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转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
使用周期误差重建估计误差分布的相干贡献
缓解和校准方案对于最大限度地扩大当今的嘈杂中型量子 (NISQ) 硬件的计算范围至关重要，但这些方案通常专门用于解决相干或退相干误差源。因此，量化这两类误差是在对误差抑制工具进行基准测试时理想的特性。在本文中，我们提出了一种可扩展的以周期为中心的方法，用于详细估计相干对硬计算周期误差分布的贡献。我们建议的协议基于周期误差重建 (CER)，也称为 K 体噪声重建 (KNR)。该协议类似于周期基准测试 (CB)，因为它基于泡利保真度估计提供以周期为中心的诊断 [1]。我们在 CER 中引入了一个额外的超参数，允许硬周期在进行泡利旋转之前折叠多次。对我们添加的超参数的不同值执行 CER 可以通过保真度衰减公式的推广来估计相干误差贡献。我们通过量子模拟器上的数值模拟确认了我们方法的准确性，并在三个 IBM 芯片（即 ibmq_guadalupe 、 ibmq_manila 和 ibmq_montreal ）上进行了概念验证实验。在这三个实验中，我们测量了 Z 中存在显著的相干误差偏差。
表面代码中的相干误差和读出误差
我们考虑了读出误差和相干误差（即确定性相位旋转）对表面代码的综合影响。我们使用一种最近开发的数值方法，通过将物理量子位映射到马约拉纳费米子。我们展示了如何在存在读出误差的情况下使用这种方法，在现象学层面上进行处理：完美的投影测量，可能记录错误的结果，以及多次重复的测量。我们发现这种错误组合的阈值，其错误率接近相应非相干错误通道（随机 Pauli-Z 和读出误差）的阈值。使用最坏情况保真度作为逻辑错误的度量，阈值错误率的值为 2.6%。低于阈值，扩大代码会导致逻辑级错误的相干性迅速丧失，但错误率高于相应非相干错误通道的错误率。我们还分别改变了相干和读出误差率，发现表面代码对相干误差比对读出误差更敏感。我们的工作将最近关于完美读出的相干误差的结果扩展到实验上更现实的情况，即读出误差也会发生的情况。
使用贝尔不等式寻找相互无偏基的三种数值方法
互不偏向的基对应于量子信息论中非常有用的测量对。在最小的复合维度 6 中，已知存在 3 到 7 个互不偏向的基，而几十年前的猜想，即 Zauner 猜想，指出互不偏向的基最多只有 3 个。这里我们通过对每对整数 n，d ≥ 2 构建贝尔不等式来数值解决 Zauner 猜想，当且仅当 n 个 MUB 存在于该维度中时，这些整数在维度 d 中可以被最大程度地违反。因此，我们将 Zauner 猜想转化为优化问题，并通过三种数值方法解决该问题：跷跷板优化、非线性半定规划和蒙特卡洛技术。这三种方法都正确地识别出了低维空间中的已知情况，并且都表明在六维空间中不存在四个相互无偏的基，并且都找到了相同的基，这些基在数值上优化了相应的贝尔不等式。此外，这些数值优化器似乎与六维空间中的“四个最远的基”相吻合，这是通过数值优化距离测量发现的 [P. Raynal, X. Lü, B.-G. Englert, Phys. Rev. A , 83 062303 (2011)]。最后，蒙特卡罗结果表明十维空间中最多存在三个 MUB。
可扩展的混合Mac策略用于流量分化的物联网...
