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量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
我们提出了一种通用的去噪算法，用于同时对量子态和测量噪声进行层析成像。该算法使我们能够充分表征任何量子系统中存在的状态准备和测量 (SPAM) 误差。我们的方法基于对由幺正运算引起的线性算子空间的属性的分析。给定任何具有噪声测量设备的量子系统，我们的方法可以输出探测器的量子态和噪声矩阵，最高可达单个规范自由度。我们表明，这种规范自由度在一般情况下是不可避免的，但这种退化通常可以使用关于状态或噪声属性的先验知识来打破，从而为几种类型的状态噪声组合固定规范，而无需对噪声强度进行假设。这样的组合包括具有任意相关误差的纯量子态，以及具有块独立误差的任意状态。该框架可以进一步使用有关设置的可用先验信息来系统地减少状态和噪声检测所需的观察和测量次数。我们的方法有效地推广了现有的解决问题的方法，并且包括了文献中考虑的需要不相关或可逆噪声矩阵或特定探测状态的常见设置作为特殊情况。
SMS垃圾邮件使用机器学习
摘要：SMS垃圾邮件已成为移动用户的重大关注点，导致挫败感和不便。机器学习已被证明是过滤垃圾邮件消息的有效解决方案。但是，在实时场景中实施这些方法带来了独特的挑战。最近的一项研究旨在通过开发利用机器学习的实时SMS垃圾邮件过滤系统来解决这些挑战。这项研究的主要重点是通过专注于数据准备，功能工程，算法选择和模型部署来优化系统在实时分类中的性能。通过根据实时分类的要求来量身定制这些方面，系统可以有效地打击SMS垃圾邮件，同时保持高度的准确性和低潜伏期。另一个有希望的调查领域是自然语言处理（NLP）技术的整合，以更全面地分析SMS消息的内容。通过识别微妙的垃圾邮件特征，例如欺骗性语言或操纵策略，该系统可以提高其在过滤垃圾邮件消息中的总体准确性。将系统的适用性扩展到其他消息平台和语言也可以扩大其在各种通信渠道上打击垃圾邮件中的影响。这不仅将使移动用户受益，而且还会有助于更安全，更安全的数字环境。关键字：SMS垃圾邮件过滤，实时分类，机器学习