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![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
无人机获取的图像对 alt 数字地形模型的重叠影响
摘要 摄影测量数据在多个领域被系统地使用。数字地形模型 (DTM) 等产品提供了详细的表面信息，但与 GNSS RTK 地形测量收集的数据相比，这些产品的几何可靠性值得怀疑。本研究评估了使用无人机 (UAV) 在不同参数、重叠百分比和飞行方向获得的 DTM 的质量，并将结果与地形方法全球导航卫星系统 - 实时动态 (GNSS RTK) 的结果进行比较。制定了 12 个飞行计划，具有不同的重叠度（90x90、80x80、80x60、70x50、70x30 和 60x40%）和方向（横向和纵向于种植线）。高度（地面以上 - AGL）和速度参数分别固定在 90 m 和 3 m/s，所有飞行的地面采样距离 (GSD) 均为 0.1 m。总体来看，横向重叠度70x50%的飞行效果最好，总处理时间为12分17秒（比90x90%快了大约1.5小时），均方根误差（RMSE）为0.589米，满足60x30%航空摄影测量所要求的最小重叠度，且与90x90%和80x80%的高重叠度在统计上并无差异。
无人机获取的图像对 alt 数字地形模型的重叠影响
摘要 摄影测量数据在多个领域被系统地使用。数字地形模型 (DTM) 等产品提供了详细的表面信息，但与 GNSS RTK 地形测量收集的数据相比，这些产品的几何可靠性值得怀疑。本研究评估了使用无人机 (UAV) 在不同参数、重叠百分比和飞行方向获得的 DTM 的质量，并将结果与地形方法全球导航卫星系统 - 实时动态 (GNSS RTK) 的结果进行比较。制定了 12 个飞行计划，具有不同的重叠度（90x90、80x80、80x60、70x50、70x30 和 60x40%）和方向（横向和纵向于种植线）。高度（地面以上 - AGL）和速度参数分别固定在 90 m 和 3 m/s，所有飞行的地面采样距离 (GSD) 均为 0.1 m。总体来看，横向重叠度70x50%的飞行效果最好，总处理时间为12分17秒（比90x90%快了大约1.5小时），均方根误差（RMSE）为0.589米，满足60x30%航空摄影测量所要求的最小重叠度，且与90x90%和80x80%的高重叠度在统计上并无差异。
利用从虚拟现实任务中获得的眼球运动特征，应用机器学习来区分中风患者和健康对照组
传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量，并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里，我们指示参与者（83 名中风患者和 103 名健康对照者）在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品，同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型，我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征，我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的（3 件或 7 件物品）时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中，重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此，从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征，可用于检测认知缺陷，为潜在的临床应用打开了大门。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
通过引入 DS-Red、Rec、Rep 和 CRISPR/Cas9 表达构建体获得棉花 (Gossypium hirsutum L.) 创始转化子，用于开发重组酶介导的基因堆积基线
棉花是世界主要的纤维作物，面临着众多生物和非生物胁迫。棉花的基因转化对于满足世界粮食、饲料和纤维需求至关重要。通过随机转移基因进行的基因操作产生了可变的基因表达。通过最新的基因组编辑工具进行有针对性的基因插入会导致基因在特定位置可预测的表达。基因堆叠技术是一种适应性策略，它通过同时在特定位点整合 2-3 个基因来避免在不同位置产生可变的基因表达，从而对抗生物和非生物胁迫。这项研究解释了棉花创始转化子的开发，以用作多基因堆叠项目的基线。我们引入了 Cre 和 PhiC31 介导的重组位点来指定传入基因的位点。整合了 CRISPR-Cas9 基因以开发基于 CRISPR 的棉花创始系。Cas9 基因与 gRNA 一起整合以靶向棉花卷叶病毒的 Rep（复制）区域。病毒的复制区域被专门针对以减少进一步的增殖并防止病毒发展出新的菌株。为了成功开发这些原代转化体，已经使用红色可视化（DS-Red）优化了模型转化系统。根据红色转化系统，已经开发了具有重组指定位点（Rec）、目标复制区域（Rep）和Cas9创始系的三个基线。这些创始转化体可用于开发重组酶介导和基于CRISPR/Cas9的棉花起源系。此外，这些转化体将为所有重组酶介导的基因堆叠项目建立一个基础系统。
通过农杆菌介导的基因转移获得的编辑植物的分子表征综合方法
摘要 农杆菌介导的基因转移——实际上是基因改造植物最常用的方法——可能导致植物基因组中整合多个 T-DNA 拷贝，以及形成由改造细胞和野生型细胞组成的嵌合组织。因此，对转化株系进行分子表征是一种很好的做法，可以选出最好的株系进行进一步研究。如今，有几种定量和半定量技术可用于估计转基因植物中 T-DNA 的拷贝数 (CN)。在本研究中，我们比较了基于 (1) 实时聚合酶链式反应 (qPCR)、(2) 液滴数字 PCR (ddPCR) 和 (3) 下一代测序 (NGS) 的三种方法，对葡萄编辑株系进行分子表征。这些株系含有通过 CRISPR/Cas9 技术获得的敲除突变，该突变与植物对两种重要的葡萄霉菌病的易感性有关。根据我们的结果，qPCR 和 ddPCR 的输出在准确性方面基本一致，尤其是对于低 CN 值，而 ddPCR 的结果比 qPCR 更精确。关于 NGS 分析，用这种方法检测到的 CN 通常与 qPCR 和 ddPCR 计算的 CN 不一致，并且 NGS 无法区分十个品系中的三个的整合点。尽管如此，NGS 方法可以肯定地识别 T-DNA 截断或串联/倒置重复的存在，从而提供有关转基因整合资产的独特和相关信息。此外，Cas9 和单向导 RNA (sgRNA) 的表达分析以及靶位点的测序增加了与 CN 数据相关的新信息。这项工作通过报告葡萄编辑品系的实际案例研究，探讨了最先进的诊断技术在早期选择合适的转基因材料方面的优缺点。结果可能对开发新转基因品系的科学家和负责转基因控制的实验室都感兴趣。
