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Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
VQ 深度探索 - 解密 CRDMO 的 DNA
四种主要疗法主导着制药生态系统的研发工作——肿瘤学（癌症）、神经病学（中枢神经系统相关疾病）、内分泌和代谢（糖尿病、肥胖症等）和免疫学（免疫系统）。该领域进行的总临床试验中约有 80% 与试图解决这些疗法中未满足需求的药物有关。肿瘤学相关的研发在过去 10 年中呈现强劲增长，并且越来越注重创新作用机制。神经病学在治疗神经退行性疾病、神经肌肉疾病和精神疾病的试验中呈现显著增长（过去 5 年内超过 500 项）。神经病学试验中最大的份额仍然是阿尔茨海默氏症和帕金森氏症。代谢/内分泌学包括糖尿病、肥胖症和 NASH，过去 5 年中围绕减肥药物的试验活动数量增加了近一倍（主要集中在 GIP/GLP 胰高血糖素受体激动剂）。
使用rvq-vae
在手语制作（SLP）任务中，一种常见的方法是具有独立的手语单词，然后将其运动表示形式串联以形成完整的句子。然而，由于中间缺少框架，该过程构成了挑战，这导致突然过渡并降低平滑度，从而使结果序列难以解释。为了解决此问题，本文介绍了一个量化的矢量量化变异自动编码器（RVQVAE）模型，用于在视频中插值2D关键点运动。我们的实验通过在视频关键点序列中随机隐藏一组帧来模拟单个符号转变。通过将其性能与隐藏帧的基线方法进行比较，可以评估所提出的模型。矩阵距离误差和动态时盘指标的改进表明，RVQVAE模型可为生成中间帧产生有希望的结果。这些发现突出了开发应用程序的潜力，以增强手语的生产以使聋人社区受益。
VQ 深度探索：为能源转型铺平道路
电气化的瓶颈是电网，因为可再生能源发电需要传输到消费中心。国际能源署 (IEA) 预计，到 2030 年，电网年度支出将从 2023 年的 3000 亿美元翻一番，达到 6000 亿美元。无论是彭博新能源财经 (BNEF)、国际能源署 (IEA) 还是绿色金融网络 (NGFS)，在所有情况下，电网投资都有望显著加速，尽管预期增长率差异很大。所有预测都表明，电网支出不仅将保持高于当前水平，而且随着我们步入下一个十年 2030-2040 年，支出还将增加，这意味着我们现在看到的强劲需求上升趋势预计将持续下去。
VG34VQ3B系列LCD监视器用户指南
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导航 AI 进行评估：VQ 指导（国际...
如果您是 Pearson 的评估助理（标准核查员/外部考官），Pearson 已发布一个培训模块，可在 AssociateU 上获取。与其他形式的不当行为一样，如果标准核查员/外部考官怀疑或发现样本中存在 AI 滥用，建议他们首先与指定的团队负责人讨论他们的担忧。然后必须通过 Pearson 支持门户将其上报给 Pearson，选择标记、审核和抽样作为问题类型，选择不当行为作为类别类型。相关不当行为团队将检查任何上报的担忧并与中心采取适当行动。标准核查员/外部考官应继续进行核查并在可能的情况下采取行动。如果发现抄袭（包括滥用人工智能），这意味着无法验证学习者自己的作品是否被准确评估，这将导致第一份报告的结果为“认证待定”，并且需要第二份样本。
vqcnir：使用矢量的清晰夜图像修复 -
夜间摄影经常在低光和模糊之类的挑战中挣扎，源于黑暗的环境和长时间的暴露。当前方法要么无视Pri-ors，直接拟合端到端网络，导致不稳定的照明，要么依靠不可靠的手工制作的先验来限制网络，从而为最终结果带来了更大的错误。我们相信，数据驱动的高质量先验的力量，并努力在事先提供可靠和同意的情况下，规避了手动先验的限制。在本文中，我们提出了使用矢量量化的代码书（VQCNIR）更清晰的夜间图像修复，以实现对现实世界和合成基准测试的重新恢复结果。为了确保忠实地恢复细节和照明，我们提出了两个基本模块的合并：自适应照明增强仪（AIEM）和可变形的双向交叉注意（DBCA）模块。AIEM利用了功能与动态照明功能和高质量代码簿功能之间的一致性的通道间相关性。同时，DBCA模拟通过双向交叉注意和可变形的会议有效地整合了纹理和结构信息，从而增强了平行解码器之间的细粒细节和结构性保真度。广泛的实验验证了VQCNIR在弱光条件下增强图像质量的显着好处，展示了其在合成和实际数据集中的最新性能。该代码可在https://github.com/alexzou14/vqcnir上找到。
桥接2D和3D视觉问题之间的差距回答：3D VQA
在3D视觉问题回答（3D VQA）中，完全注释的数据的稀缺性和有限的视觉内容多样性阻碍了对新型场景和3D概念的概括（例如，在Scanqa和SQA数据集中仅利用了大约800个场景）。当前的方法通过2D信息来制作Resort补充3D。但是，这些方法面临挑战：他们要么使用自上而下的2D视图，这些视图引发了过于复杂的，有时甚至是问题，要么依赖于2D VLMS的全球汇总场景/图像级表示，从而失去了良好的视觉效果 - 语言相关性。为了克服这些局限性，我们的方法采用了问题条件2D查看选择程序，从而指出了至关重要的视觉线索的语义相关的2D输入。然后，我们通过两支分支变压器结构将此2D知识集成到3D-VQA系统中。这种结构具有双转化器的特征，将2D和3D模态和结合方式结合在一起，并结合了模态之间的细粒度相关性，从而使它们互相增强。整合了上面提出的机制，我们提出了BridgeQa，该机制为3D-VQA的多模式变压器架构提供了新的视角。实验验证了BridgeQA可以在3D-VQA数据集上实现最新技术，并显着超过现有的解决方案。代码可在https：// github上找到。com/matthewdm0816/bridgeqa。