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定期功能的通用量子电路设计
在过去几年中，软件和硬件的量子信息和量子计算进步的领域。实现了72 Qubit量子芯片，无奈之下，可编程超导处理器[1]预示了向量子至上实验实验[2]的显着胜利。另一方面，光子量子计算机Jiuzhang [3]在使用光子的玻色子采样中证明了量子计算优势。IBM，Google，IONQ和其他许多其他人对硬件开发的开发，引起了利用近期量子设备的巨大热情，开发了量子算法，并在科学和工程的各种领域中追求应用。最近出现了越来越多的研究，重点是量子优化[4，5]，求解方程式[6-8]，电子结构计算[9-15]，量子加密[16，17]，差异量子量化特征[18，19 [18，19]对于各种问题[20-23]和开放量子动力学[20-23]和开放量子动力学[24-28]。最近，量子机学习进一步探索并实现了与相应的经典软件相比可能显示出优势的量子软件[29 - 36]。然而，当试图将非线性函数包含到量子电路中时，难以避免地会出现困难。例如，非多物质激活函数的存在确保多层馈电网络可以近似任何功能[37]。即使非线性激活函数也不立即与量子理论的数学框架相对应，该量子理论描述了系统性操作和概率观察的系统进化。通常，发现使用简单的量子电路产生这些非线性极为困难。替代方法是做出折衷，例如应用简单的余弦函数，例如激活[38]，或模仿重复测量的非线性函数[39 - 41]，或者借助量子傅立叶变换[42]（qft [43，44]）。如何模拟任意函数，尤其是来自量子电路的非线性函数是要解决的重要问题。在本文中，我们提出了量子电路的通用设计，该设计能够生成任意有限的连续周期性周期性的1D函数，甚至可以使用给定的傅立叶扩展，甚至具有非线性函数，例如方波函数。输出信息全部存储在最后一个量子位，可以测量
近距离摄影测量
ADC 模拟数字转换器 AGC 自动增益控制 ASCII 美国信息交换标准代码 ASPRS 美国摄影测量与遥感协会 BRDF 双向反射分布函数 CAAD 计算机辅助建筑设计 CAD 计算机辅助设计 CAM 计算机辅助制造 CCD 电荷耦合器件 CCIR 国际无线电咨询委员会 (Comité consultatif international pour la radio) CD-ROM 光盘 - 只读存储器 CID 电荷注入装置 CIE 国际照明委员会 (Commission Internationale de l'Éclairage) CIPA 国际建筑摄影测量委员会 (Comité International de Photogrammétrie Architecturale) CMM 坐标测量机 CMOS 互补金属氧化物半导体 CT 计算机断层扫描、层析成像 CTF 对比度传递函数 DAGM 德国模式识别协会 (Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung) DCT 离散余弦变换 DGPF 德国摄影测量与遥感协会und Geoinformation（德国摄影测量、遥感和地理信息学会） DGZfP Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung（德国无损检测学会） DIN Deutsches Institut für Normung（德国标准化研究所） DLT 直接线性变换 DMD 数字镜面装置 DOF 自由度 DRAM 动态随机存取存储器 DSM 数字表面模型 DTP 桌面出版 DVD数字多功能（视频）磁盘 DXF autocad 数据交换格式 EP 入瞳 E'P 出瞳 EPS 封装后记 FFT 全帧传输或快速傅里叶变换 FMC 前向运动补偿 FOV 视场 FPGA 现场可编程门阵列 FT 帧传输 GIF 图形交换格式 GIS 地理（图形）信息系统 GMA Gesellschaft für Meß- und Automatisierungstechnik（计量与自动化技术学会） GPS 全球定位系统 HDTV 高清电视
近距离摄影测量
ADC 模拟数字转换器 AGC 自动增益控制 ASCII 美国信息交换标准代码 ASPRS 美国摄影测量与遥感协会 BRDF 双向反射分布函数 CAAD 计算机辅助建筑设计 CAD 计算机辅助设计 CAM 计算机辅助制造 CCD 电荷耦合器件 CCIR 国际无线电咨询委员会 (Comité consultatif international pour la radio) CD-ROM 光盘 - 只读存储器 CID 电荷注入装置 CIE 国际照明委员会 (Commission Internationale de l’Éclairage) CIPA 国际建筑摄影测量委员会 (Comité International de Photogrammétrie Architecturale) CMM 坐标测量机 CMOS 互补金属氧化物半导体 CT 计算机断层扫描、断层摄影 CTF 对比度传递函数 DAGM 德国模式识别协会 (Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung) DCT 离散余弦变换 DGPF 德国摄影测量协会， Fernerkundung und Geoinformation（德国摄影测量、遥感和地理信息学会） DGZfP Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung（德国无损检测学会） DIN Deutsches Institut für Normung（德国标准化研究所） DLT 直接线性变换 DMD 数字镜面装置 DOF 自由度 DRAM 动态随机存取存储器 DSM 数字表面模型DTP 桌面出版 DVD
提高 ERP 的跨学科性能——...
