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贝叶斯长冈林开往 ...
在通信过程中估计信号时，自然需要利用对未知参数的先验知识进行贝叶斯参数估计 [1]。量子通信是一种很有前途的近期通信技术，它可以比传统协议更安全、更有效地传输信息。关于如何在给定的噪声量子信道上忠实地传输经典和/或量子信息，已经有很多研究，例如 [2]–[4]。量子贝叶斯估计是有效解码量子态中编码的经典信息的关键因素。量子贝叶斯估计在量子传感和量子计量领域也得到了极大关注 [5]–[8]。量子贝叶斯估计大约半个世纪前由 Personick [9]，[10] 发起。由于量子估计理论的最新进展，量子贝叶斯估计问题重新引起了人们的关注。针对贝叶斯风险，提出了几种量子贝叶斯界，例如 [9]–[17]。然而，它们中的大多数都没有捕捉到真正的量子性质，因为已知的下界几乎都是基于经典贝叶斯界的直接翻译。特别是，先前提出的下界是通过对算子空间上的内积的某个选择应用柯西-施瓦茨型不等式推导出来的。Holevo 在一般统计决策问题的背景下发起了对量子估计的非平凡下界的研究 [18]。他还基于量子 Fisher 信息矩阵分析了贝叶斯风险的下界 [19]–[21]。特别是，他对高斯移位进行了彻底的分析
引用：Kobayashi M，Katayama M，Hayashi T等。通过Artifici
通过人工智能（AI）进行定量分析的抽象目标（AI）在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧，并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究，包括一项具有准实验设计的干预试验，以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预，包括视频讲座和床边教学，从5月到2021年10月，所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后，AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流，言语表达，身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加（p <0.001）。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型：多模式综合护理沟通技巧培训；对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高；临床管理的变化；专业精神；团队建设和个人成就。结论我们的研究表明，多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间
林昌人 研究兴趣
我的研究领域是信息的数学理论及其应用，特别是研究了通信、统计推断和密码学的数学理论。这些主题有不同的应用方面，并且由于历史原因而具有不同的社区。然而，这些主题具有共同的数学方面。因此，这些主题可以用共同的数学处理方式来处理。我根据共同的数学性质研究了这些主题。具体来说，我主要针对量子系统以及非量子（经典）系统研究这些主题。最近，我用这种方法研究了热力学的基础。最近，我主要在研究以下几点。一是基于群表示理论的量子信息处理的数学处理。群对称性通过消除基依赖性简化了量子系统中的许多问题。事实上，即使给定的信息处理问题由于问题的复杂性而需要进行困难的分析，群对称性也会通过降低复杂性来简化问题。利用群对称性，我们可以构建独立于基的通用协议。由于量子系统的群论方法尚未完成，因此需要进一步发展。第二是信息论保密的数学理论。最近，我为这个主题提出了几种方法，但是它们之间的关系不太清楚，还有一些问题尚未解决。因此，这个主题需要进一步研究。第三是量子理论的基础。虽然以前没有从信息论的角度研究过这个主题，但现在正在从操作的角度用信息论进行研究。我正在研究这个研究方向。