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深度量子纠错
量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
与 BRAF 和 BRAF/MEK 抑制剂相关的心血管不良事件：使用两个大型国家登记处进行横断面和纵向分析
摘要背景：单独使用 BRAF 抑制剂与联合使用 BRAF/MEK 抑制剂相关的心血管不良事件 (CVAE) 尚不完全清楚。方法：本研究包括所有接受 BRAF 抑制剂（vemurafenib、dabrafenib、encorafenib）或联合使用 BRAF/MEK 抑制剂（vemurafenib/cobimetinib；dabrafenib/trametinib；encorafenib/binimetinib）的成年患者。我们利用了 2011 年至 2018 年的横断面 FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 和纵向 Truven Health Analytics/IBM MarketScan 数据库。使用调整回归技术研究了各种 CVAE，包括动脉高血压、心力衰竭 (HF) 和静脉血栓栓塞症 (VTE)。结果：在 FAERS 中，报告了 7752 例不良事件（40% 为 BRAF，60% 为 BRAF/MEK）。中位年龄为 60 岁（IQR 49–69），其中 45% 为女性，97% 患有黑色素瘤。其中 567 例（7.4%）为心血管不良事件（死亡率 19%）。与单药治疗相比，联合治疗与 HF 风险增加相关（报告比值比 [ROR] = 1.62（CI = 1.14–2.30）；p = 0.007）、动脉
FMI 3-07.22，反叛乱行动
美国的战争方式包括大规模、强力和使用先进的智能武器。然而，第二次世界大战、朝鲜战争以及中东的沙漠风暴行动和伊拉克自由行动中出现的大规模主力交战已成为美国战争的例外。自美国独立战争以来，陆军一直进行稳定行动，其中包括反叛乱行动。仅在过去半个世纪里，陆军在东南亚（越南、老挝、菲律宾）、拉丁美洲（哥伦比亚、秘鲁、萨尔瓦多、危地马拉、尼加拉瓜）、非洲（索马里）、西南亚（阿富汗）以及现在的中东（伊拉克）的叛乱分子作战中积累了丰富的经验。自越南战争以来，处理反叛乱的任务主要落在了特种部队的身上；然而，常规部队经常与叛乱部队发生接触，叛乱部队试图抵消规模、武器和常规部队 TTP 的固有优势。叛乱分子使用多种行动，包括恐怖、暗杀、绑架、谋杀、伏击、诡雷和简易爆炸装置等游击战术，目标是美国和多国部队、东道国领导人和普通公民。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 近期量子计算机的错误率很高，相干时间很短，因此，尽可能缩短电路的编译时间至关重要。通常考虑两种类型的编译问题：从固定输入状态准备给定状态的电路，称为“状态准备”；以及实现给定酉运算的电路，例如通过“酉合成”。在本文中，我们解决了一个更一般的问题：将一组 m 个状态转换为另一组 m 个状态，我们称之为“多状态准备”。状态准备和酉合成是特殊情况；对于状态准备，m=1，而对于酉合成，m 是整个希尔伯特空间的维度。我们以数字方式生成和优化多状态准备电路。在基于矩阵分解的自上而下方法也可行的情况下，我们的方法可以找到具有明显（最多 40%）更少的双量子比特门的电路。我们讨论了可能的应用，包括有效准备宏观叠加（“猫”）状态和合成量子信道。索引词——量子计算、状态准备、编译、合成
FMI 3-07.22，反叛乱行动
美国的战争方式包括大规模、强力和使用先进的智能武器。然而，第二次世界大战、朝鲜战争以及中东的沙漠风暴行动和伊拉克自由行动中出现的大规模主力交战已成为美国战争的例外。自美国独立战争以来，陆军一直进行稳定行动，其中包括反叛乱行动。仅在过去半个世纪里，陆军在东南亚（越南、老挝、菲律宾）、拉丁美洲（哥伦比亚、秘鲁、萨尔瓦多、危地马拉、尼加拉瓜）、非洲（索马里）、西南亚（阿富汗）以及现在的中东（伊拉克）的叛乱分子作战中积累了丰富的经验。自越南战争以来，反叛乱行动主要落在了特种部队的肩上；然而，常规部队经常与叛乱部队发生接触，叛乱部队试图抵消规模、武器和常规部队 TTP 的固有优势。叛乱分子使用多种行动，包括恐怖、暗杀、绑架、谋杀、伏击、诡雷和简易爆炸装置等游击战术，目标是美国和多国部队、东道国领导人和普通公民。
