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![arXiv:2309.05558v2 [quant-ph] 2024 年 9 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b946b92fd0ba5b662899eca771c72eba2e1f0996.webp)
arXiv:2309.05558v2 [quant-ph] 2024 年 9 月 24 日
为了充分发挥量子计算机的潜力，必须谨慎管理噪声对量子比特性能的影响。负责诊断噪声引起的计算错误的解码器必须高效利用资源，以便扩展到大量子比特数和低温操作。此外，它们必须快速运行，以避免量子计算机的逻辑时钟速率呈指数级下降。为了克服这些挑战，我们引入了碰撞聚类解码器，并在 FPGA 和 ASIC 硬件上实现它。我们使用领先的量子纠错方案表面代码模拟逻辑内存实验，并展示 MHz 解码速度——符合超导量子比特等快速操作模式的要求——FPGA 和 ASIC 分别高达 881 和 1057 个量子比特表面代码。ASIC 设计占用 0.06mm2，仅消耗 8mW 功率。我们的解码器性能高，资源高效，为实际实现容错量子计算机开辟了一条可行的途径。
研究文章 - RSC 药物化学
片段也是优化的有效起点，因为与较大分子的结合相互作用可能更有效，尽管亲和力较低。8,9 然而，良好的库设计对于利用这些潜在优势至关重要。片段库必须平衡化学和药效团多样性、分子复杂性和物理化学特性。我们最近报道了一种使用化学自动编码器的深度学习片段生成器模型。10 该出版物中给出了该模型的完整细节。简而言之，自动编码器是一种编码器/解码器神经网络架构。11 在训练中，编码器生成其输入的压缩“潜在”表示，而解码器从中重建输入。在化学自动编码器中，输入/输出是分子表示。一种常用的方法是基于编码 Daylight SMILES 字符串。12,13 在生成过程中，对潜在表示的空间进行采样，在上述情况下，可以以 SMILES 格式输出新分子。14
第24届深圳国际智能移动性，自动...
Electronic Electric Modification: CMS Electronic Rearview Mirror, Ambient Light, Electric Tailgate, Electric Center Door, Electric Suction Door, 360° Panoramic Image, Navigation,Dash Cam, Smart Film, Keyless Entry System, Smart aroma diffuser, Lcd Key, Wireless Charging, BSD, OBD, HUD, Folding Rearview Mirror, Night Vision Device, Original Car Decoder, IoV Solutions, Rear Entertainment Screens, etc.新的能源电子设备：新的能源修改和升级，DC快速充电器桩，DC充电器桩，AC充电器桩，便携式充电器，放电面板，OBC，能源存储功率，光伏电源，光伏，充电柜，平台操作员，支撑组件等自动电器：记录仪，轮胎泵，跳动起动器，电源逆变器，空气净化器，车辆冰箱，电子香气扩散器，车辆真空吸尘器等。
二维纠错码在容错系统中的应用综述
随着电子设备的小型化，辐射环境中的内存故障数量也在增加。一维 (1D) 纠错码 (ECC) 无法有效缓解这些问题，需要二维 (2D)-ECC 来提供卓越的纠错能力，同时减少能耗和面积消耗。该领域的出版物数量大幅增加，需要开展一项研究来指导和资助研究决策，主要是为了确定一种比较和评估 ECC 的标准化方法。我们提出了系统文献综述 (SLR)，以研究用于缓解内存故障的 2D-ECC 的最重要特征。该 SLR 揭示了最常用的 ECC、数据大小和冗余开销、编码器和解码器实现技术、故障注入方法和评估指标。此外，我们提取了一些 ECC 趋势，例如在解码器内重复使用编码器，并以三维 (3D)-ECC 为目标来提高纠错效率。实验结果描述了对该科学界具有重要价值的重要研究决策。
上下文的人类对象互动从pre ...
