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量子 Fisher 信息的广义测度
如图 1 示意图所示，由 此可知 S = ( H ) ⊂S ⩽ ( H )。此外，S ⩽ ( H ) 的维数为 d2，可以作为量子态集和零算子 S ⩽ ( H ) = Conv (0 , S = ( H )) [31] 的凸包获得。亚规范化量子态已在量子信息论中用作规范化量子态的便捷概括 [28 , 29 , 31]。此外，近期量子算法方面的令人振奋的新研究利用截断的、因此亚规范化的量子态来避免存储指数级大的密度矩阵，从而使算法可以在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 计算机上实现 [30 , 32 , 33]。这个令人振奋的新研究方向是这项工作的主要动机。在参考文献 [ 28 , 29 ] 中，作者将标准量子保真度推广到亚标准状态，称为广义保真度，如下所示。
印度 Pratham 的态度确定和控制......
本文介绍了由印度理工学院孟买分校学生建造的微型卫星“Pratham”的姿态确定和控制子系统。学生卫星（如 Pratham）通常具有有限的传感、计算和通信能力，因此需要自主且计算效率高的算法。本文介绍了以最小计算负荷和无需任何地面支持即可实现所需指向精度的姿态确定和控制方法。三轴磁力计、六个 2-π 太阳传感器和一个单频 GPS 接收器用作机载传感器，使用单帧方法进行姿态确定。姿态控制器设计为使用三个正交磁力矩器实现 10 度的天底指向精度。通过涉及卫星环境、动力学、执行器和传感器模型的闭环仿真验证了算法的性能。最后，介绍了实时机载计算机在环仿真的初步结果。
Tara Emory，Jeremy Pickens＆Wilzette Louis，TAR 1参考模型：一个既定的框架，统一了传统和Genai技术的方法 -
我们提供了一个参考模型，以作为使用人工智能/机器学习将它们集成到焦油1的过程中的首次工作流程的基础。我们还提供了在判别性tar 1（使用歧视算法的tar 1（tar 1）和genai tar 1（使用生成AI算法的tar 1）的参考模型步骤中的任务图，以证明其相似性和差异。可以将预测算法视为发动机，而焦油1过程是车辆。发动机可能会有所不同，但是车辆的转向，座椅，车轮和其他关键功能未更改。要了解用于不同目标的引擎，需要在时间，成本，有效性，一致性和其他范围的指标方面进行比较益处的实证研究。TAR 1参考模型可以指导这些研究，并帮助从业者使用传统的歧视性al-gorithms和使用Genai的界限来了解TAR 1工作流之间的相似性和差异。
通过基于课程的强化学习获得肌肉骨骼技能
有效的肌肉骨骼模拟器和强大的学习算法提供了计算工具，以应对理解生物运动控制的大范围。我们为首届神经玻璃舞的获奖解决方案利用了一种反映人类技能学习的方法。使用一种新型的曲调学习方法，我们训练了一个经常性的神经网络，以控制人类手的逼真模型，并用39个肌肉在手掌上旋转两个baoding球。与人类受试者的数据一致，即使没有明确偏向低维解决方案，该政策使少数运动学协同作用。但是，通过选择性地灭活控制信号的部分，我们发现比传统协同分析所建议的更大的尺寸有助于任务性能。总的来说，我们的工作说明了肌肉骨骼物理引擎，增强学习和神经科学的界面上的新兴可能性，以促进我们对生物运动控制的理解。
国会记录——参议院 S4818 - GovInfo
3. 本 FMS 案中拟议的 ESSM 销售将导致敏感技术信息和/或导弹制导部分所含限制性信息的转让。某些操作频率和性能特性被列为机密，因为它们可用于制定战术和/或对策，以降低或击败导弹效能。4. 如果技术先进的对手获得特定硬件和软件元素的知识，主要是性能特性、交战算法和发射器特定频率，则这些信息可用于制定可能降低武器系统效能的对策。5. 已确定接受国能够为所发布的敏感技术提供与美国政府基本相同程度的保护。此次销售对于促进政策理由中概述的美国外交政策和国家安全目标是必不可少的。 6. 本送文所列的所有国防物品和服务均已获授权向智利放行和出口。
Leymann, Frank、Truger, Felix、Weder, Benjamin 和 Yussupov, Vladimir}，title = {Quokka：基于工作流执行的服务生态系统
