简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本:(i)先前的设置,最多α误差为type-i误差,最多是II型误差;或(ii)贝叶斯设置,最多有贝叶斯误差δ和先前的分布(α,1 -α)。仅在α=β(无之前)或α= 1/2(贝叶斯)(贝叶斯)进行研究,并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异,直至乘法常数。在本文中,我们得出一个表征样品复杂性(直至独立于P,Q和所有误差参数的乘法常数)的公式,用于以下方面: (ii)贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是,该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等,这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式(本地私有和沟通受限的)假设检验的应用。
Christina Favier,2015年在MUH实施《辅助决策法》(能力)法案的项目经理和成人保障和辅助决策的高级医学社会工作者Lynn Shannon最近与Mercy Times谈到了该法案及其带来了临床实践的变化。 该法案于2023年4月26日生效,用渐进的,基于权利的制度取代了法院系统的病房,并建立了一个新的法律框架以进行支持的决策。 该法案认识到,尽可能地,所有成年人都具有在影响他们的决策中发挥积极作用的基本权利。 这些决定可以是关于其医疗保健,个人福利以及财产和事务的。 就MUH患者而言,这些决定可以是关于同意或拒绝治疗的,并就出院后的住所做出决定。Christina Favier,2015年在MUH实施《辅助决策法》(能力)法案的项目经理和成人保障和辅助决策的高级医学社会工作者Lynn Shannon最近与Mercy Times谈到了该法案及其带来了临床实践的变化。该法案于2023年4月26日生效,用渐进的,基于权利的制度取代了法院系统的病房,并建立了一个新的法律框架以进行支持的决策。该法案认识到,尽可能地,所有成年人都具有在影响他们的决策中发挥积极作用的基本权利。这些决定可以是关于其医疗保健,个人福利以及财产和事务的。就MUH患者而言,这些决定可以是关于同意或拒绝治疗的,并就出院后的住所做出决定。
★ 化学、材料、药物发现等:利用连接量子网络的量子计算机发现新材料、新药物等 ▲ 防灾、灾难应对:利用连接量子网络的量子传感器探测微弱重力波动 ● 资源开发:月球、火星钻孔机器人的高精度图像传输(超越香农极限的量子编码)
贝尔维尤 贵格谷 COG 贝恩公园 ADA 卫生间项目 $70,000 本 埃文 本埃文地区历史协会 阿文沃斯历史学会-埃尔斯特修复项目 $100,000 布拉多克 布拉多克卡内基图书馆协会 BCLA 历史改造 $140,000 布伦特伍德 布伦特伍德自治市运动场无障碍及美观改善 $50,000 卡内基 西宾夕法尼亚州男孩女孩俱乐部 卡内基俱乐部会所屋顶和暖通空调系统 $214,539 卡斯尔香农 卡斯尔香农自治市喷泉街楼梯和挡土墙 $50,000 克莱尔顿 克莱顿市社区公园 ADA 无障碍卫生间 $140,000 东麦基斯波特 龟溪谷 COG 社区中心改善工程-东麦基斯波特 $150,000 伊丽莎白镇 伊丽莎白镇 波士顿路。改造项目 205,000 美元 埃特纳北山 COG 下水道分离 Dewey St. 140,000 美元 芬德利帝国 VFD 北侧合作项目社区资源购物中心/安全环保生活 500,000 美元 格拉斯波特自治市格拉斯波特市政大楼翻修 50,000 美元 格伦奥斯本奎克谷 COG 卫生下水道衬砌和雨水下水道修复项目 100,000 美元
