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Ureqa：利用操作感知错误率来……
背景和问题陈述。在量子计算机中，量子比特是基本单位，类似于经典比特。量子比特状态 ( | Ψ ⟩ ) 可以表示为两个基态的叠加：| 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 。更正式地说，| Ψ ⟩ = a | 0 ⟩ + b | 1 ⟩ ，其中 a 和 b 是复数，满足 ∥ a ∥ 2 + ∥ b ∥ 2 = 1。由于量子比特的量子物理行为，在测量时，这种叠加会崩溃，并且量子比特要么处于状态 | 0 ⟩（概率为 ∥ a ∥ 2 ），要么处于状态 | 1 ⟩（概率为 ∥ b ∥ 2 ）。可以在计算机上对一组量子比特依次执行多个操作来运行量子算法。在完成量子算法的执行后，测量所有量子比特的量子比特状态并分析输出。量子比特操作称为量子操作，有三种类型：1 量子比特门、2 量子比特门和读出。1 量子比特门对单个量子比特进行操作并改变量子比特的叠加状态。2 量子比特门
错误分析中的表面策略分类法
摘要：本研究运用杜莱的表面策略分类法对大学生在简答题中出现的语法错误进行了分析，并确定了：使用一般现在时和一般过去时时常见的语法错误；BSED 和 BEED 学生语法错误的显著差异；错误来源；两组学生语法错误来源的显著差异。本研究采用描述性评价性推理研究方法。使用频率计数、百分比、等级和卡方对结果进行统计处理、分析和解释。研究结果表明，在使用一般现在时时出现的四种常见语法错误中，错误形成是最常见的错误。其次是遗漏、添加和顺序错误。对于使用一般过去时时出现的常见错误，错误形成是最常见的错误。其他错误是由于遗漏、顺序错误和添加造成的。大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的错误大部分源于语际迁移、语内迁移和沟通策略。结果显示，大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的语法错误来源没有显著差异。因此，第二语言学习者会犯许多语法错误。因此，强烈建议实施拟议的强化培训计划，以满足 21 世纪教育的需求。
数据交换错误更正指南
• 查阅“收到错误消息”列。错误原因有很多，例如（但不限于）： • “未找到疫苗批次 - 没有匹配的批号。” 这意味着该剂量未从库存中减少，必须在修复工具中更正以减少。 • “未找到疫苗批次 - 没有匹配的 CVX。” 这意味着该剂量未减少，因为向 Immpact 发送了错误的 CVX 代码。这无法在修复工具中更正。从 ImmPact 患者记录中删除该剂量，它将从修复工具中删除。您需要使用正确的 CVX 代码重新发送剂量。（注意：如果修复工具中列出的商品名不正确，则从您的 EMR 收到的 CVX 可能不正确。请联系您的 EMR 供应商。）
第 13 讲：量子纠错
我们可以使用不破坏量子信息的奇偶校验测量来检测错误。但是，我们仍然没有解决量子态是连续的事实。为了开始做到这一点，我们将研究针对不同类型错误的纠错码。三量子比特相位翻转码对任意单量子比特状态具有以下作用：
班级概括错误：信息理论分析
现有的监督学习的概括理论通常采用整体方法，并为整个数据分布的预期概括提供了界限，该方法隐含地假设该模型对所有不同类别的概括都相似。但是，在实践中，不同类别之间的概括性能存在显着差异，而现有的泛化范围无法捕获。在这项工作中，我们通过从理论上研究班级化误差来解决这个问题，从而量化了每个单独类别的模型的概括性能。我们使用KL Divergence得出了一种新的信息理论，用于类临时误差，并使用有条件相互构成的有条件相互结合的最新进展进一步获得了几个更紧密的界限，从而实现了实际评估。我们从经验上验证了各种神经网络中提出的界限，并表明它们准确地捕获了复杂的类概括行为。此外，我们证明了这项工作中开发的理论工具可以应用于其他几种应用程序。