量子计算利用量子力学现象（如叠加和纠缠），能够以更高的精度、更省时省能的方式解决各种问题。然而，量子算法依赖于多个预处理和后处理任务，这些任务通常需要在传统硬件上执行，例如数据准备、结果分析和参数优化。由于目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备容易出错，当今大多数量子算法都被设计为所谓的变分量子算法 (VQA) [2]。VQA 交替在量子设备上执行参数化量子电路和通过评估执行结果的质量来经典优化量子电路参数。此外，量子设备不适合许多传统任务，例如数据持久化或可视化，这使得它们成为补充传统计算机的特殊协处理器。因此，量子应用本质上是混合的，必须从经典和量子的角度以及它们的集成的角度进行设计[4]。
信息集解码的经典 - 量式权衡
摘要。通常通过信息集解码（ISD）算法评估基于代码的构造的安全性。在量子设置中，幅度扩增产生了与经典类似物相比的渐近平方根增益。但是，prange的最基本ISD算法已经受到了二次描述基础问题的长度的巨大宽度要求。即使多项式，考虑到实际量子电路在接近到中期的应用，对Qubits的需求也是最大的挑战之一。在这项工作中，我们通过介绍了第一个混合ISD al-gorithm来克服此问题，这些混合体允许将所需的量子定量为任何可用量，同时仍提供Tef formtδ的量子加速度为0。5 <Δ<1，其中t是纯经典程序的运行时间。感兴趣的是，当约束电路的宽度而不是其深度时，我们能够克服在约束量子搜索上以前的最优结果。此外，我们使用量子仿真库QIBO和SAGEMATH提供了成熟的量子ISD程序以及经典的协调员的实现。
简单的基于LLM的反击Algoseak
通过在线通信平台上使用算法适度，已经观察到自适应语言的增加，旨在逃避有问题内容的自动检测。这种适应语言的一种形式称为“ algospeak”，最常见于大型社交媒体平台，例如tiktok。它具有避免机器可读性的明确意图，建立在leetspeak或线条上。用于自动化内容中的过程的机器学习算法主要依赖于人类注释的数据集和受监督的学习，十个未针对多种语言和语言变化进行调整。这项工作使用了研究文献中确定的linguistic示例来介绍algoSpeak的分类法，并表明，使用LLM（GPT-4），可以将既定术语的79.4％纠正到其真实形式，或者如果需要，则可以纠正其潜在的相关概念。用示例句子，正确识别了98.5％的条款。这项研究表明，LLMS是解决AlgoSkeak避免适度问题的未来。
使用相的定量MRI重建
摘要。定量磁共振成像（QMRI）需要多相的采集，通常依赖于减少数据采样和重建算法来加速扫描，这固有地构成了不良的逆概率。尽管许多研究着重于在此过程中衡量不确定性，但很少有人探索如何利用它来增强重建性能。在本文中，我们介绍了PUQ，这是一种新型的方法，它率先将不确定性信息用于QMRI重建。PUQ采用了两个阶段的重建和参数拟合框架，其中估计在重建过程中估算相位的不确定性，并在拟合阶段使用。此设计允许不确定性反映参数拟合期间不同阶段的可靠性和指导信息集成。我们评估了来自健康受试者的体内T1和T2映射数据集的PUQ。与现有的QMRI重建方法相比，PUQ在参数映射中实现了最新性能，证明了不确定性指导的有效性。我们的代码可在https：// anony-mous.4open.science/r/puq-75b2/上找到。
数据密集型创新与国家：来自中国人工智能公司的证据
开发人工智能技术需要数据。在许多领域，政府数据的数量和范围远远超过私营部门收集的数据，人工智能公司在向国家提供服务时经常获得此类数据的访问权。我们认为，这种访问可以刺激商业人工智能创新，部分原因是数据和训练有素的算法可以在政府和商业用途之间共享。我们收集了有关中国人脸识别人工智能行业公司和公共安全采购合同的全面信息。我们通过衡量公安机构收集监控视频的能力来量化可通过合同获取的数据。使用三重差异策略，我们发现与数据稀缺的合同相比，数据丰富的合同会促使接收公司开发出更多商业人工智能软件。我们的分析表明，政府数据对中国人脸识别 AI 公司的崛起做出了贡献，并且各州的数据收集和提供政策可能会影响 AI 创新。