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![arxiv：2210.07980v2 [Quant-ph] 2023年2月7日](/simg/2\2b363a8d7f33a664b83f393f2ee89c4354e22001.webp)
arxiv：2210.07980v2 [Quant-ph] 2023年2月7日
古典机器学习的最新进展表明，用编码问题对称性的感应偏见创建模型可以大大提高性能。这些思想的进口，结合了量子理论和对称性的联系现有的丰富作品，这引起了几何量子机学习（GQML）的领域。在其经典对应物的成功之后，可以合理地期望GQML将在开发能够获得计算优势的问题的特定问题和量子意识模型中发挥关键作用。尽管GQML的主要思想的简单性 - 创建尊重数据对称性的体系结构，但其实际实现需要大量的小组表示理论知识。我们提出了量子学习光学的表示理论工具的简介，这是由涉及离散和连续群体的关键示例驱动的。这些示例是通过“通过“在小组代表”的行动下的标签不变性捕获的，通过有限而紧凑的谎言组代表理论的简短（但严格）的巡回演出，重新审查诸如Haar集成和扭动的层次，以及一些成功的策略，以示构成了一些成功的策略，从而概述了GQML对称性的正式捕获。
这是IWO -St. Institute的多年政策计划2024-2025 ...
科学与发展研究所（简而言之）成立于1994年。目标是在协会章程中提出的：“基金会是：A。科学业务； b。通过教育，指导，建议和出版物发展个人和社区”。被描述为一种方法：“基金会试图通过以下方式实现其目标：a。科学和发展项目的执行和/或协调或为此类活动提供支持； b。所有直接或以基础的目标或有益的直接或侧面是有益的，一切都以最广泛的意义”。简而言之，《雄激素》有雄心勃勃地提供高质量的知识，以使其真正受益于通用公用事业。现在iwo已经存在了30年。
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与工业界的合作 与 Mathworks Inc. 合作开发一个用于统一系统分析框架的 MATLAB 工具箱，该框架具有计算效率，可以单独处理不同类型的复杂性。 出版物列表（国内/国际期刊） 1. N. Gupta 和 V. Mittal，“使用多特征组合和具有 K-最近邻的极端随机聚类森林 (KERCF) 的极化 SAR 图像分类”，Journal SGI Reflections，第 2 卷，第 2 期，第 53 页，2011 年 12 月。 2. A. Soor 和 V. Mittal，“一种使用高斯核的 EM 算法进行稳健高效聚类的改进方法”，Int. J. of Database Theory and Application，第 7 卷，第 1 期，第 167 页。 3，第 191-200 页，2014 3. V. Mittal、D. Singh 和 LM Saini，“基于 EM 的不同极化数据融合对土地覆盖分类影响的批判性分析”，空间研究进展，爱思唯尔，第 56 卷，第 6 期，第 1094-1105 页，2015 年。（SCI） 4. R. Sain、V. Mittal 和 V. Gupta，“基于变分贝叶斯推理的利用伽马分布先验的图像修复”，国际信号处理、图像处理和模式识别杂志，第 8 卷，第 6 期，第 1111-1125 页，2015 年。 12，第 207-216 页，2015 年 5. V. Mittal、D. Singh 和 LM Saini，“极化合成孔径雷达数据分类技术的批判性分析”，智能信息学进展国际杂志，第 2 卷，第 10-20 页，2016 年（SCOPUS） 6. P. Kumar 和 V. Mittal，“使用贝塞尔曲线和优化进行数字视频缝合和稳定”，电子和计算机工程研究国际杂志（IJRECE），第 6 卷，第 3 期，第 209-214 页，2018 年 7. P. Kumar 和 V. Mittal，“使用基于块的分割进行边缘检测”，电子和计算机工程研究国际杂志（IJRECE），第 2 卷，第 3 期，第 209-214 页，2018 年6，第 3 期，2018 年，第 222-226 页 8. V. Mittal 和 M. Mittal，“基于 Haar 小波的数值方法用于计算系统对任意激励的响应”，《高级动态与控制系统研究杂志》，2018 年第 9 期，第 2433-2439 页（SCOPUS） 9. M. Mittal 和 V. Mittal，“使用 Haar 变换算法分析难以分析的复杂 MIMO 动态系统”，《高级动态与控制系统研究杂志》，2018 年第 9 期，第 2452-2460 页（SCOPUS） 10. A. Kumar 和 V. Mittal，“使用神经网络控制器进行连续印地语语音识别的混合特征提取技术”，《高级
JHEP01（2025）122
摘要：我们为证明弱宇宙审查制度猜想的量子版本而制定并迈出了两个大步。我们首先证明了“密码审查制度”：一个定理表明，当全息CFT的时间演化操作员在某些代码子空间上大约是伪数（或HAAR随机）时，相应的散装dual中必须有事件范围。此结果提供了一种一般条件，可以保证（在有限的时间）事件地平线形成，对全局时空结构的假设最少。我们的定理依赖于近期量子学习的扩展，而无需定理，并使用伪和测量浓度的新技术证明。将此结果应用于宇宙审查制度，我们将奇异性分开为古典，半普兰克和普朗克类型。我们说明经典和半普兰克奇异性与大约伪CFT时间演变兼容。因此，如果这种奇异性确实是伪造的，则通过加密审查制度，在没有事件范围的情况下它们就不可能存在。该结果提供了足够的条件，可以保证量子混乱和热化的精确全息结果（其一般适用性依赖于地平线的典型性）不会因ADS/CFT中的裸奇异性形成而无效。
随机量子电路中的测量诱导临界性
我们研究了 (Haar) 随机幺正量子电路中投影测量引起的纠缠跃迁的临界行为。使用复制方法，我们将此类电路中纠缠熵的计算映射到二维统计力学模型上。在这种语言中，面积到体积定律纠缠跃迁可以解释为统计力学模型中的有序跃迁。我们使用共形不变性推导出跃迁附近的纠缠熵和互信息的一般缩放特性。我们详细分析了统计力学模型映射到渗流的无限现场希尔伯特空间维度的极限。具体来说，我们使用描述二维渗流临界理论的共形场论的相对较新的结果，计算了子系统大小对数在 n ≥ 1 的 n 次 R'enyi 熵中的普适系数的精确值，并讨论了如何从这个极限访问有限现场希尔伯特空间维度的通用转换，这与二维渗流属于不同的普适性类。我们还评论了与先前在参考文献 1 中研究过的随机张量网络中纠缠转换的关系。
DQL AC 015 - 测量标准要求...