脑机接口 (BCI) 是一种通过计算机为任何人提供通信渠道的系统。最初，它被提议用于帮助残疾人，但实际上已被提出更广泛的应用。然而，BCI 系统中的跨受试者识别很难脱离个体特定特征、不稳定特征和环境特定特征，这也使得开发高可靠性和高稳定性的 BCI 系统变得困难。快速序列视觉呈现 (RSVP) 是最新的拼写器之一，具有干净、统一的背景和单一刺激，可以唤起个体差异较小的事件相关电位 (ERP) 模式。为了建立一个允许新用户直接使用的 BCI 系统而无需校准或校准时间更短，RSVP 被用作诱发范式，然后提出了相关分析等级 (CAR) 算法来改进跨个体分类并同时使用尽可能少的训练数据。58 名受试者参加了实验。闪光刺激时间为200 ms,关闭时间为100 ms,通过时间将P300成分锁定在目标表征上。结果发现,与矩阵范式相比,RSVP能在被试间诱发更多相似的ERP模式。然后对每两个平均ERP波形计算并统计夹角余弦,矩阵范式下所有被试的平均匹配数为6,而RSVP范式在阈值设为0.5时平均匹配数范围为20,是矩阵范式的3倍多,定量表明RSVP范式诱发的ERP波形产生的个体差异更小,更有利于跨被试分类。还计算了 RSVP 和矩阵范式的信息传输速率 (ITR)，RSVP 范式的平均 ITR 为 43.18 比特/分钟，比矩阵范式高 13%。然后，计算了受试者工作特征 (ROC) 曲线值，并使用所提出的 CAR 算法和传统随机选择进行了比较。结果表明，所提出的 CAR 的性能明显优于传统随机选择，并获得了最佳的 AUC 值
物理评论信131，199701（2023）
参考。[1]，研究了由欧姆传输线拆下的约瑟夫森交界处。作者提出了一个相图，其已建立文献中没有预期的特征[2]。我们表明，他们的数值重归其化组（NRG）计算遭受了几个缺陷，因此无法信任以证实其主张。nrg通过构建递归哈密顿人捕获低能量物理学，hnÞ1¼HnÞΔhnnÞ1，迭代地对角度化。NRG工作需要刻度分离，即，δHnÞ1应用n [3]呈指数降低。参考文献中的NRG方案。[1]，δhnÞ1与H 0相同[见等式。（S51）和（S52）在[1]的补充材料中。 ]这是一个已知的问题，只能通过引入红外临界值来治愈[4]。结果，NRG无法流到正确的红外固定点。为了证明这一点，我们考虑了大电导α和大e j = e c，其中[1]中研究的系统几乎是谐波，使我们能够扩展-e j cos- e j cos- ejðejðejðξ2= 2 = 2 - 1Þ。我们比较了余弦和二次电位的NRG方案获得的低能光谱与后者获得的精确光谱。作为图。1显示，NRG的结果与第七个RG步骤后的精确频谱不同。因此，[1]中提出的NRG方案是不可靠的，不能信任预测相图。（有关迁移率μ10的RG流程的讨论，请参见[5]的附录。）[1]中的相图以另一种方式存在缺陷。直到这是即使一个人信任所采用的NRG方案，在小α和小E J = E C处看到的返回超导性是数值伪像。图1在E J = EC¼0时重现Hcosðφivsα的结果。15在图。4，在n> 0的每个模式下以截断参数nb¼15获得。为了正确的结果，当n b增加时，它不得改变。相反，我们看到hcosðφi消失的区域成长为包括间隔α∈½0； 0。2当N B增加时。因此，[1]中相图中的显而易见的重输入超导性源于未交配的数据。在[1]中，有人认为，当连接被足够大的阻抗分流时，超导性是很常见的。我们强调的是，在α→0之前服用热力学极限n→∞，将连接与发散的φ波动相结合，从而使连接处的零频率响应不繁琐。该对象字母还包含一个简短的功能重新归一化组（FRG）参数，在α<1处的超导率和大e j = e c。所涉及的近似值不受任何明显的小参数控制。仍然不知道FRG是否可以以1 <α<2 [4]重现红外Luttinger指数，其中相位滑动在非琐事上影响结果。
