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![arxiv：2012.04145v2 [Quant-ph] 2020年12月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8c58a56b9e33e434faaa95dadb41cec573c3c4c0.webp)
arxiv：2012.04145v2 [Quant-ph] 2020年12月9日
Quantum机器学习近年来已经看到了相当大的理论和实际发展，并已成为为量子计算机应用现实世界应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们在这里结合了最先进的算法和量子硬件，以提供量子机学习应用程序的实验证明，并提供可证明其性能和效率的保证。In particular, we design a quantum Nearest Centroid classifier, using techniques for efficiently loading classical data into quantum states and performing distance estimations, and experimentally demonstrate it on a 11-qubit trapped-ion quantum machine, match- ing the accuracy of classical nearest centroid classifiers for the MNIST handwritten digits dataset and achieving up to 100% accuracy for 8-dimensional合成数据。
在非–SMA
摘要◥人工智能（AI） - 有能力的方法越来越多地用作提取下部效率并改善诊断工作流量的组织病理学工具。另一方面，HI-PLEX方法被广泛采用以分析肿瘤标本中的免疫生态系统。在这里，我们旨在结合非小细胞肺癌（NSCLC）的AI辅助组织和Imagingmass细胞仪（IMC）toAnalyzetheecosystem。在158个NSCLC试样的苏木精和曙红（H＆E）切片上使用了一种基于AI的方法，以准确鉴定腺癌和鳞状癌细胞，并产生肿瘤细胞空间簇的分类。连续的组织切片用金属标记的抗体染色，并通过IMC工作流进行处理，从而可以定量检测与肿瘤细胞，组织结构，CD45Þ髓样糖和免疫
算法简介（第四版）
名称：Cormen，Thomas H.，作者。J Leisserson，Charles Eric，作者。 J Rivest，Ronald L.，作者。 J Stein，Clifford，作者。 标题：算法概论 / Thomas H. Cormen，Charles E. Leisoserson，Ronald L. Rivest，Clifford Stein。 描述：第四版。 J剑桥，马萨诸塞州：麻省理工学院出版社，[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers：LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题：LCSH：计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation：LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Leisserson，Charles Eric，作者。J Rivest，Ronald L.，作者。 J Stein，Clifford，作者。 标题：算法概论 / Thomas H. Cormen，Charles E. Leisoserson，Ronald L. Rivest，Clifford Stein。 描述：第四版。 J剑桥，马萨诸塞州：麻省理工学院出版社，[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers：LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题：LCSH：计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation：LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Rivest，Ronald L.，作者。J Stein，Clifford，作者。标题：算法概论 / Thomas H. Cormen，Charles E. Leisoserson，Ronald L. Rivest，Clifford Stein。描述：第四版。J剑桥，马萨诸塞州：麻省理工学院出版社，[2022] J包括书目参考和索引。distentuers：LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题：LCSH：计算机编程。J计算机算法。classiûcation：LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260
亚马逊基岩 - 用户指南
Content filters ..................................................................................................................................... 553 Filter classification and blocking levels ......................................................................................... 554 Filter strength ...................................................................................................................................... 554 Prompt attacks .................................................................................................................................... 555 Denied topics ....................................................................................................................................... 557 Sensitive information filters ............................................................................................................. 558 Word filters .......................................................................................................................................... 564 Contextual grounding check ............................................................................................................ 564 Block images with image content filter ......................................................................................... 571 Prerequisites for using guardrails ......................................................................................................... 578 Create a guardrail .................................................................................................................................... 579 Permissions for Amazon Bedrock Guardrails ..................................................................................... 588
监督与无监督的学习
●Breiman（2001）首先提出了随机森林算法，但基于1995年的Tim Kan Ho●RF采用了两种集合技术：首先是训练样本，以种植基于不同培训训练数据的树木森林。第二个是特征空间的子采样。●如果我选择变量的子集（例如x1, x3, x7) to create a split in a node of a decision tree, and another subset (x2, x4, x5, x7) to create a different one, there will be events that get classified in a different way by the two nodes ● Often there is a dominant variables that is used to decide the split, offsetting the power of the subdominant ones.rf通过减少不同树的相关性来避免该问题
基于心率变异性的机器学习模型...
