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超快的关键基态准备通过爆炸 -
摘要量子系统的基础状态的快速而忠实的准备是在基于量子的技术领域中的多个应用程序的具有挑战性但至关重要的任务。的消毒将允许的最大时间窗口限制为实验，以忠实地达到此类所需的状态。这在具有量子相变的系统中特别重要，其中消失的能量差距挑战了绝热的基态制备。我们表明，由在两个不同的外部可调参数下的时间演化组成的BANG-BANG协议允许在进化时间中进行高实现基态制备，而不必应用标准最佳控制技术所需的时间，例如切碎 - 常发送量子量子基量子量子量子。此外，由于它们的变量数量减少，此类BANG -BANG协议非常适合优化任务，从而降低了其他最佳控制协议的高计算成本。我们通过两个范式模型（即Landau – Zener和Lipkin – Meshkov – Glick模型）对这种方法进行基准测试。非常重要的是，我们发现后一个模型的关键基态，即其在临界点处的基态可以在总进化时间内以高填充率制备，该缩放比消失的能量差距慢。
knova产前细胞无DNA筛选（NIPT/NIPS）
•有资格获得全诺瓦面板的患者包括至少10周妊娠的单胎怀孕的患者。•使用卵子供体的双胞胎怀孕和IVF妊娠仅符合我们的核心Knova面板，其中包括Trisomies 13、18和21。•高阶倍数（三胞胎和更高）不符合此测试的条件。•对于有卵子供体，胎儿灭亡，消失的双胞胎或减少病史的病例，无法进行测试。
高能效率LSTM加速器体系结构
摘要：修剪和量化是加速LSTM（长短期内存）模型的两种常用方法。但是，传统的线性量化通常会遇到梯度消失的问题，而现有的修剪方法都有产生不希望的不规则稀疏性或大型索引开销的问题。为了减轻消失梯度的问题，这项工作提出了一种归一化的线性量化方法，该方法首先将操作数正常化，然后在局部混合最大范围内进行量化。为了克服不规则的稀疏性和大型索引开销的问题，这项工作采用了排列的块对角掩模矩阵来产生稀疏模型。由于稀疏模型高度规律，因此可以通过简单的计算获得非零权重的位置，从而避免了大型索引开销。基于由排列的块对角面胶质矩阵产生的稀疏LSTM模型，本文还提出了高能耐加速器的Permlstm，该材料全面利用了有关基质 - 载体乘积的重量，激活和产品的稀疏性，从而导致55.1％的动力减少。与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，与先前报道的其他基于FPGA的LSTM加速器相比，该加速器已在以150 MHz运行的ARRIA-10 FPGA上实现，并达到2.19×〜24.4×能量效率。
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能
![arXiv:2105.10162v3 [quant-ph] 2021 年 12 月 25 日](/simg/5\5856edd5a261babab8a2d40487896d68bbcc74bb.webp)
arXiv:2105.10162v3 [quant-ph] 2021 年 12 月 25 日
在量子计算中，变分量子算法 (VQA) 非常适合在从化学到金融的特定应用中寻找事物的最佳组合。使用梯度下降优化算法训练 VQA 已表现出良好的收敛性。在早期阶段，在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备上模拟变分量子电路会受到噪声输出的影响。就像经典的深度学习一样，它也受到消失梯度问题的影响。研究损失景观的拓扑结构，在消失梯度存在的情况下可视化这些电路的曲率信息和可训练性是一个现实的目标。在本文中，我们计算 Hessian 并可视化变分量子分类器在参数空间中不同点的损失景观。解释了变分量子分类器 (VQC) 的曲率信息并展示了损失函数的收敛性。它有助于我们更好地理解变分量子电路的行为，从而有效地解决优化问题。我们在量子计算机上通过 Hessian 研究了变分量子分类器，从一个简单的 4 位奇偶校验问题开始，深入了解 Hessian 的实际行为，然后彻底分析了 Hessian 的特征值在训练糖尿病数据集的变分量子分类器时的行为。最后，我们展示了自适应 Hessian 学习率如何影响训练变分电路时的收敛。
