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用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 在证据框架中进行多传感器图像融合和分类，...通过使用混合分布算法，即ICE 算法来完成。
用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000 年。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 lem of multi-sensor image fusion and classification in an evidential framework, ... done by using a mixture distribution algorithm, the.ICE algorithm.
Matthew E. Levine，博士
•研究了通过竞争性二聚化网络执行的计算（Cell 2024）。•开发了简单的减少阶模型，用于预测2型糖尿病中的血糖（混乱2023）。•开发了神经系统重症监护病患者和1型糖尿病的重症患者葡萄糖预测的建模和预测方法（《生物学信息学杂志》 2023年）。•将杂种动力学建模框架应用于学习碳水化合物吸收率（Health 2022的神经时间赛）。•设计基于物理的数据驱动的混合模型框架，用于预测动态系统；在离散时间和连续时间（AMS 2022的通信）中，Markovian和非Markovian模型不足。•在集合卡尔曼过滤器中实现了新的状态空间约束，该滤波器通过二次优化形成了约束状态更新（2019年反问题）。
Quantum非马克维亚语难以捉摸
简介。是通往量子信息处理路径的关键障碍是噪声[1]。量子噪声的常规模型，负责Qubits的分辨率，做出了许多简化的假设。关键假设之一是噪声是无记忆或马尔可夫人[2]；这是错误的，并且已经启动了一般的量子信息处理器和量子信息处理器的巨大努力[3-6]。虽然非马克维亚噪声比马尔可夫更为复杂，但这并不是更有害的。实际上，表现为时间相关的非马克维亚效应可用于改善量子信息处理器的功能[7-9]。因此，建模和表征非马尔可夫噪声的不同品种具有强大的兴趣。这项努力的第一个挑战是能够在量子制度中的马尔可夫和非马克维亚噪声之间差异，这不是一件容易的事。通常，商号噪声与指数衰减曲线相关，例如，一个量子，可放松到最大混合状态的速度快速。但是，在某些情况下，量子量显示了指数衰减，但是尽管如此，但仍在进行非马克维亚过程[10，11]。一个著名的例子是由于Lindblad造成的，被称为浅口袋（SP），最近在动态脱钩[12，13]，信号[13]和多时间相关性[14]方面已详细审查。（请参阅参考[15]用于sp。）另一方面，有一类系统环境动力学，生成的在每种情况下，很明显，看似简单的马尔可夫噪声实际上是复杂的非马克维亚噪声，可以利用该噪声来实现系统的连贯性时间。
非马克维亚量子特殊点
例外点（EPS）是非富特运算符和特征向量融合的非热门运营商的奇异性。由于其非炎性性质，最近已将开放量子系统作为EP测试台探索。但是，大多数研究都集中在马尔可夫的极限上，从而在理解非马克维亚政权中的EP方面存在差距。这项工作通过提出一个基于两个数值确切的非马克维亚动力学描述的通用框架来解决这一差距：运动的伪模（PMEOM）和运动层次方程（HEOM）。PMEOM由于其lindblad型结构而特别有用，与马尔可夫制度的先前研究保持一致，同时提供了对ep含量的更深入的见解。该框架通过辅助自由度结合了非马克维亚的效果，从而能够发现马尔可夫政权无法访问的其他或高阶EPS。我们使用自旋 - 玻色子模型和线性骨系统演示了这种方法的实用性。
论量子失相过程的经典性
