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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。
![arxiv：2412.03315v1 [cs.cv] 2024年12月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8a22007559c8d24d5220854d990bac95efecaebf.webp)
arxiv：2412.03315v1 [cs.cv] 2024年12月4日
地面和卫星跨视图图像合成最近引起了极大的关注，因为它在虚拟现实，仿真，跨视图匹配和数据增强等中的潜在应用。任务是从给定的观点和两个视图之间的相对姿势合成目标视图图像。综合的信息不仅可以在视图之间表现出几何固定的场景结构，而且还保持了对现实世界数据的高视觉保真度。跨视图图像综合是一项非常明显的挑战，并且本质上不可能学习任务。此组合性主要源于急剧的观点变化，这导致图像内容和视觉特征的最小视野（FOV）重叠，severe遮挡和较大的差异。跨视图中的初步作品主要依赖于条件生成的对抗网络[20]。其中一些专注于在给定的卫星贴片上生成圆形的地面视图，采用高级语义或上下文进行监督[19、24、25、42、54]。最近的搜索[14，22，33]进一步证明，将3D几何形状纳入学习过程可以显着提高生成的地面视图图像的质量。但是，所有这些作品都将任务作为确定性的图像到图像翻译，而地面和卫星跨视图合成本质上是一个概率的一对一问题。使用视觉模型的卓越力量，例如剪辑[23]，大多数最近的研究都遵循文本图像生成的道路。扩散模型已成为深层生成模型的强大新家庭，并实现了生成任务的最新结果，尤其是在图像发生[3，7，40]中。最近的潜在扩散模型（LDM）[3]使任何提示中的高质量图像的概率生成，使其成为对地面和卫星交叉综合任务中不确定性进行建模的最佳选择。Zero123 [17]通过将图像剪辑编码和频率嵌入式相机姿势串联来准备带有相机姿势信息的图像条件的方法。然后将其用作调节表示预训练
![arxiv：2405.06215v2 [cond-mat.supr-con] 2024年12月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\00e97e79a11c08f33c48a866f1bbf9d0a992fc27.webp)
arxiv：2405.06215v2 [cond-mat.supr-con] 2024年12月2日
在平面频带（FB）材料中，高温超导性的非常规形式的可能性不会挑战我们对相关系统中物理的理解。在这里，我们计算了在各个一维FB系统中的正常和异常的单粒子相关函数，并系统地提取特征长度。当Fermi能量位于FB中时，发现相干长度（ξ）是晶格间距的顺序，并且对电子电子相互作用的强度较弱。最近，有人认为，在FB化合物中可以将ξ分解为BCS类型的常规部分（ξBCS），而几何贡献则表征了FB本征态，量子度量（⟨gg⟩）。但是，通过以两种可能的方式计算连贯长度，我们的计算表明ξ̸= p
水轮2024年10月11日
本报告旨在为设计工程师，技术开发人员，监管机构和决策者提供科学支持，以开发和安装新的卫生技术，并改善农村学校社区的粪便污泥管理，通过量化尿液和粪便产生的尿液和粪便产生的大量和/或质量，通过富特性的素质生产的生产质量和/或通过faeces产生的素质来制定。The report includes summarised results from the characterisation of faecal matter and effluent from on-site sanitation systems, approximated values of faecal matter and urine generated at each school and design guidelines for the characterisation of faecal sludge from school sanitation facilities – samples were collected in 1 L containers from mobile toilets, septic tank systems and VIP latrines in rural schools of Umbumbulu within the Umlazi district, in夸祖鲁 - 纳塔尔。
![arxiv：2412.05465v1 [cond-mat.supr-con] 2024年12月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dde57a37b453ee394b546babfb4ced4f2abcf084.webp)
arxiv：2412.05465v1 [cond-mat.supr-con] 2024年12月6日
