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量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
Nest Learning Thermostat Gen 3 Pro 安装指南
本文档适用于以专业身份使用 Nest 恒温器的任何个人，主要针对 HVAC 专业人士。但是，它对其他行业的专业人士也很有用，例如建筑商、家庭安全、定制集成、能源效率和电气。本文档为这些行业中的各种角色提供了有价值的信息，包括技术人员、安装人员、销售代表、经理、工程师、建筑师、支持人员、运营人员及其各自的批发合作伙伴。但是，当我们在本文档中使用术语“专业人士”时，我们特指 HVAC 技术人员或安装人员。
2025-01-31通过模仿学习和强化学习
Bozorgmehry Boozarjomehry，G。（2025）。通过模仿学习和强化学习工程设计自动化（硕士论文，加拿大卡尔加里大学，卡尔加里大学）。从https://prism.ucalgary.ca检索。
学习颜色恒定：30年后
摘要第一篇论文调查了使用机器学习来学习场景图像与场景颜色之间的关系，Funt等人发表了。在1996年。具体来说，他们研究了神经网络是否可以学习这种关系。在过去的30年中，我们见证了机器学习方面的一系列出色的进步，尤其是基于人工神经网络的深度学习方法。在本文中，我们想通过Funt等人更新该方法。包括最新的技术来培训深层神经网络。标准数据集的实验结果表明，更新版本如何将照明估计中的角误差提高几乎51％，而其原始配方，甚至胜过最近的照明估计方法。
学习内容开发人员 - Jobtrain
● 在使用教学设计原则和成人学习理论规划和构建新学习产品、处理 SME 内容和管理端到端课程开发方面拥有丰富的经验。 ● 出色的研究、写作和编辑技能，包括能够将复杂的信息（如法律术语）转化为适合广泛受众的通俗易懂的英语，符合组织的品牌、语气、EDI 和可访问性指南。 ● 了解可访问性和 EDI 标准，以创建包容性学习材料。 ● 可展示的项目管理技能，能够领导项目、将课程内容与框架进行映射、准确估计时间表、同时管理多个项目并按时完成任务。 ● 强大的沟通和协作技能，能够与同事和跨职能团队有效合作。 ● 随时了解 L&D 领域的新兴趋势、技术和工具。探索并推荐创新方法，以提高学习材料的有效性和参与度。 ● 能够快速适应新技术和工具。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
学习损失恢复策略指南
由于近期学校长期和反复停课，建议依赖于对类似情况的研究的推断和应用，例如旷课、暑期学习计划以及飓风和战争等有限地理区域内重大事件的影响和恢复。教育专家整合研究建议，以下要素有助于学生恢复学习损失。值得注意的是，有证据证明每个要素的有效性（参见每个要素之后的研究），但目前正在研究这些要素一起实施时的有效性。以下要素来自各种文章和研究，这些文章和研究阐明了因学校长期和反复停课而恢复学习应包括：