现有的人类对象互动（HOI）检测方法已经引入了零拍的学习技术来认可看不见的相互作用，但是它们在理解上下文信息和全面的重新构成方面仍然存在局限性。为了克服这些局限性，我们提出了一个新型的HOI学习框架ContexThoi，它是一种效率的上下文HOI探测器，以增强上下文的理解和零拍的推理能力。所提出的contexthoi的主要贡献是一种新颖的上下文挖掘解码器和强大的互动推理大语言模型（LLM）。上下文挖掘解码器旨在从预先训练的视觉模型中提取语言上下文信息。基于提取的上下文信息，提出的相互作用推理LLM通过利用丰富的语言知识进一步增强了零拍的推理能力。广泛的评估表明，我们所提出的框架在HICO-DET和SWIG-HOI数据集上优于现有的零射击方法，在未看到交互的情况下高达19.34％的映射。
使用进化集成贝叶斯模型跟踪非平稳信号中的功能变化以实现稳健的神经解码
神经信号是典型的非平稳数据，神经活动与意图（如运动速度）之间的功能映射有时会发生变化。现有研究大多使用固定的神经解码器，因此在神经功能发生变化时性能不稳定。我们提出了一种新颖的进化集成框架（EvoEnsemble），通过相应地进化解码器模型来动态应对神经信号的变化。EvoEnsemble 将进化计算算法集成到贝叶斯框架中，可以根据每个时间段的传入数据依次计算模型的适应度及其似然度，从而实现对时变函数的在线跟踪。设计了随变化进化和历史模型存档两种策略，以进一步提高效率和稳定性。模拟和神经信号实验表明，EvoEnsemble 可以有效跟踪功能的变化，从而提高神经解码的准确性和鲁棒性。这种改进在具有功能变化的神经信号中最为明显。
使用扩散模型 - 补充材料
所提出的StableVSR建立在单个图像超分辨率（SISR）的预训练潜在扩散模型（LDM）上。我们使用稳定的扩散×4上放大器（SD×4 Upscaler）4。它遵循LDM框架[14]，该框架将迭代精炼过程执行到潜在空间中，并使用VAE解码器D [7]将潜伏期解码为RGB图像。从低分辨率的RGB图像LR（条件图像）和初始嘈杂的潜在X t开始，使用denoising Unet ϵθ用于通过迭代改进过程生成高分辨率对应物。在此过程中，从LR引导的X t逐渐消除了噪声。在定义数量的采样步骤之后，使用VAE解码器D [7]将获得的潜在X 0解码为高分辨率的RGB图像HR。所获得的图像HR的分辨率比低分辨率图像LR高的分辨率高，因为D执行×4升级。实际上，低分辨率的RGB图像LR和初始噪声潜在X t沿通道尺寸加入并输入到denoising unet中。
使用逻辑交叉的量子蜂窝自动机中的多端口内存设计
摘要：内存及其数据通信在决定处理器的性能中起着至关重要的作用。为了获得高性能计算机，内存访问必须同样更快。在本文中，使用Set/Reset的双端口存储器是使用量子点蜂窝自动机（QCA）中的多数选民设计的。双端口存储器由基本功能块组成，例如2至4解码器，控制逻辑块（CLB），地址检查器块（ACB），内存单元格（MC），数据路由器块和输入/输出块。这些功能单位是使用三输入多数选民构建的。QCA是纳米级数字组件设计的最新技术之一。在qcadesigner 2.0.3中已经模拟和验证了双端口存储器的功能。一种称为逻辑交叉的新型跨界方法用于改善拟议设计的面积。逻辑交叉在适当的时钟区域分配的支持下进行数据传输。基于逻辑交叉的QCA布局是根据细胞计数和数量的数量来优化的。据观察，分别是29.81％，18.27％，8.32％，11.57％和3.69％是解码器，ACB，CLB，数据路由器和存储单元中细胞数量的改善百分比。另外，在解码器，ACB，CLB，数据路由器和存储器单元的区域中，可实现25.71％，16.83％，8.62％，4.74％和3.73％的改进。除了提出的使用逻辑交叉的提议的双端口存储器外，该区域的改善增长了8.26％；由于其构建所需的细胞数量减少了8.65％，因此这可能是可能的。此外，使用RCViewer+工具获得了RAM的量子电路。量子成本，恒定输入，门的数量，垃圾输出和总成本分别为285、67、57、50和516。
使用...
