1生成型AI:“能够生成培训数据中的文本,图像或音频等看似新颖,有意义的内容的计算技术”(Feuerriegel等,2024)2大语言模型(LLMS):“ LLMS是一种特殊设计的生成AI,该类型是为了帮助生成基于文本的内容。LLM深度学习算法已在大量的书面人类语言和文本数据集中进行了预先培训,以总结,生成和预测新的基于文本的内容。” (新西兰卫生,2024年)3隐私专员的电子学习模块是免费的,但您需要注册:https://elearning.privacy.org.nz/ 4 TE Mana Raraunga的毛rara毛玛娜·玛娜·玛娜(Te Mana Raraunga)的毛玛利人数据主权网络宪章可以在此处找到: https://static1.squarespace.com/static/58e9b10f9de4bb8d1fb5ebbbc/t/59130202020d15cf7ddddd e1df34482/14944417935052/te+mana+mana+raraunga+raraunga+car+%26+%26+%26+%26
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摘要 魔力指的是一个系统中“量子化”的程度,它不能仅通过稳定态和 Clifford 操作来完全描述。在量子计算中,稳定态和 Clifford 操作可以在经典计算机上有效地模拟,即使它们从纠缠的角度看起来很复杂。从这个意义上说,魔力是释放量子计算机独特计算能力以解决经典难以解决的问题的关键资源。魔力可以通过满足 Clifford 操作下单调性等基本性质的度量来量化,例如 Wigner 负性和 mana。在本文中,我们将随机电路的统计力学映射方法推广到 R´enyi Wigner 负性和 mana 的计算。基于此,我们发现:(1)一个精确的公式描述在 Haar 随机电路下制备的多体态中魔力与纠缠之间的竞争;(2)一个公式描述在随机 Clifford 电路下演化的状态中魔力的扩散和扰乱; (3) 定量描述测量条件下的魔法“压缩”和“隐形传态”。最后,我们评论了相干信息与魔法之间的关系。
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魔法状态蒸馏(或非稳定状态操纵)是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论,该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本文中,我们引入了 thauma 测度系列来量化量子状态中的非稳定性量,并利用该测度系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用,我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定度的有效可计算基准,这反过来又导致了非稳定度蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后,我们证明最大 thauma 可用作一种有效的可计算工具,用于对魔法状态蒸馏的效率进行基准测试,并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后,我们使用最小 thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。作为此约束的结果,我们发现两类具有最大 mana(先前建立的非稳定器度量)的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定器状态资源理论中的一个基本问题,并揭示了非稳定器状态资源理论与其他资源理论(如纠缠和相干性)之间的差异。
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Nayeth Solorzano , Lissenia Sornoza, Michael Arce, Josue Tomala, Mercedez Mawyin 417‐Advancements in Histopathologic Cancer Detection: A Deep Learning Odyssey Kanwarpartap Singh Gill, Rahul Chauhan, Nagendar Yamsani, Rupesh Gupta, Hani Alshahrani, Adel Sulaiman, Mana Saleh Al Reshan,Asadullah Shaikh 76研究无人机ptz视觉系统的目标跟踪命令,基于模式识别后获得的图像Jieh -Shian Young