一种用于推进机器学习模型的混合脉冲卷积神经网络方法
在本文中，我们提出了一种新颖的独立混合脉冲卷积神经网络 (SC-NN) 模型，并在图像修复任务上进行了测试。我们的方法利用 SNN 的独特功能（例如基于事件的计算和时间处理）以及 CNN 强大的表示学习能力来生成高质量的修复图像。该模型在专为图像修复设计的自定义数据集上进行训练，其中使用蒙版创建缺失区域。混合模型由 SNNConv2d 层和传统 CNN 层组成。SNNConv2d 层实现泄漏积分和发射 (LIF) 神经元模型，捕捉脉冲行为，而 CNN 层捕捉空间特征。在本研究中，均方误差 (MSE) 损失函数演示了训练过程，其中训练损失值为 0.015，表示在训练集上的表现准确，并且模型实现了低至 0 的验证损失值。 0017 的测试结果。此外，大量的实验结果证明了其最先进的性能，展示了在单个网络中集成时间动态和特征提取进行图像修复的潜力。
FMI 3-07.22，反叛乱行动
美国的战争方式包括大规模、强力和使用先进的智能武器。然而，第二次世界大战、朝鲜战争以及中东的沙漠风暴行动和伊拉克自由行动中出现的大规模主力交战已成为美国战争中的例外。自美国独立战争以来，陆军一直进行稳定行动，其中包括反叛乱行动。仅在过去半个世纪里，陆军在东南亚（越南、老挝、菲律宾）、拉丁美洲（哥伦比亚、秘鲁、萨尔瓦多、危地马拉、尼加拉瓜）、非洲（索马里）、西南亚（阿富汗）以及现在的中东（伊拉克）与叛乱分子作战方面就积累了相当多的经验。自越南战争以来，反叛乱行动主要落在了特种部队的肩上；然而，常规部队经常与叛乱部队发生接触，这些叛乱部队试图抵消规模、武器和常规部队 TTP 的固有优势。叛乱分子采用多种行动，包括恐怖、暗杀、绑架、谋杀以及伏击、诡雷和简易爆炸装置等游击战术，目标是美国和多国部队、东道国领导人和普通民众。
FMI 3-07.22，反叛乱行动
美国的战争方式包括大规模、强力和使用先进的智能武器。然而，第二次世界大战、朝鲜战争以及中东的沙漠风暴行动和伊拉克自由行动中出现的大规模主力交战已成为美国战争中的例外。自美国独立战争以来，陆军一直进行稳定行动，其中包括反叛乱行动。仅在过去半个世纪里，陆军在东南亚（越南、老挝、菲律宾）、拉丁美洲（哥伦比亚、秘鲁、萨尔瓦多、危地马拉、尼加拉瓜）、非洲（索马里）、西南亚（阿富汗）以及现在的中东（伊拉克）与叛乱分子作战方面就积累了相当多的经验。自越南战争以来，反叛乱行动主要落在了特种部队的肩上；然而，常规部队经常与叛乱部队发生接触，这些叛乱部队试图抵消规模、武器和常规部队 TTP 的固有优势。叛乱分子采用多种行动，包括恐怖、暗杀、绑架、谋杀以及伏击、诡雷和简易爆炸装置等游击战术，目标是美国和多国部队、东道国领导人和普通民众。
FMI 3-07.22，反叛乱行动
美国的战争方式包括大规模、强力和使用先进的智能武器。然而，第二次世界大战、朝鲜战争以及中东的沙漠风暴行动和伊拉克自由行动中出现的大规模主力交战已成为美国战争中的例外。自美国独立战争以来，陆军一直进行稳定行动，其中包括反叛乱行动。仅在过去半个世纪里，陆军在东南亚（越南、老挝、菲律宾）、拉丁美洲（哥伦比亚、秘鲁、萨尔瓦多、危地马拉、尼加拉瓜）、非洲（索马里）、西南亚（阿富汗）以及现在的中东（伊拉克）与叛乱分子作战方面就积累了相当多的经验。自越南战争以来，反叛乱行动主要落在了特种部队的肩上；然而，常规部队经常与叛乱部队发生接触，这些叛乱部队试图抵消规模、武器和常规部队 TTP 的固有优势。叛乱分子采用多种行动，包括恐怖、暗杀、绑架、谋杀以及伏击、诡雷和简易爆炸装置等游击战术，目标是美国和多国部队、东道国领导人和普通民众。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。