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模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
量子数据转换为扩大量子技术架构提供了一条途径
为了成功，这个过程需要一种非常特殊的资源光学纠缠，即所谓的离散变量量子比特和连续变量薛定谔猫量子比特之间的“混合纠缠态”。为了实现贝尔态测量，混合纠缠的单光子部分被用来干扰输入量子比特，然后进行增强的单光子检测。为了验证，输出量子比特的特征是通过一种称为“量子断层扫描”的过程来计算输入和输出量子比特之间的保真度，这是一种评估过程质量的典型方法。对于任何输入量子比特，都确认了高于经典极限的转换。
空间转录组学揭示了独特且保守的肿瘤核心和边缘结构，可预测生存和靶向治疗反应
致谢：本研究由 Ohson 研究计划和 Charbonneau 癌症研究所向 PB 提供的精确口腔生物学 (PROBE) 资助。我们感谢健康基因组学和信息学中心 (CHGI) 提供测序基础设施，以便对我们的 RNAseq 文库进行空间分析。我们要感谢卡尔加里大学高性能计算集群 (ARC) 提供数据分析基础设施。我们感谢 Danielle Simonot 帮助从阿尔伯塔癌症研究生物库 (ACRB) 检索组织。我们感谢 Christina Yang 帮助进行冷冻切片和载玻片制备以及对分析样本进行 H&E 染色。我们感谢 Mayi Arcellana-Panlilio 博士和 Guido van Marle 博士的极度指导和富有成效的反馈。我们要感谢 Arzina Jaffer 和 Keerthana Chockalingam 帮助设置生物信息学工具和提供生物信息学咨询。我们还要感谢患者及其家属同意为本研究提供组织。
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
光致发光和三链螺旋物的金属甲基分子体系结构的光发光和非线性光学特性
K。Waszkowska，Y。Cheret，A。Zawadzka，A。Korcala，J。Strzelecki等人。光致发光和基于三链螺旋物的金属金属螺旋体 - 苏普朗分子体系结构的光致发光和非线性光学特性。染料和颜料，2021，186，pp.109036-。10.1016/j.dyepig.2020.109036。hal-03492998
基于信号概率的多数表决架构设计探索，用于空间应用中的 TMR 策略优化
摘要 – 硬件冗余是一种众所周知的容错技术，用于安全和任务关键型系统。然而，这种技术的强化效率依赖于多数表决电路的稳健性。本摘要提供了用于辐射环境（例如太空任务）的多数表决架构的设计探索。提出了一种基于信号概率的特定应用单事件瞬态 (SET) 特性，以优化三模冗余 (TMR) 块插入方法。结果表明，复杂门架构的 SET 横截面表现出较低的输入依赖性，而对于基于 NOR/NAND 的架构，由于逻辑掩蔽效应，观察到更高的依赖性。此外，与其他架构不同，NAND 表决器显示，随着信号概率的增加，SET 率会降低。考虑到信号概率 p = 0.1、p = 0.5 和 p = 0.9，两个分析轨道的最佳设计分别是 NOR、CMOS1 和 NAND 表决器。
分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
针对水生病原体的 THz 检测优化 PCF 架构：增强水质监测
水生细菌对人体健康构成严重危害，因此需要一种精确的检测方法来识别它们。一种考虑到水生细菌危害的光子晶体光纤传感器已被提出，并且其在 THz 范围内的光学特性已被定量评估。PCF 传感器的设计和检查是在使用“有限元法”(FEM) 方法的程序 Comsol Multiphysics 中计算的。在 3.2 THz 工作频率下，所提出的传感器在所有测试情况下的表现都优于其他传感器，对霍乱弧菌的灵敏度高达 96.78%，对大肠杆菌的灵敏度高达 97.54%，对炭疽芽孢杆菌的灵敏度高达 97.40%。它还具有非常低的 CL，对于霍乱弧菌为 2.095 × 10 −13 dB/cm，对于大肠杆菌为 4.411 × 10 −11 dB/cm，对于炭疽芽孢杆菌为 1.355 × 10 −11 dB/ cm。现有架构有可能高效且可扩展地生产传感器，为商业应用打开大门。创新在于优化结构参数，以提高光纤对细菌存在的敏感性，从而改善太赫兹波和细菌细胞之间的相互作用。它针对细菌大分子吸收峰来提高灵敏度。局部场增强可能来自优化，它将 THz 振动集中在细菌相互作用更多的地方。通过改善散射，结构改变可以帮助通过细菌特征性的散射模式识别细菌。这些改进提高了传感器对痕量细菌的检测。这些因素结合起来可提高传感器对水生细菌的检测能力。在水环境中，这将带来更精确、更高效的检测，有助于实时监测细菌污染。这些发展可能会对公共卫生和水质控制产生重大影响。
人工智能伦理的认知架构
摘要：随着人工智能 (AI) 在现代生活中蓬勃发展和传播，一个关键问题是，如何将人类纳入未来的人工智能？尽管人类参与了从构思、设计到实施的每个生产过程阶段，但现代人工智能仍因其“黑箱”特性而经常受到批评。有时，我们不知道内部到底发生了什么，也不知道某些结论是如何以及为什么得出的。未来的人工智能将面临许多其创造者无法预见的困境和道德问题，而不仅仅是那些常见的问题（例如，电车难题及其变体），而这些问题的解决方案无法硬编码，而且往往仍有待商榷。鉴于此类社会和道德困境的敏感性及其对整个人类社会的影响，当我们的人工智能做出“错误”选择时，我们需要了解它们是如何导致的，以便进行纠正并防止再次发生。在涉及人类生计（例如，健康、福祉、财务、法律）或做出重大个人或家庭决定的情况下尤其如此。要做到这一点，就需要打开人工智能的“黑匣子”；尤其是它们在人类世界中的行为、互动和适应，以及它们如何与这个世界上的其他人工智能互动。在本文中，我们主张将认知架构应用于道德人工智能。特别是，它们可能对人工智能的透明度、可解释性和可问责性做出贡献。我们需要了解我们的人工智能如何得到它们所做的解决方案，我们应该在更深层次上寻求这一点，从动机、态度、价值观等机器等价物的角度来理解。未来人工智能的道路漫长而曲折，但它可能比我们想象的更快到来。为了利用人工智能对人类和社会的积极潜在结果（并避免负面影响），我们首先需要更全面地了解人工智能，我们希望这同时也有助于更好地了解人类同行。
全面回顾微电网在架构、缓解方法和未来方向方面的挑战
© 作者 2024。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可协议的链接，并指明是否做出了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可协议中，除非在资料的信用额度中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可协议中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。