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量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
深度信念网络的定量通用近似范围
深度信念网络（DBN）是通过堆叠受限的Boltzmann机器（RBMS，（Smolensky，1986）获得的一类生成概率模型。有关RBMS和DBNS的简要介绍，我们将读者推荐给调查文章（Fischer＆Igel，2012; 2014; Mont´ufar，2016; Ghojogh等，2021）。Since their introduction, see (Hinton et al., 2006; Hinton & Salakhutdinov, 2006), DBNs have been successfully applied to a variety of prob- lems in the domains of natural language processing (Hin- ton, 2009; Jiang et al., 2018), bioinformatics (Wang & Zeng, 2013; Liang et al., 2014; Cao et al., 2016; Luo等，2019），财务市场（Shen等，2015）和计算机视觉（Abdel-Zaher＆Eldeib，2016; Kamada＆Ichimura，2016; 2019; Huang等，2019）。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。 近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。 作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。
生物风险管理政策（MPFXXX）草案
(a) 机构生物安全委员会 (IBC)（及任何相关小组委员会）通过审查、监督和监测对 IBC 监管活动进行内部监管；以及 (b) 为确保大学对生物风险管理计划进行适当监督而认为必要或可取的其他报告、治理和监督机构或职责，这些将在辅助要求中记录。 4.4. 大学采用合规方法来管理生物风险，符合更广泛的机构风险管理框架。根据本政策和辅助要求，识别和评估与生物危害相关的特定风险，并定义、授权、实施和监测控制措施。 4.5. 在大学与 RBM 合作的所有人员将：
遏制访问管理操作的概念
加州加利福尼亚州运输部CMCP全面的多模式走廊计划CMM能力成熟度模型连接运营概念CVC California California车辆代码FHWA联邦高速公路管理ICMS ICMS ICMS ICMS ICMS INSTEMPRITAT ICMS INTICTARITY ERTRIDER MANDICET SYTENT INTIGNATION INTIGNALTITY运输系统MPH每小时MPH MILS MPH MILS MPO METROPOLITAN MIMPH MIMPH MIMPO走廊NEV邻里电动汽车操作系统RBMS区域边境管理系统RFID无线电频率识别Sandag圣地亚哥政府协会SE System Systems Systems Systems Systerming SFMTA旧金山市政交通运输局SIS SIS SMART SMART INTERSECTIC
基准为人类活动识别的经典，深层和生成模型
人类活动识别（HAR）在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集（UCI-HAR，UCI-HAR，PAMAP2，WISDM，WISDM和Berkeley Mhad）评估了三类模型的性能：经典的机器学习，深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器（RBMS）。我们使用诸如准确性，精度，回忆和F1评分等群集以进行全面比较，评估了各种模型，包括决策树，随机森林，卷积神经网络（CNN）和深信仰网络（DBN）。结果表明，CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现，尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好，但是面对具有较大，更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力，尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较，以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
统计力学、神经网络和人工智能...
分别来自统计力学和贝叶斯概率的方法对于思考某事是否发生的可能性来说是截然不同的。统计力学是理论物理学的一个领域，在神经网络中主要用作寓言；作为在一个领域创建的模型，并（非常有用地）应用于另一个领域。这几乎就像用物理学来讲故事。这些方法可以成功使用的想法是如此极端，以至于这些方法可以在神经网络和深度学习中找到新家几乎令人震惊。统计力学的概念是受限玻尔兹曼机 (RBM) 学习方法的核心。受限玻尔兹曼机使用的底层方法与随机梯度下降实现（例如反向传播）所使用的方法非常不同。这意味着 RBM 可以具有多层架构并学会区分更复杂的模式，从而克服我们之前讨论过的简单多层感知器 (MLP) 的局限性。统计力学处理的是只能通过其能量状态来区分的小单元的发生概率。相比之下，贝叶斯概率提供了一种截然不同的思考事情发生概率的方式。这两种面向概率的方法共同为高级机器学习方法奠定了基础。既然我们已经确定了统计力学和贝叶斯方法的重要性，我们将把注意力（针对本章和紧接着的章节）限制在统计力学及其与神经网络的基础关系上。稍后，当我们讨论更高级的主题时，我们将全面讨论统计力学和贝叶斯方法的融合。统计力学在神经网络中的作用首次为人所知是在 1982 年 John Hopfield 发表他的研究成果时 [1]。他的研究成果借鉴了 Little 及其同事在 1974 年 [2] 提出的观点。本章介绍了统计力学中的一些关键概念；足以理解一些经典论文的主题：Hopfield 的原创成果（介绍了后来被称为 Hopfield 网络的内容）以及由 Geoffery Hinton 及其同事开发的玻尔兹曼机的一些关键成果。
![arXiv:2401.01322v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f6b2d57afd3287d48a7aef122c4fb86b63f34e67.png)
arXiv:2401.01322v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 2 日
量子计算在优化、机器学习和物理学领域有着广阔的应用前景，从而催生了各种表示量子信息的模型。由于这些表示通常在不同的背景下进行研究（多体物理学、机器学习、形式验证、模拟），因此人们对其简洁性和更新操作运行时间之间的基本权衡知之甚少。因此，我们分析研究了三种广泛使用的量子态表示：矩阵乘积状态 (MPS)、决策图 (DD) 和受限玻尔兹曼机 (RBM)。我们映射了这些数据结构的相对简洁性，并提供了相关查询和操作的复杂性。此外，为了在简洁性和操作效率之间取得平衡，我们扩展了快速性的概念，以支持本文研究的非规范数据结构，特别是表明 MPS 至少与某些 DD 一样快。通过提供量子态表示的知识汇编图，本文有助于理解该领域固有的时间和空间效率权衡。
后上网电价时代的可再生电力商业模式
为了扩大间歇性可再生电力来源 (RES)，世界各地的能源政策制定者都引入了固定上网电价 (FIT)。然而，FIT 通常会在一段有限的时间后到期。由于 RES 的电力供应具有间歇性、市场扭曲以及灵活性选择不足，对于不再获得 FIT 的 RES 来说，独家参与批发电力市场可能不是一种可行的商业模式。因此，目前尚不清楚哪种 RES 商业模式 (RBM) 能确保 RES 在后 FIT 时代可行运行。为了弥补这一研究空白，我们提出了一种包含五种 RBM 原型的类型学：批发电力市场 (1)、实体购电协议 (2)、非实体购电协议 (3)、自用 (4) 和现场电力-2-X (5)。该类型包括三个额外的服务层，可通过开辟额外的收入来源来提高 RBM 原型的盈利能力：基础设施服务 (1)、电力存储服务 (2) 和辅助服务 (3)。我们强调需要新的方法来量化不同监管、技术和市场条件下 RBM 原型和服务层的可行性。为了防止现有可再生能源即将退役，政策制定者必须塑造能源转型的下一个时代，权衡基于市场和基于干预的能源政策方法的影响。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。