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泡利通道和动力学图的量子模拟
自诞生以来，量子计算机就被认为是模拟量子系统的有力工具 [1]。作为具有基础意义 [2,3] 和实际意义 [4] 的开放量子系统，人们一直致力于模拟开放量子系统的演化 [5-7]，特别是量子信道 [8-11]，可用于研究和建模退相干。此类量子算法可以用所谓的量子电路 [12] 来表示，我们将在第 3 节中对其进行研究。由于此类系统具有许多应用，例如研究多体纠缠的出现 [13,14]、研究耗散过程 [15] 和建模非马尔可夫动力学 [16]，因此对其进行了模拟。在量子系统中，最简单的情况是量子比特 [ 12 ]，其中产生退相干的最简单的信道类型是泡利信道 [ 17 – 19 ]。事实上，它们是影响量子设备的噪声的有效模型 [ 20 ]。在本文中，我们提出了一种模拟泡利信道的量子算法，并在 IBM 的一台量子计算机上实现它。所提出的算法很简单，只需更改其执行操作中的几个参数即可用于任何泡利信道。为了表示算法，我们使用量子电路，这是一种表示用于量子计算机的算法的常用方法。[ 12 ]。此外，我们还将模拟泡利动力学图，它们是泡利信道的连续参数化曲线。
MAPS 美国核心股票 (ETF) (MAF-R)
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影，并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前，管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要，但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色，该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作，向其客户提供该策略。因此，在过渡月之后，摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此，管理人的结果和策略的结果可能会有所不同，如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间，则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出，并标有“过渡”字样。
开放量子系统的自洽动力图
在某些情况下，可以使用依靠Born-Markov近似的主方程来成功描述开放量子系统，但是超越这些方法已经经常是必要的。在这项工作中，我们为开放量子系统介绍了NCA和NCA-Markov动力学图，这些量子系统超出了这些主方程式，以自隔一的近似值（称为非交叉近似（NCA））代替了天生的近似值。这些地图与主方程式正式相似，但允许以中等的数值成本捕获环境的非扰动效应。为了证明其功能，我们将它们应用于欧姆和亚欧姆环境的零温度下的自旋 - 玻色子模型，这表明它们既可以定性地捕获其强耦合行为，又可以在标准主方程之外进行定量正确。
cineca将人脑映射以治疗疾病
考虑到这一目标，由洛桑（Lausanne）的Ecole PolytechniqueFédérale协调的人类脑项目正在创建世界上最大的实验设施，以开发世界上最详细的大脑模型。该模型将允许科学家，医生和其他人更好地研究人脑的工作原理，并最终开发针对神经和相关疾病的个性化治疗方法。该项目参与了大约90家欧洲和国际研究机构。
具有空间自相关的脑图生成模型
其中，k 是用于执行平滑的最近相邻区域的数量，K 是与距离相关的平滑核，d ij 是区域 i 和 j 之间的距离。我们使用一个指数衰减的平滑核，其特征长度尺度等于第 k 个最近邻居的距离。根据 Viladomat 等人（2014）的研究，我们的平滑核被截断，这里的特征长度尺度为 e − 1 。因此，在脑图采样较为稀疏的区域中，核截断的距离会更大。参数 k 决定了重新引入替代图中的 SA 的空间尺度，它是从一组用户定义的 80 个值中选择的，以使替代图与目标图的拟合度最大化（我们将在下面讨论这一点）。
发行说明 ESM – 构建战略地图
我们很高兴地宣布 ESM 有了新的升级！在此版本中，构建和自定义战略地图比以往任何时候都更加顺畅、快速和更具吸引力。战略地图已成为协调组织目标和可视化实现目标路径的重要工具。它们提供了清晰、统一的画面，展示了目标如何在战略、合规、风险和运营领域之间相互联系，从而增强了协调和沟通。借助 ESM 的新拖放界面，您现在拥有强大的工具来轻松创建这些关键的可视化效果，确保组织中的每个人都能看到并为您的共同愿景做出贡献。
Afriscout Digital放牧地图的潜力...
除了从从未使用过非洲裔的牧民那里收集基线数据外，还从已经使用该应用程序的大约10％的牧民那里收集了数据。在接受调查的总体人群中，这一小子用户的存在提供了机会，从这些用户那里收集有关应用程序早期看法的数据。这些发现以及其他发现说明了使用它的牧民中的积极接收，以及在现实生活中对迁移运动的现实决策时的有用性。
使用神经场生成机器人能力图
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。
以显著性图为指导的有效混合策略
数据增强现在是图像训练过程的重要组成部分，因为它可以有效地防止过度拟合并使模型对噪声数据集更加稳健。最近的混合增强策略已经取得了进展，可以生成可以丰富显着性信息的混合掩码，这是一种监督信号。然而，这些方法在优化混合掩码时会产生很大的计算负担。出于这个动机，我们提出了一种新颖的显着性感知混合方法GuidedMixup，旨在以较低的计算开销保留混合图像中的显着区域。我们开发了一种高效的配对算法，该算法致力于最小化配对图像的显着区域的冲突并在混合图像中实现丰富的显着性。此外，GuidedMixup通过平滑地插值两个配对图像来控制每个像素的混合率以更好地保留显着区域。在多个数据集上的实验表明，GuidedMixup 在分类数据集上实现了数据增强开销和泛化性能之间的良好平衡。此外，我们的方法在损坏或精简数据集的实验中也表现出良好的性能。
动态学习地图 (DLM) 论证 2024-2025
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