使用 HRV 数据，训练分类模型以成功区分疲劳和非疲劳状态。图 2 显示了每个分类问题的最重要特征。训练集中的交叉验证结果在补充材料中报告（见表 S1）。表 1 和表 2 分别总结了在任务相关和静息 HRV 数据上训练的分类器的测试集预测性能。下面，我们报告最重要的发现。置换测试表明，所有分类器在所有分类问题中的分类性能与置换零分布有显著不同。对于每个分类问题，SVM、KNN 和 RF 分类器的性能产生类似的结果。但是，在所有分类问题中，SVM 的平均表现略优于其他两个分类器。不管
G蛋白耦合受体：药物发现中的结构和功能
姓氏“ Sectionin”源自Sectionin受体，该受体是该家庭中首次克隆的。3，1975年，Sasaki等。33求解了胰高血糖素的第一个X射线晶体结构，一个家族B GPCR。34 The family corresponds to group B of the A – F system of classi cation, 3 and comprises 15 members including: vasoactive intestinal peptide receptors (vIPR1, vIPR2), glucagon- like peptide receptors (GLP1R, GLP2R), adenylate cyclase acti- vating polypeptide receptor (PAC1/ADCYAP1R1), growth- hormone-releasing hormone receptor (GHRHR), calcitonin and calcitonin-like receptors (CALCR, CALCRL), gastric inhibi- tory polypeptide receptor (GIPR), secretin receptor (SCTR), corticotropin-releasing hormone receptors (CRHR1, CRHR2), glucagon receptor (GCGR), and parathyroid hormone受体（PTHR1，PTHR2）。3,31这15个受体共享21和
主题：根据艺术确定直接授予合同。 50 逗号 1 字母 b) 立法法令 36/2023，预订 PALAZZO BLU PISA 2 C 班、3B 中学的导游参观
遵守总统令275/1999；看过立法令。165/2001；鉴于身份证件2018 年 8 月 28 日，n。 129；鉴于立法令n. 36/2023 “执行 2022 年 6 月 21 日第 78 号法律第 1 条的公共合同法，包含在公共合同事项上向政府的授权；考虑到该条。50 立法令第 1 段字母 b)36/2023；鉴于立法令n. 36/2023“公共合同法”，特别是艺术。17 第 1 段规定，“在开始授予公共合同的程序之前，订约当局和授予机构应根据具体契约，通过确定合同的基本要素和选择经济运营商和报价；鉴于谈判活动条例，经第 1 号决议批准。 2023 年 7 月 24 日学会理事会第 2 号决议，规范了采购工程、服务和用品的程序的实施方法以及艺术制定的标准。45 c。 2 莱特。a) D. I.129/2018；鉴于 PTOF 和年度计划；考虑 ANAC 指南 n°4；考虑到需要为中学 2C、3B 班预订参观比萨蓝宫，已核实相关供应的总费用为 428.00 欧元，包括增值税；考虑到相关转让引起的交易须遵守 2010 年 8 月 13 日法律设想的资金流动可追溯义务，n. 136 并根据立法令2010 年 11 月 12 日，第 187 条），经 2010 年 12 月 17 日法律修订，第 187 条） 217，以及相关的修正案、补充和实施条款，为此请求了以下 CIG BO496C3352
近红外光谱性能改进-...
许多机器学习研究已证明，集成分类器的分类准确率高于单个强学习器。尽管许多脑电图-脑机接口 (BCI) 研究使用集成分类器来增强 BCI 性能，但集成分类器很少用于近红外光谱 (NIRS)-BCI。此外，由于尚无系统的比较研究，集成分类器对 NIRS-BCI 的功效仍然未知。本研究采用四个 NIRS-BCI 数据集来评估基于自举聚合的线性判别分析集成分类器的功效。从分析结果来看，本研究采用的所有四个 NIRS-BCI 数据集的比特率和分类准确率均显著（或略微显著）提高。此外，在四个数据集中的两个数据集中发现显著的比特率改善。