依靠IEEE 802.15.4标准的启用元素互联网的无线无线传感器网（IoT-IVWSN）的日益普及，已经产生了大量的无线数据传播，并在网络功能上造成了很大的压力。沿着这一趋势，现有的中等访问控制（MAC）协议难以跟上车辆监控传感器的前所未有的需求，同时发出数据，这可能会导致数据包碰撞，严重的网络拥塞和时间临界数据的损失，这是由于该协议的影响特征。为了减轻这些问题，这项工作为增强的Mac方案提供了可扩展的增强的MAC计划，以说明多样化的传感器传感器服务质量。混合方案的目的是将两个程序（即基于历史率和优先级的MAC）有效地结合，以分配适当的网络资源，以从多个传感器中平滑传输流量。基于历史的MAC利用历史竞争数据来选择一个近未来的争论窗口，该窗口旨在最大程度地减少数据包碰撞并加快平均数据传递。基于优先级的MAC根据传感数据的时间临界性分配优先级，随后将其用于安排网络资源。nu-merical结果表明，与现有的MAC和唯一基于历史的基于历史的或基于优先级的策略相比，在数据包交付比率和传输延迟的背景下，混合方案的IOT-IVWSN具有理想的性能。
用于316升不锈钢复合涂层的定向能量沉积的热模型，富含钨碳酸盐
这项工作着重于316升底物上的复合涂层（316升染色的钢）的有向能沉积的热建模。开发的有限元模型预测了沉积过程中包裹中部中间部分的热历史和熔体池维度的演变。nu-merical结果与实验分析（光学和扫描电子显微镜和热电偶记录）相关，以验证模型并讨论可能的固化机制。证明，在边界条件下强制对流的实施非常重要，以确保输入能量和热量损失之间的平衡。最高峰值温度显示了第一层的略有增加趋势，其次是明显的稳定，随着外壳高度的增加。通过边界证明了高热量损失。在文献中，大多数建模研究都集中在单层或几层几何上，但这项工作描述了一个多层模型，能够预测沉积过程中的热领域历史记录并提供有关新物料的一致数据。该模型可以应用于重新校准的其他形状。详细介绍了校准方法以及对输入参数的灵敏度分析。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
探索使用机器学习来改善温度和水分的垂直纤维
摘要：温度和脱离点的垂直释放物可用于预测导致恶劣天气的深对流，从而威胁性质和生命。当前，预报员依赖于辐射发射和Numerical天气预测（NWP）模型的观察结果。辐射观测在时间和空间上是稀疏的，NWP模型包含固有的误差，这些误差影响了高影响事件的短期预测。这项工作使用机器学习（ML）来探索后处理NWP模型的预测，将它们与卫星数据结合起来，以改善温度和脱离点的垂直预算。我们专注于不同的ML体系结构，损耗功能和输入功能，以优化预测。因为我们正在预测大气中256个级别的垂直释放物，因此这项工作为使用ML用于一维任务提供了独特的观点。与快速刷新（RAP）的基线纤维相比，ML预测为露点提供了最大的改进，尤其是在中层和上层大气中。温度改善是模范的，但斗篷值最多提高了40％。特征重要性分析表明，ML模型主要改善了传入的RAP偏见。虽然其他模型和卫星数据对预测有所改进，但体系结构的选择比在调整结果中的特征选择更为重要。我们提出的深层U-NET通过利用输入RAP PROFER的空间上下文来表现最好；但是，在模型架构中，结果非常强大。此外，每个级别的不确定性估计值都经过良好的校准，可以为预测者提供有用的信息。
优化简介
本书是从课程注释中开发出来的，在过去几年中，在瑞典Goteborg（Gothenburg）的Chalmers Technology上，不断更新并用于优化课程。向讲师的注释：本书有助于在大学第二至四年级的学生优化的第一门课程中提供演讲和介绍材料。（在本地网站的课程主页上进行了计算机练习和项目。）本书的重点在于为优化模型和候选最佳解决方案的分析提供可靠的基础，尤其是为了连续优化模型。因此，数学材料的主要部分涉及基于凸度和双重功能的分析和代数，以及对于不受紧张和受约束优化的必要局部/全局最佳选择条件。随后从这些原理及其转化特征分析的自然算法和最经典的算法。这本书回答了“为什么/为什么不呢？”的更多问题。比“如何？”。这种重点选择与主要提供有关如何解决这些优化问题的书籍相反。线性和非线性优化问题的算法数量（本书涵盖的两个主要主题）保持很低；讨论的人被认为是经典的，并有助于说明解决此类优化问题及其与最佳基本理论的联系的基本原理。在代数中，我们假设碱基，规范和基质代数和微积分的主动知识。因此，基于本书的任何课程都应添加有关具体优化问题的项目工作，包括其建模，分析，解决方案和解释。给学生的注释：材料对代数，真实分析和逻辑有所了解。在实际分析中，我们假设序列的积极知识，即集合的基本拓扑，