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产出缺口估计的内在不确定性
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利用方差估计进行量子特征选择
摘要：量子计算有望实现比经典计算更快的速度，这引发了人们对探索用于数据分析问题的新型量子算法的兴趣。特征选择是一种从数据集中选择最相关特征的技术，是数据分析中的关键步骤。通过文献中提出的几种量子特征选择技术，本研究展示了量子算法在增强特征选择和其他利用方差的任务方面的潜力。本研究提出了一种用于估计一组真实数据的方差的新型量子算法。重要的是，在状态准备之后，该算法的复杂度在宽度和深度上都表现出对数特性。量子算法通过设计混合量子特征选择 (HQFS) 算法应用于特征选择问题。这项工作展示了 HQFS 的实现，并在两个合成数据集和一个真实数据集上对其进行了评估。
通过双通用哈希估计 QKD 参数
当纠缠量子态的分布特别困难时，有限尺寸效应会产生实际影响。例如，考虑在地球表面相距甚远的用户之间使用 QKD 的问题。墨子号卫星实验 [ 26 ] 试图通过使用卫星将纠缠光子对分发到相距 1120 公里的两个地面站来解决这一问题。然而，将纠缠光子对从太空发送到地球非常困难。在墨子号实验中，必须经过几个晚上的好天气，地面站才能积累出 3100 大小的筛选块。地面站需要容忍的错误率为 4.51%。参考文献 [ 12 ] 对此数据进行了最先进的安全性分析，并得出结论：安全级别优于 10 − 6 左右时根本不会生成密钥，而安全级别为 10 − 6 时仅可提取六位密钥。本例中实现的输出大小和安全级别不足以满足加密应用的要求。这为本文提供了动机。是否有 QKD 协议和安全证明能够实现小块大小与输出大小和安全级别相结合，从而满足加密应用的要求？
量子微电网状态估计 - NSF-PAR
微电网是一种经过验证的范例，可以灵活管理分布式能源 (DER) 并确保电力在停电时的弹性[1,2]。在众多微电网功能中，状态估计至关重要，因为它能够基于有限数量的传感器（例如微型PMU（微相量测量单元））对微电网进行在线监控。微电网状态估计的基本要求主要包括准确性、效率和抗噪声能力[3]。对于现代微电网，由于社区扩大、不确定可再生能源的高渗透率和不稳定的运行条件，对高频状态估计的需求日益迫切和重要[4]。然而，几乎所有经典状态估计方法的复杂性都随着问题规模呈多项式增长，这使得这些方法不再适合具有强大实时运行需求的未来电网。为了克服复杂性问题，量子计算提供了一种有前途的解决方案。与经典计算不同，量子计算需要更少的比特（即量子比特）来处理复杂问题。对于微电网状态估计，一个主要的瓶颈是建立一种高效的稀疏线性方程组求解器。目前，量子线性系统算法主要有两种：混合量子/经典算法和基于量子电路的算法[5,6]。混合算法是为噪声中尺度量子（NISQ）时代开发的。例子包括变分量子线性系统
直接到卫星物联网的网络尺寸估计
摘要 - 全球物联网（IoT）的采用取决于传感器节点的大规模部署和及时的数据收集。但是，在远程或无法访问的区域中安装所需的地面基础设施在经济上是没有吸引力或不可行的。成本效益的纳米卫星部署在低地球轨道（LEO）中是一种替代用解决方案：板载物联网网关可访问对远程物联网设备的访问，这是根据直接到卫星IoT（DTS-IOT）体系结构的访问。DTS-iot的主要挑战之一是设计通信协议，以通过同样受约束的轨道网关提供的数千种高度约束设备。在本文中，我们通过首先估计（移动）纳米卫星足迹下方设置的设备的（不同）尺寸来解决此问题。然后，我们证明了用于智能油门DTS-iot访问协议时估计的适用性。由于最近的工作表明，当网络尺寸估计可用时，MAC协议提高了DTS-IOT网络的吞吐量和能源效率，因此我们在此提出了DTS- IOT中的新颖且计算高效的网络尺寸估计器：基于乐观的碰撞信息（OCI）的估计器。我们通过广泛的DTS-iot场景模拟来评估OCI的有效性。结果表明，当使用网络尺寸估计时，基于Aloha的DTS- IOT网络的可伸缩性将增强8倍，最多可提供4×10 3设备，而无需罚款。我们还显示了OCI机制的有效性，并证明了其低计算成本实施，使其成为DTS-IOT网络估计的有力候选者。
惩罚一类单个索引变化的估计 -
