模型参数从其后部进行采样，然后使用影响图的结构来发现采样参数下最乐观的动作。我们在三个结构化的匪徒问题中凭经验评估了我们的算法，并表明它们的性能与特定问题的最新基准相比，它们的性能和更好或更好。
在图形用户界面（GUI）
在本文中，我们将讨论在图形用户界面中认知科学研究的用法。在界面设计领域，基于实际认知科学研究缺乏准则。我们打算通过关注林业和林业经营者（尤其是他们的视觉认知工作负载）如何影响他们的学习过程，注意力跨度和决策来探索这一领域。我们将检查操作接口，其中最终生产取决于操作员的工作效率和与计算机接口的协作。使用认知科学研究中的信息，我们将设计图形用户界面作为现有树收割机界面的替代方法。通过旨在减少操作员的认知任务负荷，本文探讨了将认知科学研究纳入人类计算机界面（HCI）设计的可能性。
从DNA序列分析揭示进化关系的图形方法
每个物种都有生存，生长和繁殖所需的所有生物学信息。此信息是在称为DNA的复杂分子结构中编码的。腺嘌呤，胞嘧啶，鸟嘌呤和胸腺素是使DNA序列的四个核苷酸。DNA链遗传密码取决于这些核苷酸的精确排列[1]。每年都会确定数百种新物种。NCBI当前管理35个数据库，总共3个数据库。60亿记录[2]。存在物种的起源需要鉴定同源序列，以及对DNA序列中相似性和差异的识别。由于DNA序列改变了进化，因此仅根据序列得出结论是一项挑战。探索DNA序列在基因组时代已经变得至关重要，以理解遗传数据，进化连接和功能基因组学的复杂性。在这里，高性能的计算机方法在巨大的基因组概念中的模式极为可能。这项工作使用图理论中的思想提出了一种独特的DNA序列分析方法，并通过K-均值聚类加强了结果。大规模DNA序列数据分析对于生物学家来说是高度挑战性的。已经提出了几种方法来描述DNA序列并从统计上检查其相似性。序列比对是一种通过使用序列中的核苷酸阶在基本核苷酸序列水平上比较基因组的方法。然而，由于子序列的重排，基于一致性的相似性措施在物种随着时间的流逝时会失去有效性。计算生物学家已经搜索了具有低温复杂性的无对齐技术，可以考虑单核苷酸的变化和子序列重排以评估序列相似性[3]。这些无对准的甲基苯丙胺取代了基于比对的策略，并构成了图形和数值过程[4-7]。图理论为表征，解释和理解生物学数据的详尽框架。这有助于识别新的分子机制，遗传联系和复杂的生物学过程。生物学上复杂的系统，例如基因调节网络，代谢途径和蛋白质相互作用的网络，以图形方式表示。这些例子有助于我们理解几种生物学成分之间的联系和相互作用。系统发育图结构用于了解
使用有限的光电源和检测器的线性光电电路的完整图形语言
图形语言对于表示，改写和简化不同种类的过程非常有用。，它们已被广泛用于量子过程，改善了汇编，模拟和验证的最新技术。在这项工作中，我们专注于量子信息和计算的主要载体之一：线性光电电路。我们介绍了Lo fi -calculus，这是第一种图形语言，用于在无限尺寸光子空间上进行电路，其电路仅由线性光学元件的四个核心元素组成：相位变速器，梁隔板，辅助源，辅助源和探测器，并具有有界光子的数量。首先，我们研究由相位变速器和光束拆分器组成的电路的亚碎片，为此我们提供了第一个最小的方程理论。接下来，我们在收敛到正常形式的那些fi循环上引入了一个重写过程。我们证明这些形式是独特的，可以建立线性光学过程的新颖和独特的表示。最后，我们通过一种方程理论补充了语言，我们被证明是完整的：两个lo fi -circuits代表相同的量子过程，并且仅当一个可以通过lo fi -calculus的规则转化为另一个。
利用生成AI进行图形大数据分析的创新方式
生成AI创建的合成数据可以用于分析图形大数据的多种用途。首先，它有助于数据增强，使研究人员和分析师能够以现实的合成替代方案来补充有限或不完整的数据集[11]。增强过程将培训数据的多样性扩展到机器学习模型中，有助于提高其概括和预测性能。其次，它减轻了与现实世界数据相关的隐私问题，并创建了一个没有与隐私相关的风险的测试和实验环境[12]。这使研究人员能够操纵数据并生成合成图，以探索不同的选项并评估分析技术的鲁棒性。
空中交通管制信息系统的现代图形用户界面框架
空中交通管制员用于观察大量具有不一致用户界面的不同系统。在本文中，我们介绍了一种客户端服务器架构的设计，以将这些系统集成为一个提供同质图形用户界面的系统。该框架的主要目标是适应灵活性、快速原型设计能力，能够在项目早期阶段让管制员参与进来，并简单应用用户界面设计原则来优化态势感知。除其他外，我们在本文中总结的这些原则包括使用颜色、动画和形状。与使用传统的桌面应用程序开发工具包不同，所展示系统的图形用户界面基于 QtQuick 构建，这是一个通过声明性语言创建任意用户体验的库，无需进行持续编译。在本文中，我们详细讨论了该技术的优点和缺点，并说明了我们使用它的动机。我们解释了系统的设计，并结合了额外的实施细节，并展示了使用它创建的几个原型，以展示其可能性。这些原型是根据项目适应性工作和来自世界不同地点的控制器的可用性印象进行评估的，所提出的系统将在不久的将来安装。所提出的框架提供了较低的适应时间和灵活的应用用户界面设计隐喻的能力，这使其非常适合预期用途。在这方面，QtQuick 被证明是该系统的坚实基础。
空中交通管制信息系统的现代图形用户界面框架
空中交通管制员用于观察大量具有不一致用户界面的不同系统。在本文中，我们介绍了一种客户端服务器架构的设计，以将这些系统集成为一个提供同质图形用户界面的系统。该框架的主要目标是适应灵活性、快速原型设计能力，能够在项目早期阶段让管制员参与进来，并简单应用用户界面设计原则来优化态势感知。除其他外，我们在本文中总结的这些原则包括使用颜色、动画和形状。与使用传统的桌面应用程序开发工具包不同，所呈现系统的图形用户界面基于 QtQuick 构建，QtQuick 是一个通过声明性语言创建任意用户体验的库，无需不断编译。在本文中，我们详细讨论了该技术的优点和缺点，并说明了我们使用它的动机。我们解释了系统的设计，并结合了其他实施细节，并展示了使用它创建的几个原型，以展示其可能性。这些原型是根据项目适应性工作和来自世界不同地点的控制器的可用性印象进行评估的，这些地点将在不久的将来安装所提出的系统。所提出的框架提供了较低的适应时间和灵活的应用用户界面设计隐喻的能力，这使其非常适合预期用途。在这方面，QtQuick 被证明是该系统的坚实基础。
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