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士学位。
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士。随后，她在Mobalib创业公司和IMS CNRS实验室共同担任UX研究人员，涉及数字加速性以及为轮椅使用者选择城市行人路径。自2019年7月以来，她一直在Inria Bordeaux担任博士生。作为ERC项目BrainConconquest的一部分，她的研究重点是学习如何控制基于心理任务的BCIS的培训任务。LéaPillette于2019年从波尔多大学获得了计算机科学博士学位。她目前正在波尔多大学开始第二次胜利，她将在那里使用BCIS用于帕金森氏病人的运动康复。在博士学位期间，她专注于BCI用户培训期间提供的反馈。她做出了一些贡献，以评估用户概况的特征（例如他们的注意力）如何影响反馈的类型。例如，她的早期工作表明了社会和情感维度在反馈内容中的重要性。SébastienRimbert是Inria Bordeaux Sud-ouest的Brainconconquest ERC项目的大多数。他在洛里亚（Nancy，2020年）获得了计算机科学博士学位。在他的论文中，他是第一个基于中位神经刺激设计BCI的人，并显示了其在全身麻醉期间发现意外意识的潜力。他的跨学科工作在脑部计算机界面，神经科学和心理学领域中产生了25多种文章。波尔多，2016年）。最后，他最近因在IEEE SMC 2020会议上的论文工作而获得了“最佳学生论文奖”。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。 他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。 他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。 劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。 他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。 他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。 他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。 他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。 目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。 Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。 他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。 Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。 他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。他是BCI（脑部计算机界面，神经工程杂志，IEEE生物医学工程交易）的几个领先期刊的编辑委员会成员，神经人工经济学领域的专业首席编辑：神经技术和系统神经工程学和系统神经工程学和共同编辑的两本书。
“©2021 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 近年来，基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测，而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据，要么不能很好地推广到新对象。在本文中，我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型，用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符，一种精细度较低的特征提取器，以减少电极噪声对 EEG 信号的影响，以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络，以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明，在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时，所提出的方法明显优于最先进的算法，在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
通过放电等离子烧结和经典技术获得的多铁性 PFN-铁氧体复合材料的电物理特性
摘要 本研究获得了基于铁电磁 PbFe 1/2 Nb 1/2 O 3 粉末和铁氧体粉末（锌镍铁氧体，NiZnFeO 4 ）的多铁性（铁电-铁磁）复合材料（PFN-铁氧体）。陶瓷 PFN-铁氧体复合材料由 90% 粉末 PFN 材料和 10% 粉末 NiZnFeO 4 铁氧体组成。陶瓷粉末采用传统工艺方法合成，采用粉末煅烧，而复合粉末的致密化（烧结）采用两种不同的方法进行：（1）自由烧结法（FS）和（2）放电等离子烧结（SPS）。对复合 PFN-铁氧体样品进行了热测试，包括直流电导率和介电性能。此外，还在室温下测试了复合材料样品的 XRD、SEM、EDS (能量色散谱) 和铁电性能 (磁滞回线)。在工作中，对用两种方法获得的 PFN-铁氧体复合材料样品的测量结果进行了比较。多铁性陶瓷复合材料的 X 射线检查证实了来自复合材料铁电 (PFN) 基质的强衍射峰以及由铁氧体组分引起的弱峰。同时，研究表明不存在其他不良相。这项研究的结果表明，通过两种不同的烧结技术 (自由烧结法和放电等离子烧结技术) 获得的陶瓷复合材料可以成为功能应用的有前途的材料，例如，用于磁场和电场传感器。