我们分析了纯失相系统相关的多时间统计数据，这些统计数据反复用尖锐测量探测，并寻找其统计数据满足 Kolmogorov 一致性条件（可能达到有限阶）的测量协议。我们发现了量子失相过程的丰富现象学，可以用经典术语来解释。特别是，如果底层失相过程是马尔可夫过程，我们会发现在每个阶上都可以找到经典性的充分条件：这可以通过选择完全兼容或完全不兼容的失相和测量基础（即相互无偏基 (MUB)）来实现。对于非马尔可夫过程，经典性只能在完全兼容的情况下证明，从而揭示了马尔可夫和非马尔可夫纯失相过程之间的一个关键区别。
通过调整其速度
由于与周围环境的相互作用，开放量子电池（QB）的性能严重限制了反应。因此，保护充电过程免受腐烂的影响对于实现QB非常重要。在这项工作中，我们通过开发由基于QB的开放QB的充电过程来解决此问题，该QB由Qubit Battery和Qubit-Charger组成，每个量子位在独立的腔储层中移动。我们的结果表明，在马尔可夫和非马克维亚动力学中，充电特性，包括充电能量，效率和麦角拷贝，随着充电器和电池量的速度的提高，定期增加。有趣的是，当充电器和电池以较高的速度移动时，充电器的初始能量将完全传递到马尔可夫动力学中的电池中。在这种情况下，可以将总存储的能量作为工作很长时间。我们的发现表明，开放的移动问题系统是强大且可靠的QB，因此使它们成为实验实现的有前途的候选人。
非马尔可夫碰撞模型中的熵产生
摘要：我们研究了在马尔可夫和非马尔可夫状态下，量子比特与微观碰撞模型建模的环境接触时产生的不可逆熵。我们的主要目标是为非马尔可夫动力学与负熵产生率之间关系的讨论做出贡献。我们采用了两种不同类型的碰撞模型，它们可以或不保留系统与进入的环境粒子之间建立的相关性，而它们都通过从环境到系统的信息回流而具有非马尔可夫性质。我们观察到，前一种模型（其中系统与环境之间的相关性得以保留）在瞬态动力学中产生负熵产生率，而后一种模型始终保持正熵产生率，即使与相应的马尔可夫动力学相比，收敛到稳态值的速度较慢。我们的结果表明，负熵产生率背后的机制不仅仅是通过信息回流的非马尔可夫性，而是通过已建立的系统-环境相关性对其的贡献。
AIGB：通过扩散建模
自动投标在促进在线广告方面起着至关重要的作用，该广告可以自动为广告商提供投标。强化学习（RL）在自动招标方面已广受欢迎。但是，大多数当前RL自动铸造方法是通过马尔可夫决策过程（MDP）建模的，该过程假设马尔可夫状态过渡。此假设限制了在远程场景中执行的能力，并在处理高度随机的在线广告环境时使模型不稳定。为了解决这个问题，本文介绍了AI生成的招标（AIGB），这是一种通过生成建模的新型自动投标范式。在此范式中，我们提出了diffbid，这是一种用于投标的条件扩散建模方法。diffbid直接建模返回与整个轨迹之间的相关性，从而有效地避免了长时间的时间步长的错误传播。加法，diffbid提供了一种多功能方法，用于生成轨迹，在遵守特定约束的同时最大化给定的目标。在现实世界数据集和阿里巴巴广告平台上进行的在线A/B测试进行的广泛实验证明了Diffbid的有效性，GMV增加了2.81％，ROI增加了3.36％。
QCOSMOLOGY的QMETROGON：与Sitter空间中的两个量子量子量子系统进行研究
在本文中，我们的主要目的是以Fisher信息的形式应用参数估计理论的技术和量子计量学的概念，以赋予Markovian近似下两个纠缠Qubit System的开放量子动力学中某些物理量的作用。存在各种特征于这种系统的物理参数，但不能被视为可观察到的任何量子机械。必须进行详细的参数估计分析以确定此类数量的物理一致参数空间。我们同时应用经典的Fisher信息（CFI）和量子Fisher信息（QFI）正确估计了这些参数，这些参数起着重要作用，以描述开放量子系统的不平衡和远程量子纠缠现象。量子计量学起着两倍的优势作用，提高了参数估计的精确性和准确性。此外，在本文中，我们在量子计量学方面提出了一种新的途径，该途径超过了经典参数估计。我们还提出了在晚期尺度上复兴不平衡特征的复兴，这是由于早期尺度上的远距离量子纠缠而引起的，并在贝尔在早期时间尺度上违反不平等的不平等现象提供了一种物理解释。