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量子性的深度有效证明 - 研究集锦
量子性证明是一种质询-响应协议，其中经典验证者可以有效地证明不受信任的证明者的量子优势。也就是说，量子证明者可以正确回答验证者的质询并被接受，而任何多项式时间经典证明者都将基于合理的计算假设被高概率拒绝。为了回答验证者的质询，现有的量子性证明通常要求量子证明者执行多项式大小的量子电路和测量的组合。在本文中，我们给出了两种量子性证明构造，其中证明者只需执行恒定深度量子电路（和测量）以及对数深度经典计算。我们的第一个构造是一个通用编译器，它允许我们将所有现有的量子性证明转换为恒定量子深度版本。我们的第二个构造基于舍入问题学习，并且产生的电路深度比通用构造更短，需要的量子位更少。此外，第二种构造对噪声也具有一定的鲁棒性。
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期刊预校样
生物标志物类型 在肺癌放射治疗中的潜在应用 诊断 • 准确预测关键病理信息并减少对实体器官活检的依赖。 • 区分具有放射敏感和放射抗性表型的肿瘤。 管理 • 选择最佳放射治疗方案，包括放射类型、剂量和分次。 • 通过改善肿瘤描绘或识别局部隐匿性疾病区域（例如纵隔淋巴结）来改善放射治疗靶区。 • 支持关于同时进行全身治疗的细胞毒性增强决策，以局部增强放射治疗效果。 • 支持围绕同时进行全身治疗的空间合作决策，以治疗微转移性疾病或诱导远端效应。 • 确定哪些患者将受益于巩固免疫疗法。 • 预测预后以支持有关治愈和治疗无效性的讨论。 • 预测局部和远处肿瘤控制。 • 预测急性和晚期毒性的风险。 • 构建决策支持工具，生成个性化治疗计划并描述结果。
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