我们考虑二维超导体外部的流浪磁场噪声。我们的考虑是由最近的实验激发的，该实验观察到基于钻石氮脱位中心的松弛，在超导临界温度下方的磁场噪声中有所增强。超导状态的标准两流体模型并未捕获这种增强，最近提议解释这种NV弛豫计实验。相反，我们表明微观BCS理论捕获了这种增强，并且与类似的理论和现象相比，被称为Hebel-Schlicter Peak（或相干峰），在材料中核自旋的松弛中观察到。主要区别在于，NV探测样品外的长波长磁噪声，而核自旋探测样品内部的局部超细噪声。因此，NV探测的噪声取决于其高度，并且可以在原始样品中探测超流体相干长度。最后，我们讨论了NVS通过与上述BCS理论的偏差探测非常规超导性的潜在途径。
![arXiv:2209.06317v3 [cs.AI] 2024 年 12 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\638e631b8ee0b06487fb0006a9b4e6735f567db1.png)
arXiv:2209.06317v3 [cs.AI] 2024 年 12 月 4 日
∗ 这是即将在《西顿霍尔立法与公共政策杂志》上发表的文章草稿。1 我们将人工智能系统定义为“一种工程化或基于机器的系统，它可以针对给定的一组目标生成输出，例如影响现实或虚拟环境的预测、建议或决策 [ 1 ]。”
![arXiv:2305.17886v2 [cs.AI] 2023 年 12 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6173fbce9e78294b00441bf26f262e6aabf0474b.png)
arXiv:2305.17886v2 [cs.AI] 2023 年 12 月 1 日
摘要。对足球等侵入性运动的分析具有挑战性，因为比赛情况在时间和空间上不断变化，多个智能体单独识别比赛情况并做出决策。以前使用深度强化学习的研究通常将球队视为单个智能体，并评估每个离散事件中持球的球队和球员。那么，在时空连续的状态空间中评估多个球员（包括远离球的球员）的动作是一项挑战。在本文中，我们提出了一种基于多智能体深度强化学习的单一整体框架中评估有球和无球足球运动员可能采取的动作的方法。我们考虑连续状态空间中的离散动作空间，模仿谷歌研究足球，并利用监督学习进行强化学习中的动作。在实验中，我们分析了与常规指标、赛季进球和专家比赛评分的关系，并展示了所提方法的有效性。我们的方法可以评估多名球员在整个比赛过程中如何连续移动，这很难离散化或标记，但对于团队合作、球探和球迷参与至关重要。
![arXiv:2012.04751v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d79fcfcc45e02ffb39761aa68ec1a53a8b28568d.png)
arXiv:2012.04751v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 8 日
摘要。本文介绍了 EvoCraft，这是一个用于研究开放式算法的 Minecraft 框架。我们引入了一个 API，它提供了一个开源 Python 接口，用于与 Minecraft 通信以放置和跟踪块。与之前专注于学习玩游戏的 Minecraft 工作不同，我们在这里提出的巨大挑战是以开放式的方式自动搜索越来越复杂的工件。与用于研究开放性的其他环境相比，Minecraft 允许构建几乎任何类型的结构，包括带有电路和机械部件的驱动机器。我们通过交互式和自动进化展示了简单的 Minecraft 创作的初步基线结果。虽然进化在将结构发展到特定目标时会成功，但当因创建一个简单的移动机器而获得奖励时，它无法找到解决方案。因此，EvoCraft 为自动搜索方法（如进化）提供了一个具有挑战性的新环境，以查找复杂的人工制品，我们希望这将刺激更多开放式算法的开发。EvoCraft 框架的 Python 实现可在以下位置获得：github.com/real-itu/Evocraft-py。
![arXiv:2208.10629v3 [cs.CR] 2022 年 12 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eb1262714226878482b0cf1d7af9be5069ea8d28.webp)
arXiv:2208.10629v3 [cs.CR] 2022 年 12 月 3 日
关于网络攻击和民间黑客活动分子在俄乌冲突中所扮演的角色，已经有大量评论。根据一系列数据来源，我们认为，普遍认为的由忠诚的平民和与网络犯罪集团有关的志愿“黑客活动分子”发动的重大网络战争可能被夸大了。在入侵前两个月和入侵后四个月，我们收集了 35.8 万次网页篡改攻击、170 万次反映的 DDoS 攻击和 441 条志愿黑客讨论组公告（5.8 万条回复）。为了丰富我们的定量理解，我们采访了积极篡改俄罗斯和乌克兰网站的个人。我们的研究结果表明，这场冲突短暂但显著地引起了低级网络犯罪社区的关注，针对俄罗斯和乌克兰的篡改和 DDoS 攻击均显着增加。然而，这些参与者在所谓的网络战争中扮演的角色很小，他们并不像流行的犯罪学描述中想象的“黑客活动分子”。最初的兴趣浪潮导致更多攻击者参与破坏活动，但不是针对关键基础设施，而是针对“.ru”和“.ua”中的随机网站进行大规模攻击。我们几乎没有发现流行叙事所假设的那种高调行动的证据。乌克兰 IT 军协调小组备受吹捧的角色是混合的；他们宣传的目标很少被确定
高级开发经理（2024 年 12 月）
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