海得拉巴，Telangana摘要：要面对创建的文本是图像重建的文本子域。它不仅会影响公共安全领域的广泛用例，还影响新的研究领域。由于没有可用数据集，因此对面对合成的文本研究很少。到目前为止，在文本到图像生成上完成的工作的最大值依赖于部分训练的Gan's，其中输入句子的语义属性是使用预先训练的文本编码器提取的。这些语义特征后来被用来指导解码器的图像。为了产生逼真的有机视觉效果，我们在研究中介绍了一个完全训练的gan。为了提供更精确，更有效的结果，对图片解码器和文本编码器均经过同时培训。除了建议的方法外，另一个补充是通过LFW，Celeba和本地生成的数据集创建数据集。此外，使用我们的预定义分类标记了收集的数据或信息。已经通过各种研究证明了我们的模型通过从输入短语中产生高质量的图片来表现更好。此外，视觉发现产生了面部图像，以响应提供的查询，进一步增强了我们的实验。索引术语 - 面部生成，公共安全域，数据集，预训练的文本编码器，语义特征，图像解码器，完全训练的gan，文本编码器，LFW，Celeba，本地准备的数据集，标签，实验，实验，优质图像，视觉结果，面部图像，QUERY，QUERY，QUERY。引言从书面描述中综合逼真的图片，作为人工智能研究的重要研究领域，从文本输入中综合面部图像。这项研究努力的大量用途具有很大的潜力，其中最主要的是加强公共安全法规。但是，该领域的进步已被可用数据集的局限性和现有方法的功效所延续。该领域的一种流行技术是使用生成的对抗网络（GAN），这是一种有效的深度学习模型，能够产生高保真图像。以前的作品依赖于经过部分训练的GAN体系结构，其中利用预训练的文本编码器从输入文本描述中提取有意义的数据，并使用这些功能对图片解码器进行培训。在我们的研究中，我们使用经过全面训练的生成对抗网络提供了一种独特的方法，以从文本描述中增强实际面部图像的产生。与早期方法相比，我们的方法同时训练文本编码器和图像解码器以产生更精确和有效的结果。
AML-Net：基于注意力机制的医疗物联网脑肿瘤分割多尺度轻量级模型
摘要 利用 MRI 图像进行脑肿瘤分割对于疾病诊断、监测和治疗计划非常重要。到目前为止，已经为此开发了许多编码器-解码器架构，其中 U-Net 的使用最为广泛。然而，这些架构需要大量参数来训练，并且存在语义差距。一些工作试图制作一个轻量级模型并进行通道修剪，但这会产生较小的感受野，从而影响准确性。为了克服上述问题，作者提出了一种基于注意机制的多尺度轻量级模型 AML-Net，用于医疗物联网。该模型由三个小型编码器-解码器架构组成，它们使用不同尺度的输入图像以及先前学习的特征进行训练以减少损失。此外，作者设计了一个注意力模块来取代传统的跳过连接。对于注意力模块，进行了六个不同的实验，其中具有空间注意力的扩张卷积表现良好。这个注意力模块有三个扩张卷积，它们形成了一个相对较大的感受野，然后是空间注意力，以从编码器低级特征中提取全局上下文。然后将这些精细特征与解码器同一层的高级特征相结合。作者在 Cancer Genome Atlas 提供的低级别胶质瘤数据集上进行实验，该数据集至少具有液体衰减反转恢复模态。与 Z-Net、U-Net、Double U-Net、BCDU-Net 和 CU-Net 相比，所提出的模型的参数分别少 1/43.4、1/30.3、1/28.5、1/20.2 和 1/16.7。此外，作者的模型给出的结果为 IoU = 0.834、F 1-score = 0.909 和灵敏度 = 0.939，大于 U-Net、CU-Net、RCA-IUnet 和 PMED-Net。