最近的技术进步使得可以收集高维基因组数据以及大量受试者的临床数据。在癌症等慢性疾病的研究中，整合临床和基因组数据以建立对疾病机构的全面了解是非常有趣的。尽管对综合分析进行了广泛的研究，但由于数据类型之间的数据和性质的高度差异性，临床和基因组变量之间的相互作用效应仍然是一个持续的挑战。在本文中，我们提出了一种综合方法，该方法使用单个指数变化的模型对相互作用进行建模，其中基因组特征的影响可以通过临床变量来修饰。我们提出了一种分别选择主要和相互作用效应的惩罚方法。值得注意的是，所提出的方法可以基于COX比例危害模型应用于右汇编的生存结果。我们通过广泛的模拟研究证明了所提出的方法的优势，并为激励癌症基因组研究提供了应用。
第 4 卷 - 顾问费用估算指南
《俄亥俄州修订法典》第 5526.02 节授权交通运输部主任“根据本章与任何合格公司签订专业服务合同”。该权力和 ORC 5526 的其余部分为该部门使用专业服务提供了法律基础，并定义了顾问服务办公室的职责范围。该部门对提供专业服务的公司使用还受联邦公路管理局规则的约束，这些规则在 23 CFR 172、俄亥俄州行政法规和俄亥俄州修订法典的其他部分中列举。23 CFR 172.5 要求州交通运输部制定并维护用于采购、管理和实施工程和设计相关顾问服务的书面政策和程序。下列文件管理该部门对专业服务合同的使用，包括采购、谈判、管理和结算。
人类无人机的相互作用：考虑
在无人机（无人驾驶汽车，无人机）或无人机舰队的运行过程中，运营商必须能够监督无人机，任务物业，并在必要时重新控制。正如无人机的运营参数对于任务管理至关重要一样，负责控制或驾驶这些无人机的操作员的心理状态也至关重要，因为他的水平失败在安全性和绩效方面具有重大影响。但是，这常常被忽略了。几年来，神经工程学领域一直通过神经生理学测量来研究人类操作员。基于自动学习的工具的开发带来了一种在线估算心理状态的方法，因此可以开发考虑到这种心理状态的接口（即被动脑机接口）。迄今为止，航空学中的神经工学和被动脑机构界面的研究主要集中在飞行员（Verdière等，2018）和控制器（Arico等，2016）。然而，一些研究开始关注无人机运营商（Roy等，2017； Senoussi等，2017； Drougard等，2017； Jahanpour等，2020； Roy等，2020）。本论文旨在通过专注于使用无人机操作员的精神疲劳状态来发展这一迅速扩展的研究领域。适应性系统监视用户的活动和上下文，并试图适应用户的需求和偏好（Greenberg＆Witten，1985）。这意味着系统的灵活性，但也考虑了用户的经验和状态。例如，这些系统已在驾驶的背景下进行了测试，在这种情况下，它们在常规情况下被证明特别有用（Lavie＆Meyer，2010）。人类无人机相互作用是过去几年稳步增长的人类计算机相互作用的领域（Cauchard等，2021），是本文的中心。本文旨在建模，设计和实验能够在无人机操作员的状态和任务环境之间实现有效适应的新型界面。它将利用先前在isae-supaero进行的工作和疲劳估计的ENAC
少量副本的量子验证与估计
随着量子技术的进步，生成越来越大的量子态的能力得到了快速发展。在此背景下，大型纠缠系统的验证和估计是使用此类系统进行可靠的量子信息处理的主要挑战之一。虽然最完整的技术无疑是全层析成像，但实验和后处理资源随着系统规模的增加而呈指数增长，使得这种方法即使在中等规模下也不可行。因此，目前迫切需要开发超越这些限制的新方法。这篇评论文章介绍了专注于固定数量资源（采样复杂度）的新技术，因此适用于任意维度的系统。具体来说，本文回顾了一个概率框架，该框架最多只需要一个副本即可进行纠缠检测，以及选择性量子态层析成像的概念，该概念能够估计未知状态的任意元素，副本数量较少且与系统大小无关。这些超高效技术为部分断层扫描定义了维度界限，并为新颖的应用开辟了道路。
评估量子估计的数据后处理
摘要 — 量子传感器是最有前途的量子技术之一，可以达到参数估计的极限精度。为了实现这一点，需要完全控制和优化传感器硬件部分的构成，即探测状态的准备和要执行的测量的正确选择。然而，对于软件组件也必须仔细考虑：必须采用一种策略来找到所谓的最佳估计量。在这里，我们回顾了在无限和有限资源的情况下寻找最佳估计量的最常用方法。此外，我们尝试通过概率分布的高阶矩对估计量进行更完整的表征，表明大多数信息已经由标准界限传达。