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通过Otto机器为量子电池充电-Opus
研究了可作为发动机或冰箱工作的四冲程量子机对量子电池充电。提出的分析提供了组合系统的能量行为，以机器的热和工作流，平均值，电池能量的差异以及其麦芽糖的相干和不一致的部分。为了监视电池状态，其能量是在任何周期完成后或执行规定的循环数之后测量的。这两种情况下，由此产生的电池性能有很大不同。在第一个带有发动机的充电时期期间，常规测量值加快了充电的速度，而在没有测量值的情况下，麦芽糖的增益更为明显。在稍后的阶段，该发动机无法正常工作，尽管它仍然继续为电池充电，该电池在没有中间测量的情况下最终达到了最大带电状态，并且用于定期测量的电池的次优态状态。对于冰箱，测得的电池的充电在第一个时期内也更快。仅在第二阶段，当机器未能从冷浴中提取热量时，测量的影响就不太明显，导致两种测量场景的渐近状态相似。
量子人工智能密码分析
摘要：随着量子计算机的不断发展，各种量子人工智能技术的研究正在进行中。与传统计算机上的深度学习相比，量子人工智能可以提高准确性和内存使用率方面的性能。在这项工作中，我们提出了一种攻击技术，该技术通过将量子人工智能应用于密码分析，通过学习密码算法中的模式来恢复密钥。密码分析是在当前实际可用的量子计算机环境中进行的，据我们所知，这是世界上第一项研究。结果，我们减少了 70 个时期，并将参数减少了 19.6%。此外，尽管使用了较少的时期和参数，但仍实现了更高的平均 BAP（位准确率）。对于相同的时期，使用量子神经网络的方法以更少的参数实现了 2.8% 更高的 BAP。在我们的方法中，使用量子神经网络获得了准确性和内存使用方面的量子优势。预计如果未来开发出更大规模的稳定量子计算机，本文提出的密码分析将得到更好的利用。
使用多种机器学习技术进行基于脑电图的抑郁症检测
摘要：生物医学工程的发展使得通过脑电图 (EEG) 诊断抑郁症成为一个热门话题。该应用面临的两个重大挑战是 EEG 信号的复杂性和非平稳性。此外，个体差异造成的影响可能会妨碍检测系统的推广。鉴于 EEG 信号与特定人口统计数据（例如性别和年龄）之间的关联，以及这些人口统计学特征对抑郁症发病率的影响，最好在 EEG 建模和抑郁症检测过程中纳入人口统计学因素。这项工作的主要目的是开发一种可以通过研究 EEG 数据来识别抑郁症模式的算法。在对此类信号进行多波段分析后，使用机器学习和深度学习技术自动检测抑郁症患者。EEG 信号数据从多模态开放数据集 MODMA 中收集并用于研究精神疾病。EEG 数据集包含来自传统 128 电极弹性帽和尖端可穿戴 3 电极 EEG 收集器的信息，可用于广泛应用。在这个项目中，考虑了 128 个通道的静息 EEG 读数。根据 CNN，25 个 epoch 迭代的训练准确率为 97%。患者的状态必须分为两个基本类别：重度抑郁症 (MDD) 和健康对照。其他 MDD 包括以下六个类别：强迫症、成瘾症、创伤和压力引起的疾病、情绪障碍、精神分裂症和本文讨论的焦虑症是精神疾病的几个例子。根据这项研究，EEG 信号和人口统计数据的自然结合有望诊断抑郁症。
抗肿瘤药物及其靶点
摘要：通过包括基础研究和临床研究在内的新方法，实体癌的治疗取得了进展。抗癌疗法的最新创新，包括免疫检查点抑制剂生物制剂、治疗性疫苗、小分子药物和 CAR-T 细胞注射，标志着癌症研究的新纪元，该研究已经以更快的（表观）基因组学、转录组学和蛋白质组学而闻名。随着人们长期追求的癌症治疗个性化成为现实，评估所有当前治疗可能性并为每位患者选择最佳治疗方案的需求至关重要。这是医疗保健的一项新任务，值得在未来的治疗考虑中得到重视。这是因为癌症是一种复杂的遗传疾病。转移性癌症是一种致命形式，其包括改变的基因（及其调节因子），这些基因编码了癌症独立生长的十个特征，包括逃避细胞凋亡、永生化、多药耐药性、新血管形成、侵袭性、基因组不稳定、炎症、代谢失调和避免免疫系统破坏。这些因素是许多抗癌药物和治疗方法的已知靶点，调节这些因素是治疗目标，希望使实体癌成为一种慢性疾病而不是致命疾病。本文回顾了当前针对癌症的治疗手段，重点是免疫疗法。
我们的AI未来以及停止熊OlleHäggström...
