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夸克：量子应用重构内核
一般来说，首先要实现一个实例，即问题定义参数的容器，如图 2 中的单元格 2 所示。从该实例构建 ConstrainedObjective，它是一个处理实例数据以获取目标函数和约束集合的工厂，参见单元格 3。然后可以将后者自动转换为相应的惩罚目标项，这些惩罚目标项与实际目标函数一起包含在 ObjectiveTerms 中。目标项的加权和形成 Objective，即最终的 Ising/QUBO 问题。上述步骤均在单元格 5 中执行，从使用单元格 4 中定义的参数实例化具体实例开始。
夸克：量子应用重构内核
D-Wave 已经围绕其量子退火器提供了一个广泛的软件库，并且已经实现了几个转换步骤 [3]。我们不想与 D-Wave 的 API 竞争，而是希望以专注于原始问题的实例中心方法与之相伴。我们简化所提供功能的一个具体示例是处理次数大于 2 的多项式，这只能通过 D-Wave API 通过绕行获得，参见 [3]，这意味着用户需要了解结构差异。在 quark 中，不需要其他任何内容，只需要基类。随着从约束问题到无约束问题的步骤，引入了具有相应惩罚项的约简变量，从而自动降低多项式的次数。
基于泡利量子核分类的进化算法设计
摘要 最近，将经典数据转换为量子信息为改进机器学习任务带来了巨大的潜在应用。特别是，量子特征图可以提供一种有前途的替代内核来增强支持向量分类器 (SVC)。虽然现有的设计高性能特征图的指导原则很少，但一种称为 Pauli 特征图的量子电路系列可以说是表现良好的。该系列的特点是量子电路上出现 Pauli 门，同时它仍具有几个可调参数，其最优值对数据集的性质很敏感。在这项工作中，我们提出了一种使用遗传算法 (GA) 自动生成此类特征图的方法，旨在最大限度地提高模型的准确性，同时尽可能保持电路简单。我们将该方法应用于合成数据集和真实数据集。与几个经典和量子核基线相比，讨论了由此产生的分类指标和最佳电路。一般来说，GA 生成的特征图比其他基线表现更好。此外，结果表明，进化电路在不同的数据集之间趋于不同，这表明该通用方案可用于确定特定数据集的最佳定制量子特征图。
一种用于校正地形崎岖的森林地区机载高光谱影像的内核驱动 BRDF 方法
摘要：机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段，可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而，从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止，角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此，因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法，在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点，为每个像素计算局部视角和照明几何形状，并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000，基于分层随机抽样方法，以确保全面覆盖视角和照明角度，并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区（中国）的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据，将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验（C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C（SCS + C））和半物理（SCS）地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明，RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而，RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化，其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言，针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域（即 > 750 nm）尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。
基于内核的非线性流形学习
基于内核的非线性流形学习，用于基于脑电图的功能连通性分析和渠道选择，并应用于阿尔茨海默氏病Gunawardena，R.，Sarrigiannis，P。G.，Blackburn，D。J.＆he，F。出版了PDF，存放在考文垂大学的存储库原始引用：Gunawardena，R，R，Sarrigiannis，PG，Blackburn，DJ＆HE，F 2023，'基于内核的非线性流动性学习，用于EEG基于EEG的功能连接分析，并适用于Alzheimer's Disean's Neurosience，Neurosience，vol，vol。523，pp。140-156。 https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroscience.2023.05.033 doi 10.1016/j.neuroscience.2023.05.033 ISSN 0306-4522 ESSN ESSN 1873-7544出版商：Elsevier出版商：Elsevier：Elsevier这是CC BID-NC-ND-NC-ND DD（ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）
个性化医学杂志
摘要：每行（KNR）的内核数是玉米（Zea Mays L.）谷物产量（GY）的重要组成部分，并且了解其遗传机制对于改善GY至关重要。在这项研究中，使用温带 - 热带 - 热带渗入线TML418和一个热带近交系列CML312作为女性父母和一个骨干玉米玉米玉米作为常见男性父母，创建了两个F 7重组近交系（RIL）种群。双向定量性状基因座（QTL）映射和全基因组关联分析（GWAS）。这项研究的目的是：（1）检测与KNR相关的基因组区域和/或基因组区域； （2）确定控制KNR的候选基因； （3）分析候选基因是否有助于改善GY。作者报告说，通过双期QTL映射与KNR密切相关的总共7个QTL，并通过GWAS识别了与KNR相关的21个SNP。在其中，在Dehong和Baoshan的两个位置检测到了一个高度凸的基因座QKNR7-1，两种映射方法。在此基因座，确定了三个新型候选基因（ZM00001D022202，ZM00001D022168，ZM0000001D022169）与KNR相关。这些候选基因主要参与与复合代谢，生物合成，蛋白质修饰，降解和变性有关的过程，所有这些都与影响KNR的渗透性发展有关。这三个候选基因先前尚未报告，被认为是KNR的新候选基因。杂种YE107×TML418的后代对KNR表现出很强的杂种，作者认为这可能与QKNR7-1有关。这项研究为玉米中KNR的遗传机制的未来研究提供了理论基础，并使用异性模式来发展高产混合体。
带内核的量子优势探索者 (QuASK)
摘要 利用量子信息的特性来造福机器学习模型可能是量子计算领域最活跃的研究领域。这种兴趣支持了多种软件框架（例如 Qiskit、Pennylane、Braket）的开发，以实现、模拟和执行量子算法。它们中的大多数允许我们定义量子电路、运行基本量子算法并访问低级原语，具体取决于此类软件应该运行的硬件。对于大多数实验，这些框架必须手动集成到更大的机器学习软件管道中。研究人员负责了解不同的软件包，通过开发长代码脚本将它们集成起来，分析结果并生成图表。长代码通常会导致错误的应用程序，因为平均错误数量与程序长度成正比。此外，由于需要熟悉代码脚本中涉及的所有不同软件框架，其他研究人员将很难理解和重现实验。我们提出了 QuASK，这是一个用 Python 编写的开源量子机器学习框架，可帮助研究人员进行实验，特别关注量子核技术。QuASK 可用作命令行工具来下载数据集、预处理数据集、量子机器学习例程、分析和可视化结果。QuASK 实现了大多数最先进的算法，通过量子核来分析数据，并可以使用投影核、（梯度下降）可训练量子核和结构优化的量子核。我们的框架还可以用作库并集成到现有软件中，从而最大限度地提高代码重用率。
kcs-fcnet：基于脑电图的运动图像分类的内核跨光谱功能连接网络
摘要：本文使用脑电图数据引入一种方法，用于在运动图像（MI）任务中对右手和左手类别进行分类。内核跨光谱功能连接网络（KCS-FCNET）方法通过提供更丰富的空间 - 频谱特征图，更简单的体系结构和更容易解释的EEG驱动的MI歧视方法来解决这些局限性。尤其是，KCS-FCNET使用基于1D横向的单个神经网络从RAW EEG数据中提取时间频率特征和跨光谱高斯内核连接层来模型通道功能关系。因此，功能连接功能映射减少了参数的数量，从而通过提取与MI任务相关的有意义的模式来改善可解释性。这些模式可以适应主题的独特特征。验证结果证明，引入KCS-FCNET浅架构是一种基于脑电图的MI分类的有前途的方法，具有在脑computer接口系统中实现现实世界使用的潜力。