主2实习：微液压跳跃的振荡
每个人都可能在某个时候观察到液压跳跃（如果不是，请参见图）：只需打开水龙头，您会看到垂直的水流在水槽的底部撞击。您会注意到射流周围的圆形液体壁将内部，浅，快速流动的区域与外部，较慢且更深的区域分开。这堵墙是圆形的液压跳跃。但是，有多少人见证了这条液化墙经常消失和重新出现多次，如果不受干扰？
adl问题库.pdf
答案：残留网络（重新NET）是深层神经网络，使用残留连接来促进训练非常深的体系结构。关键创新是绕过一个或多个层的身份快捷连接的引入。这种方法有助于减轻消失的梯度问题，从而使梯度在反向传播过程中更容易流过网络。重新连接可以达到更大的深度，而不会降低性能。，由于它们能够学习复杂的表示而无需过度拟合的能力，因此他们展示了最新的任务，包括图像分类。
xR 将使电子竞技赛事更上一层楼的五个原因
最简单的 xR 工作室设置仅将两个 LED 面板与摄像头跟踪相结合，即可在摄像头上生成无边无际的虚拟世界，让家中的观众沉浸其中。在这些虚拟环境中，摄像头可以感知到惊人的深度、视差和消失点——就像在现实生活中一样。这是从摄像头的角度实时渲染 3D 内容的结果。当摄像头被跟踪时，它会从移动的摄像头视角进行渲染，让观众体验到真实的感觉。正是这个技巧让摄像头误以为它正在观察 3D 环境。
![arxiv：2309.04219v2 [cs.it] 2025年1月27日](/simg/1\130e8591bd1cf5217a3a3fdcdea93192ad9e755b.webp)
arxiv：2309.04219v2 [cs.it] 2025年1月27日
摘要。它由Boukerrou等人展示。[IACR Trans。对称加密。1（2020），331–362]完美的非线性函数的F- Boomerang均匀性（与偶数均匀均匀性相同）在f P n（p Prime）上为0，并且在F 2 N上几乎是完美的非线性函数之一。自然地询问APN或其他低不同均匀均匀函数在偶数和奇数特征中发生的情况是很自然的。在这里，我们明确确定具有较低差均匀性的几个地图的二阶零微分光谱。特别是，我们计算了一些几乎完美的非线性（APN）函数的二阶零微分光谱，而不是奇数特征的有限范围，从而进一步推动了Boukerrou等人的研究。并继续在Li等人中。[Cryptogr。社区。14.3（2022），653–662]，事实证明，我们所考虑的函数也具有低二阶零差异均匀性。此外，我们研究了某些功能的二阶零差异光谱，其均匀的有限范围甚至特征的有限型均具有较低的均匀均匀性。我们将这个新概念连接到了汇总和消失的频率概念，并通过我们的方法发现了消失的平流的数量。我们对几个方程式过度有限的场进行了详细的分析，这些方程可能在本文范围之外具有兴趣。
无细胞的DNA筛选在双妊娠中21
背景：分析单胎怀孕中三体术的母体血液中的无细胞DNA有效筛选。双胞胎妊娠中无细胞DNA筛选的数据尽管有限。在先前的双胞胎研究中，无细胞的DNA筛查主要是在妊娠中期进行的，许多研究没有报告绒毛膜。目的：本研究旨在评估在大型，多样的队列中双胞胎妊娠中三体疾病的无细胞DNA的筛查性能。次要的目的是评估三段和三体术的筛查性能。研究设计：这是一项回顾性队列研究，对17个中心的双胞胎术前研究，该中心使用大量平行的测序技术，从2011年12月至2020年2月，从2011年12月至2020年2月进行了无细胞的DNA筛选。对所有新生儿和有关出生结局的数据进行了医学记录审查，任何先天性异常，出生时表型外观以及在产后或产后期间进行的肉体体测试。可能存在胎儿染色体异常的病例，没有遗传测试结果鉴定母亲属性药物委员会。案件消失了双胞胎和不足的后续信息。至少需要35例三体性案例21，以捕获至少90％的敏感性，而患病率至少为1.9％，而功率为80％。测试特征。结果：总共发送了1764个样品以进行双细胞DNA筛选。，排除了78例消失的双胞胎和239例随访案件，总共有1447例