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。
错误控制策略 - 苏格兰社会保障局
背景自 2018 年部长们成立苏格兰社会保障局以来，我们在设计新服务时一直采取确保客户在申请援助之前、期间和之后都能获得清晰的信息、建议和支持的方法。但是，我们承认，有时客户在申请援助或更新索赔时可能会无意中犯错，这可能会导致福利金支付错误。我们将此描述为客户引起的错误。同样，有时我们在处理援助索赔时也会犯错，我们将其描述为官方错误。造成这种情况的一些原因可能是我们员工的人为错误、我们的 IT 系统出现技术问题或其他政府部门（例如工作和养老金部）与我们共享的错误数据。我们预计，在推出新福利或对现有福利进行重大更改时，官方错误的风险会增加。通过审批检查和错误监控，我们发现了改进指导、流程和 IT 系统的机会。鉴于我们的主要目标是在正确的时间向正确的人支付正确的钱，我们已仔细考虑将发生错误的风险降至最低，并快速识别和解决发生错误的地方。此错误策略的目的是提供有关我们打算如何降低错误风险的更多细节。概述 2018 年《社会保障（苏格兰）法案》（以下简称“该法案”）概述了苏格兰部长的义务，以确保个人获得他们有权获得的援助（第 24 条）。它进一步要求他们告知申请援助的人他们必须报告的情况变化；以及应通知变化的方式（第 56(2)(a) 条）。这两项职责都与确保正确支付援助款有关。此外，苏格兰部长发布了《苏格兰公共财政手册》，为苏格兰政府和其他相关机构提供有关如何正确处理和报告公共资金的指导。它需要效率、效力和良好实践。苏格兰社会保障局的公司和商业计划还规定了如何以负责任的方式运营我们的服务，并将有助于最大限度地减少支付错误。苏格兰社会保障局的错误策略旨在符合这些要求，并将通过四个主要领域的有效设计和交付来取得成果——预防、识别、解决和学习。
人为错误管理 - -ORCA - 卡迪夫大学
然而，相比之下，没有可用的文献从飞机维修发动机大修的一线运营角度证明同样的潜力，特别是在精益运营的背景下1。因此，缺乏对航空维修过程的严格研究，导致主要知识体系存在重大差距，尤其是在效率（“精益”）和有效性（质量和安全）都是运营管理改进目标的当代。
全息量子计算：一种可扩展且误差较小的... - OSF
这项工作引入了全息量子计算，这是一种利用全息原理和 AdS/CFT 对应来解决量子信息处理中的关键挑战（例如可扩展性和纠错）的新范式。通过在高维空间的边界上全息编码量子信息，我们提出了一个框架，与传统的基于量子比特的方法相比，该框架在可扩展性和错误恢复方面有显著的改进。我们用于全息量子计算的综合理论模型包括构建全息量子纠错码，该码具有内在的纠错特性和较低的容错开销。我们提出了利用信息几何编码的新算法，例如弯曲空间上的量子行走和双曲图中的路径查找，展示了潜在的加速和资源效率。此外，我们还探索了在全息框架内实现标准量子算法，例如量子傅里叶变换 (QFT)。本文还详细介绍了使用模拟量子模拟器、超导量子比特阵列和混合经典量子系统的物理实现策略，重点介绍了实现全息量子计算机的实用途径。我们的结果表明，全息量子计算不仅增强了量子计算的能力，而且还深入了解了量子信息、时空和引力之间的基本联系。这种跨学科方法开辟了量子计算和基础物理学的新领域，为后量子密码学、量子模拟和加速科学发现提供了潜在的突破。
科学现状：关于“人为错误”的演变观点
摘要 本文回顾了关于人为错误的主要观点，并分析了过去 60 年来开发和应用的核心理论和方法。这些理论和方法旨在提高我们对人为错误是什么以及人为错误发生的方式和原因的理解，以促进对错误的预测，并利用这些见解支持更安全的工作和社会系统。然而，虽然人体工程学和人为因素 (EHF) 的这一领域具有影响力且历史悠久，但“人为错误方法”对理解事故和优化系统性能的好处受到了质疑。本科学现状评论分析了 EHF 中人为错误的构造。然后，它讨论了在系统 EHF 时代构造面临的关键概念困难。最后，提出了一种前进的方向，以促进 EHF 社区内的进一步讨论。