认识到世界是量子机械的认识,使研究人员可以将建立良好但经典的理论嵌入量子希尔伯特空间的框架中。Shannon的信息理论是通信技术的Baiss,已被推广到量子Shannon理论(或量子信息理论),开放了量子效应可以使信息传递更加有效的可能性[1]。生物学领域已扩展到量子双学科,以使对光合作用,气味和酶催化剂等生物学过程有更深入的了解[2]。图灵的通用计算理论已扩展到通用量子计算[3],从而导致了对物理系统的指数模拟。本世纪最成功的技术之一是机器学习(ML),旨在对大型数据集进行分类,聚类和识别模式。学习The-Ory是同时与ML技术一起开发的,以了解和改善其成功。诸如支持向量机,神经网络和生成对抗网络之类的概念以深刻的方式构成了科学和技术。ML现在已根深蒂固地进入社会,以至于对ML的任何基本进步都会带来巨大的经济利益。与其他古典理论一样,ML和学习ory实际上可以嵌入到量子形式上。正式地说,这种嵌入导致被称为量子机学习(QML)[4-6]的领域,它旨在了解物理定律允许的数据分析的最终限制。实际上,量子计算机的出现,希望获得所谓的量子优势(如下所述)进行数据分析,这是
摘要:背景:分析在多序列比对中等效位置上发现的氨基酸类型分布已应用于人类遗传学、蛋白质工程、药物设计、蛋白质结构预测和许多其他领域。这些分析往往围绕在进化等效位置上发现的二十种氨基酸类型的分布测量:多序列比对中的列。常用的测量方法是变异性、平均疏水性或香农熵。其中一种称为熵-变异性分析的技术,顾名思义,将一列中观察到的残基类型的分布简化为两个数字:香农熵和由观察到的残基类型数量定义的变异性。结果:我们应用了一种深度学习、无监督特征提取方法来分析所有人类蛋白质的多序列比对。对 27,835 个人类蛋白质多序列比对训练了自动编码器神经架构,以获得最能描述七百万种变异模式的两个特征。这两个无监督学习的特征与熵和变异性非常相似,表明这些是在降低多序列比对中列中隐藏信息的维数时保留最多信息的投影。
课程描述 量子香农理论:量子信道和纠缠;密集编码、隐形传态、量子压缩和量子容量定理。量子通信中的未解决的问题。 学习目标 完成本课程的学生将了解量子香农理论的基本概念和数学技术。他们将了解量子信息理论的基本协议:直接编码、纠缠分布、超密集编码和量子隐形传态。将定义和解释各种数学工具,包括各种距离测量和熵量。他们将了解量子协议中使用的资源:量子和经典信道(无噪声和有噪声)、共享纠缠、共享随机性和私人通信。他们还将了解这些资源之间的权衡,以及量子信息论中各种信道容量的定义。他们将了解围绕这些容量的许多计算困难,以及我们目前对量子信息论的理解中存在的未解决的问题。建议准备:需要具备丰富的复杂线性代数和概率论工作知识,例如从高级本科课程(MATH 225、MATH 307、EE 364 等级别)获得的知识。先前掌握量子信息知识(例如来自 EE 520 或 EE 514 的知识)会很有帮助。
来自世界各地的组织和专家与 GHC 团队和校友合作设计了校友项目,包括:专家影响力 • 非洲管理学院 • 观点项目 • D-Prize • IDEO.org • Rippleworks • 非洲董事会会议室 • 非洲通信媒体集团 • 倡导加速器 • 麦肯锡学院 • Issroff 家族基金会 • 美国银行 • World Connect • SURU • 关爱之手 • 小小心理健康项目 • 赞比亚问责倡导者联盟 • 城市瑜伽基金会 • Berrett Koehler 出版社 • Rachel Okuja • Shannon Salentine • Maggwa Baker • Natalie Patterson • Georgette Ledgister 博士
在第四部分中,我们讨论下水道模拟。Shannon的频道编码定理通过描述如何用Dunning运河模拟完美的运河来确定经典运河使用经典信息的容量。在这里我们查看反向问题;我们想用完美的运河模拟运河。基于经典结果(倒向香农通道编码定理),我们开发了各种量子机械尺寸。为此,我们使用量子机械相关性,并使用经典和量子机械随机提取器,从量子机械观察者的角度来看,它们也起作用。最后,我们讨论了编码理论,量子物理学和量子密码学PHY中的应用。