高强度聚焦超声 (HIFU) 领域测量标准的要求 Adam Shaw 和 Gail ter Haar * 生活质量部，NPL * 癌症研究所 摘要 本报告讨论了国际电工委员会框架内与高强度聚焦超声 (HIFU) 领域相关的测量标准要求。已审查了与表征这些类型的超声波场的方法相关的现有科学文献，并报告和分析了发送给国际治疗超声学会 (ISTU) 成员和其他选定人员的问卷答复。确定了一些被认为对 HIFU 的发展很重要的主题，现有知识似乎足以在大约两年内产生第一份委员会草案。它们是：设备安全和基本性能；超声功率的测量；场参数的规范；热剂量的定义；以及换能器的电气特性。很可能在一份文件中解决其中几个主题。确定了第二组主题，它们也很重要，但缺乏足够的知识或共识来如此迅速地开始标准化。对于这些主题，更有可能在 5 年内完成：一种可靠的压力测量方法；温度测量；HIFU 场与靶向系统的配准测试；以及用于 QA/工程评估的组织模拟材料。
基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
加密审查
摘要：我们制定并朝着证明弱宇宙审查猜想的量子版本迈出了两大步。我们首先证明“密码审查”：一个定理，表明当全息 CFT 的时间演化算子在某些代码子空间上近似为伪随机（或 Haar 随机）时，则在相应的体对偶中一定存在事件视界。这个结果提供了一个一般条件，保证（在有限时间内）事件视界的形成，同时对全局时空结构做最少的假设。我们的定理依赖于最近量子学习不可行定理的扩展，并使用伪随机测量集中的新技术来证明。为了将此结果应用于宇宙审查，我们将奇点分为经典、半普朗克和普朗克类型。我们说明经典和半普朗克奇点与近似伪随机 CFT 时间演化兼容；因此，如果此类奇点确实近似伪随机，那么根据密码审查，它们在不存在事件视界的情况下不可能存在。该结果提供了一个充分条件，保证了关于量子混沌和热化的开创性全息结果（其普遍适用性依赖于视界的典型性）不会因 AdS/CFT 中裸奇点的形成而失效。
利用机器的情绪检测系统...
摘要本文介绍了一种基于实时检测、使用图像处理和人机交互的情绪检测系统。面部检测已经存在了几十年。再进一步，人类的表情可以通过视频、电信号或图像形式捕捉到，并被大脑感受到。通过图像或视频识别情绪对人眼来说是一项艰巨的任务，对机器来说也具有挑战性，因此机器检测情绪需要许多图像处理技术来提取特征。本文提出了一个具有人脸检测和面部表情识别（FER）两个主要过程的系统。本研究重点是识别面部情绪的实验研究。情绪检测系统的流程包括图像采集、图像预处理、人脸检测、特征提取和分类。为了识别这种情绪，情绪检测系统使用 KNN 分类器进行图像分类，使用 Haar 级联算法（一种对象检测算法）来识别图像或实时视频中的人脸。该系统通过从网络摄像头拍摄实时图像来工作。本研究的目的是建立一个自动面部情绪检测系统来识别不同的情绪，基于这些实验，系统可以识别出悲伤、惊讶、快乐、恐惧、愤怒等几种情绪。
使用AI
哥印拜陀，泰米尔纳德邦，印度摘要大火是目前世界上最大的挑战之一，这是由于地球目前正在遭受的全球变暖。我们都知道什么是火，以及它们能够造成巨大损害的原因，无论是人类，动物还是其他形式的生命。由于全球变暖的增加，大火越来越多地在世界各地传播，必须使用现代技术开发一种智能系统，该系统早日检测到火灾。因此，我们使用了一种人工智能技术，即机器学习，这是现在流行的方法之一。专业人员已经进行了大量的研究，实验和编码软件来使用机器学习来检测火灾。图像处理是一种处理，其中输入图像通过应用于其应用的某些技术转换为另一个图像作为输出。在此概念中，我们将使用USB或系统摄像机和应用程序创建一个火灾检测设备，并应用物联网和图像处理的概念以获取实时火灾检测结果。当设备打开时，它会连续监视摄像机前面的区域。这是通过使用HAAR级联分类器算法完成的。一旦检测到该系统，就可以将任何一个灭火器连接起来，以使它们独立工作，否则它可以通过GSM设置警报或将通知发送给用户移动设备。后处理的可能性是无限的。关键字：火灾检测，火灾警报系统，火灾检测系统，机器学习