无人机地面站设计及无线电调制
在数字通信系统中，数字信号都是通过调制作用才能在高频段进行无线传输的。在实际应用中，调制方式的选择不仅能实现信息的快速传输，还能适应实际信道的干扰，在解码时获得较低的误码率，增加通信系统的抗干扰能力和可靠性。所以说，在数字通信系统的设计中，选择哪种数字调制方式是一个重要的问题。下面将对几种常用的调制方式进行研究，并通过比较和仿真来选择出符合系统要求的数字调制方式和通信台站。调制方式可分为模拟调制和数字调制，数字调制通常是指采用数字信号对射频载波进行调制，这种调制方式相对于模拟调制，具有抗干扰能力强、处理和加密方便等显著优点。数字调制与模拟调制类似，也可以对射频载波的幅度、相位和频率进行调制，但由于信号不连续，因此分别称为幅度键控（ASK）、相移键控（PSK）、频移键控（FSK）等。ASK具有恒包络信号的特性，不适用于数字信号调制。
能量收集和储能系统
可持续发展体系基于三大支柱：经济发展、环境管理和社会公平。在这些支柱之间寻找平衡的指导原则之一是限制不可再生能源的使用。解决这一挑战的一个有希望的方法是从周围环境中收集能量并将其转化为电能。当代对太阳能、风能和热能等新能源发电技术的发展需求很高，以促进用更清洁的可再生能源替代化石燃料能源。能量收集系统已成为一个突出的研究领域，并继续快速发展。现代技术，包括便携式电子设备、电动交通、通信系统和智能医疗设备，都需要高效的储能系统。电能存储设备还用于智能电网控制、电网稳定性和峰值功率节省，以及频率和电压调节。由于电力供应波动，可再生能源（例如太阳能和风能）产生的电力并不总是能够立即响应需求。因此，有人建议将收获的电能保存起来以供未来使用。而电能存储技术的现状远不能满足必要的需求。本期特刊发表了 13 篇论文，涵盖优化算法的各个方面、风能涡轮机的评估、静电振动能量传感器、电池管理系统、热电发电机、配电网络、可再生能源微电网接口问题、基于模糊逻辑控制器的直接功率控制、燃料电池参数估计以及超低功率超级电容器。Sharma 等人 [1] 提出了一种鲸鱼优化算法 (WOA) 和粒子群优化 (PSO) 算法 (WOAPSO) 的混合版本，用于光伏电池的参数优化。在 WOA 的流水线模式下利用具有自适应权重函数的 PSO 的开发能力来增强基本 PSO 的能力和收敛速度。将所提出的混合算法与六种不同的优化算法在均方根误差和收敛速度方面的性能进行了比较。仿真结果表明，所提出的混合算法不仅能在不同辐照水平下产生优化参数，而且即使在低辐照水平下也能估算出最小均方根误差。采用海鞘群算法 (TSA) 估算标准温度条件下的 Photowatt-PWP201 PV 板模块参数 [ 2 ]。结论是，TSA 是一种有效且稳健的技术，可用于估算标准工作条件下太阳能 PV 模块模型的未知优化参数。将模拟结果与四种不同的现有优化算法进行了比较：引力搜索算法 (GSA)、粒子群优化和引力搜索算法的混合算法 (PSOGSA)、正弦余弦算法 (SCA) 和鲸鱼
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。