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通过迭代测量辅助函数实现光谱投影的量子算法
量子力学的测量公设指出，在测量可观测量 ˆ o 时，只能观察到其特征值 on ，并且系统的状态将在测量之后立即投影到相应的特征态 | on ⟩ ，对于该特征态 ˆ o | on ⟩= on | on ⟩ 。此外，Born 规则规定，对于初始量子态 | ψ 0 ⟩ ，出现这种结果的概率为 pn = |⟨ on | ψ 0 ⟩| 2 。是否能够推导出该规则并将其从量子力学公设中剔除仍然是一个基本问题[1]。从量子信息处理的角度来看，这种谱投影的一般构造也具有实际意义。例如，参考文献[2] 构建了一种量子行走方法来实现这一点，并强调了其在执行优化问题的量子模拟退火 (QSA) 算法的关键步骤中的实用性[3]。后者可以作为绝热量子计算 (AQC) [4,5] 的替代方法。事实上，标准量子相位估计 (QPE) [6] 及其变体 [7–9] 也可以在系统不处于本征态时实现近似谱投影。QPE 在很多量子信息处理应用中都至关重要 [6]，包括因式分解，以及与本文更相关的文献 [2] 中的量子行走谱测量，以及制备热吉布斯态的相关方法 [10–13]。标准 QPE 使用 O(tg) 个受控 c − U2k 形式酉门（k = 0 至 tg − 1）对相位值的 tg 个二进制数字进行编码（以 2π 为单位），并且它需要 O(t2g) 个门在逆量子傅里叶变换中检索相位 [6]。至于 QPE 的精度，为了使相位在 m 个二进制数字中准确，且成功概率至少为 1 − ϵ ，所需的辅助量子比特总数为 tg = m + log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) [ 6 ] 。换句话说，使用 tg 个辅助量子比特可以使相位值在 tg − log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) 二进制数字中准确。因此，相位的精度受到用于表示相位值以及用作光谱投影子程序时可用的辅助量子比特数量的限制
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
周期性稳态（PSS）分析
• Try to solve iteratively: 0 − = 0 • It computes a transient simulation from 0 to T and compares all voltage and currents at the start and end of the shooting interval • It repeats for a second interval from T to 2T and so on, until it converges (or not…) • We can adjust the parameter tstab to skip the initial “start-up” behavior
braket-developer-guide.pdf - AWS 文档
在混合量子算法中，量子处理单元 (QPU) 被用作 CPU 的协处理器，从而加快经典算法中的特定计算。这些算法利用迭代处理，其中计算在经典计算机和量子计算机之间移动。例如，量子计算在化学、优化和机器学习中的当前应用基于变分量子算法，这是一种混合量子算法。在变分量子算法中，经典优化程序迭代地调整参数化量子电路的参数，这与基于机器学习训练集中的误差迭代调整神经网络权重的方式非常相似。Braket 提供对 PennyLane 开源软件库的访问权限，该库可帮助您使用变分量子算法。
ml辅助重建CMS HGCAL.pdf
相1算法仅使用η-φ信息进行超集群。使用HGCAL的成像功能开发了一个新的深神经网络。推理使用位置和角变量成对运行。超级集体是迭代建造的，在得分上设置了阈值。
IKEV2：IPSEC密钥管理协议IKEV2：IPSEC密钥管理协议
其中：t1 = prf（k，s | 0x01）t2 = prf（k，t1 | s | 0x02）t3 = prf（k，t2 | s | 0x03）t4 = prf（k，t3 | s | 0x04）表示串联0x01等。是常数，根据需要计算许多TI的
使用 Yamabe 流量和 ... 检测形状畸形
谐波项，旨在尽可能保持参数化的谐波性。第二项是对称形状项，定义为弧长积分，其中形状度量根据曲率定义。根据以下欧拉-拉格朗日方程，可以通过迭代修改矢量场来最小化所提出的能量函数：
基于复杂的配体结合蛋白通过基于等效扩散的生成模型重新设计
图1：提议的框架概述。该过程始于利用蛋白质氨基酸序列和配体微笑弦作为输入。构象采样过程包括迭代应用输入特征，更新残留特征并脱落等效，最终在其辅导的Cα蛋白质主链和配体配合物以及其辅导中产生了新型蛋白质序列。
Microsoft Word - A_Transparency_Index_Framework_for_AI_In_Education.docx
UCL 知识实验室，r.luckin@ucl.ac.uk 已经提出了许多人工智能伦理检查表和框架，重点关注公平性、可解释性和安全性等道德人工智能的不同维度。然而，在为现实世界的教育场景开发透明的人工智能系统方面，还没有开展过这样的工作。本文提出了一个透明度指数框架，该框架是与教育领域人工智能的不同利益相关者共同设计的，包括教育工作者、教育技术专家和人工智能从业者。我们绘制了教育领域人工智能不同类别利益相关者的透明度要求，并证明了透明度考虑因素贯穿于从数据收集阶段到人工智能系统部署到现实世界并不断改进的整个人工智能开发过程中。我们还展示了透明度如何实现教育领域其他道德人工智能维度，如可解释性、问责制和安全性。最后，我们讨论了这一新兴领域未来研究的方向。本研究的主要贡献在于强调了透明度在开发人工智能教育技术中的重要性，并提出了人工智能教育概念化的指标框架。