TRS比例尺不太精确地定义，但是Silver解释说，使用TRS幅度1的发明对应于“淋浴中的一半思想”，而TRS 2是发明家继续实现的东西，但并未公开，例如“只有您和您的家人知道的盐水更稍微更好地培养了Brine Brine a Brine Chicke and Brine and Brine and and and you and and you andrine and your and you and and and and and and you brine and and and。从那里，量表从专利和商业化方面朝着更大的影响方向发展，直到在TRS 6处，我们达到了一项技术的水平，该技术可以被合理地列入“年度最佳技术”奖励（Silver认为后IT的注释为低6，而VCR记录均为6）。同样，TRS 7对应于候选人是十年的发明（信用卡是低7和社交媒体高7），TRS 8是本世纪发明的候选者（例如电力或互联网），而TRS 9具有相应的状态，而在这里，只有少数这样的技术媒体已经构成了这些技术，例如又有了众所周知的绘制。最后，TRS 10保留了如此巨大的影响，以至于它们只能与全新世的发作相提并论，这是大约12，000年前开始的地质时期，其特征是同性恋者的主要驱动力。如果AI从人类接管地球的主导力量，那就是10。
量子宇宙的信号
人们普遍认为宇宙的结构起源于加速膨胀早期的量子涨落。然而，我们今天观察到的模式并不能区分量子涨落和经典的原始涨落；目前的宇宙学数据与这两种可能性都一致。我们在此认为，检测原始非高斯性可以解决目前的情况，并为宇宙结构的量子起源提供试金石。与量子力学不同，真空涨落不能出现在经典理论中，因此长距离经典关联必须来自初始状态的（真实）粒子。与平坦空间散射过程类似，我们展示了基本原理如何要求这些粒子在所谓的折叠配置中表现为 n 点函数中的极点。根据这一观察，并假设涨落 (i) 在大尺度上相关，(ii) 由膨胀阶段的局部演化产生，我们证明非高斯相关器的折叠极限中没有极点唯一地标识了量子真空是初始状态。本着与贝尔不等式相同的精神，我们讨论了如果放弃局部性，如何能避免这种情况。
图形状态空间中的全球 RTK 定位
近年来，随着计算能力的提升，基于概率图模型 [13]-[14] 的因子图优化 (FGO) [11]-[12] 已成功应用于 SLAM (同步定位与地图构建)、机器人控制、无人驾驶汽车和 UAV (无人机) 导航领域。有许多卡尔曼滤波器可以成功被 FGO 取代的例子 [12]-[20]。因此，近年来 FGO 成为热门课题和前沿技术。开源求解器不断涌现 [12],[19]-[22]。图模型有两种：贝叶斯网络和马尔可夫场 [14]，它们都可以转化为因子图。FGO 可以求解单连通图和多连通图，而卡尔曼滤波器只能求解单连通图。因此，与只能解决时间序列模型的卡尔曼滤波器不同，因子图优化可以在状态空间模型中采用常数变量，这被称为图形状态空间模型 (GSSM) [23]-[24]。在图形状态空间 (GSS) 中，对于多连通因子图，第 k 个时期的系统状态可以与任意时期的系统状态相关。因子图的消息传递是双向的。因此，FGO 是用于全局数据处理的天然工具。
地中海雷吉奥·卡拉布里亚大学
在本文中，提出了基于混合域的深度学习（DL）神经系统，以从脑电图记录（EEG）记录中解释手部运动制备阶段。该系统利用从时间域和时频域中提取的构建，作为混合策略的一部分，以区分暂时窗口（即，EEG时期）前面的手部副群（开放/关闭）和休息状态。对于每个EEG时期，分别通过波束成形和连续的小波变换（CWT）估算了运动皮层中相关的皮质源信号和相应的时频（TF）图。设计了两个卷积神经网络（CNN）：具体而言，第一个CNN在时间（T）数据的数据集（即EEG来源）上进行了训练，并被称为T-CNN；第二个CNN通过TF数据数据集（即脑电图源的TF-MAP）进行了训练，并称为TF-CNN。分别从T-CNN和TF-CNN中提取的两组特征和TF-特征分别在单个特征向量（表示为TTF-Features矢量）中串联，该功能用作输入，用于输入标准的多层clas-si i sii-siie-siifination-Filefips。实验结果表明，与基于时间和仅频率的基准基准方法相比，我们所提出的杂种域DL方法的性能有了显着的性能提高，达到76.21±3.77％的平均准确性。
图像分类的有效自适应结合
项目：项目 / cifar10＃i t取决于数据集种子：9999＃i t的变化，用于标准化的运行＃均值和标准偏差的变化取决于数据集的不同。 ：[0.24697121432552785，0.2433893940435022，0.2615925905215076]早期_Stopping_patience：10 num_epochs：10 num_epochs：100适应＃使用L r：5E -4＃优化参数EPS：1E − 16＃优化器参数验证_Metric：F1＃f1 -score i用作v a l i i d a t i o n t i o n t i o pretration：true＃foricednet -foricednet -fifficitynet -forificitynet the t i f1 _ r a t i o：0.8 v a l i d _ r a t i o：无＃自动获得t e s t e s t _ r a t i o：无＃自动获得Ensemble_module_list：＃在集合中包含l o c a l o c a l o c a l地址
从弗洛伊德到处方数字治疗
心理治疗从弗洛伊德到数字循证治疗的演变反映了进步的史。此历史的特征是鉴定出目前的最新问题，然后是受到基础科学和技术进步的启发和支持的解决方案，从而导致随后认识到新进步所揭示的其他局限性。在此过程中运行的共同线程是（a）增加心理治疗干预措施的特定问题，（b）越来越多的证据证明了效果和安全性的提高，（c）增加干预措施的完整性和可靠性，（d）增加访问权限的平等，以及（e）对公共产品的识别，以保护公众或无效的产品，以保护无效的产品。毫不奇怪，这种心理治疗的演变已经被药理治疗进化的前体历史预示了。尽管智力历史是笨拙的，并且没有将自己分类为离散和连贯的时代，但这种分类对于描述医学和治疗企业的进步是有用的启发式方法。本文将讨论六个连续的心理治疗时期。对于每个人，它将讨论它试图解决的上一个时代的问题，它带给了领域的进步，支持这一进步的新兴科学和技术以及预示了该时期心理治疗时期的药理学治疗中的前体发展。最后，它将以对近亲未来的一些观察结论。