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关于贝尔态、超密编码和量子隐形传态的几点注释
四个贝尔态 | φ + ⟩ 、 | ψ + ⟩ 、 | φ − ⟩ 和 | ψ − ⟩ 是正交的，因此可以通过量子测量区分。因此，在收到 Alice 的变换量子比特（EPR 对中她的一半）后，Bob 可以测量两个量子比特并恢复 b 0 b 1 。因此，一个量子比特携带两个经典信息比特；这是超密集编码。我们在上面看到了一个例子，其中 Bob 使用图 2 中所示的逆贝尔电路从 | φ + ⟩ 恢复了 | 00 ⟩。
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脑震荡做和不做：恢复的头几天
饮食良好，可以定期改善您的心情，睡眠和心理注意力。远离咖啡，咖啡因，流行和能量饮料等兴奋剂。兴奋剂可以给您的大脑增加压力。保持定期睡眠时间表。如果您难以让您睡个好觉，请与您的医疗保健提供者交谈。
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
丢失了孩子的疫苗接种记录？以下是一些可以查找的地方...
医生通常会为孩子提供一张黄色疫苗接种卡，以便他们去看医生。如果卡丢失，医生可能会再打印一张。如果您的孩子在不同的地方接种了疫苗，您可能需要联系每个地方以获取完整的疫苗接种记录。
通过少量基础测量实现快速而稳健的量子态断层扫描
量子态断层扫描是一种功能强大但资源密集型的通用解决方案，可用于众多量子信息处理任务。这促使我们设计出尽可能节省相关资源的稳健断层扫描程序。重要的成本因素包括状态副本数量和测量设置，以及经典后处理时间和内存。在这项工作中，我们提出并分析了一种在线断层扫描算法，该算法旨在优化所有上述资源，但代价是降低对准确性的依赖性。该协议是第一个在状态副本、测量设置和内存的秩和维数方面提供可证明的最佳性能的协议。经典运行时间也大幅减少，数值实验表明与其他最先进的技术相比具有良好的可比性。通过在量子计算机上执行该算法，可以实现进一步的改进，从而为量子态断层扫描提供量子加速。
一些好的肽：基于 MHC I 类的癌症免疫监视和免疫逃避
尽管我们一生中患癌症的风险约为 40%，但令人惊讶的是这个数字并没有更高。我们体内的 10 13 个有核细胞每细胞分裂约复制 3 × 10 9 个碱基对，内在突变率约为每碱基对 10 –4.5 个，而每天的化学致癌物和辐射还会产生额外的突变。DNA 质量控制途径修复了大部分损伤，但越来越明显的是，免疫系统在限制癌变方面发挥着重要作用——这就是免疫监视的概念。事实上，肿瘤进化出了无数机制来逃避免疫，这一过程称为免疫编辑 1 。Boon 等人 2 首次通过展示 CD8 + T 细胞对自身肽的耐受性可以被癌细胞突变打破，从而产生氨基酸取代，使肽具有免疫原性，从而定义了癌症免疫监视的分子性质。在接下来的十年里，越来越多的实验室开展研究，证实癌症特异性肽由多种机制产生，而且免疫系统在控制肿瘤发生方面起着至关重要的作用。限制 T 细胞活化和功能的免疫检查点分子（如细胞毒性 T 淋巴细胞抗原 4 (CTLA4) 和程序性细胞死亡蛋白 1 (PD1)）的发现导致了免疫检查点抑制剂的开发，这些抑制剂已证明细胞免疫在根除人类癌症方面具有巨大潜力 3 。然而，大多数癌症对检查点抑制剂和其他免疫疗法的抵抗力
欧盟能源市场、未来竞争力和一些能源转型“真相”
资料来源：ACER 根据普氏数据。荷兰产权转让设施天然气枢纽 (TTF) 和德国欧洲能源交易所 (EEX) 的月度合约价格分别用作天然气和电力定价的基准。请参阅：ACER 的电力和天然气关键发展报告（和数据仪表板），2023 年。
基于双向RNN的3D医疗图像分割的少数射击学习
在3D医学图像中对感兴趣的器官进行分割是准确诊断和纵向研究的必要条件。尽管使用深度学习的最新进展已显示出许多细分任务的成功，但是高性能需要大的数据集，而注释过程既耗时又耗时。在本文中，我们提出了一个3D少数射击分割框架，以使用目标器官注释的有限训练样本进行准确的器官序列。为了实现这一目标，像U-NET一样的网络旨在通过了解支持数据的2D片与查询图像之间的关系，包括辅助门控复发单元（GRU），该单元（GRU）了解相邻切片之间编码特征的一致性。此外，我们会介绍一种传输学习方法，以通过在支持数据中采样的任意支持和查询数据进行测试之前对模型进行更新，以适应目标图像和器官的特征。我们使用带有不同器官注释的三个3D CT数据集评估了我们提出的模型。我们的模型比最先进的射击分段模型产生了显着提高的性能，并且与经过更多目标培训数据训练的完全监督模型相当。