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![arXiv:2209.03788v1 [quant-ph] 2022 年 9 月 8 日](/simg/c\c2a00d8b39a054d7ae9e9b3500b1828fbcb0d9b6.webp)
arXiv:2209.03788v1 [quant-ph] 2022 年 9 月 8 日
任何稀疏编码方法的最终目标都是从一些嘈杂的线性测量中准确地恢复未知的稀疏向量。不幸的是，这个估计问题通常是 NP 难的，因此总是采用近似方法（例如套索或正交匹配追踪）来解决，从而以牺牲准确性换取较低的计算复杂度。在本文中，我们开发了一种量子启发的稀疏编码算法，前提是量子计算机和伊辛机的出现可能带来比传统近似方法更准确的估计。为此，我们将最一般的稀疏编码问题表述为二次无约束二进制优化 (QUBO) 任务，可以使用量子技术有效地将其最小化。为了推导出在自旋次数（空间复杂度）方面也高效的 QUBO 模型，我们将分析分为三个不同的场景。这些由表示底层稀疏向量所需的位数定义：二进制、2 位和一般定点表示。我们在 LightSolver 的量子启发数字平台上使用模拟数据进行数值实验，以验证我们的 QUBO 公式的正确性并证明其优于基线方法。
![arXiv:2209.01655v1 [stat.ME] 2022 年 9 月 4 日](/simg/e\ef0b60e3e17b419ee4c33a0e8a8dd3b263499764.webp)
arXiv:2209.01655v1 [stat.ME] 2022 年 9 月 4 日
µ ( dj ) 的后验估计与 φ S 最接近的水平，即 j ∗ S = arg min j ∈{ 1 , ··· ,d } | ˆ µ ( dj ) − φ S |
![arxiv：2109.01340v1 [Quant-ph] 3 Sep 2021](/simg/6\65ef088c1cb1180b589bcd5dd74c73cf851722f1.webp)
arxiv：2109.01340v1 [Quant-ph] 3 Sep 2021
线性代数和矩阵理论的概念和工具自几年前的成立以来就在量子信息理论领域发挥了作用。随着时间的流逝，这种角色随着这些领域之间的交集而发展[5，12]。在这方面，基本重要性的一个领域是量子纠缠理论，这是量子信息中最具挑战性的主题之一，更普遍地在现代科学中。对量子纠缠的研究从其开始的矩阵理论技术的应用和开发中得到了有益的，其中包括[3、8、9、10、13]给出的作者的许多示例，其中包括一些最近的作品。在本文中，我们通过研究一类重要的量子操作的研究为这项研究做出了贡献，这些操作是通过在矩阵上完全积极的痕量保护图（称为纠缠破裂通道[4，7]通过数学上给出的。，我们通过识别Channels的随机矩阵表示，将两个关键的概念从矩阵理论带到他们的研究中，并以此为基础，我们对基于相应矩阵原始性[6，11]的原始性[14，15]进行了分析[14，15]。更具体地，我们展示了纠缠通道的每种所谓的孔形式如何诱导某些随机矩阵表示，该随机矩阵表示与该通道具有相同的非零频谱。然后，我们证明通道的原始性取决于其矩阵表示的原始性，我们
![ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
使用神经形态计算的浮点乘法
基于激光的质谱技术
3P0中X（4140）状态的规范解释...
使用最大纠缠Qubits 增强量子加密的保真度](/simg/8\8d3f6a18f314bd7d47bd9345678b0170855992e9.webp)
ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020 一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算 使用神经形态计算的浮点乘法 基于激光的质谱技术 3P0中X（4140）状态的规范解释... 使用最大纠缠Qubits 增强量子加密的保真度
抽象资源理论在量子信息理论中起着重要的作用，因为它们确定了足智多谋的状态和渠道，这些国家和渠道可能对否则无法到达的任务有可能有用。基于自由状态和自由操作的定义的这种理论的基本结构，可以成功地适应不同的非经典方面，例如量子相干性和纠缠，但仍不清楚是否可以扩展此类形式上的框架以及多远。在这项工作中，通过将信息作为最原始的量子资源和定义的销售资源摧毁的操作，我们开发了一种统一的方法，证明能够涵盖几个非经典方面，包括新开发的量子不真实和基于现实主义的非局限性的概念。
![arxiv：2009.01697V1 [CS.HC] 3月3日2020](/simg/3\3084c42463cc62cd31ef4fe949711a4afa34137a.webp)
arxiv：2009.01697V1 [CS.HC] 3月3日2020
神经影像研究的一个重要目标是绘制人脑，以识别和描绘功能上敏感的区域并阐明其在认知行为中的作用。这些大脑区域通常由捕获大量人群的一般趋势的地图集表示。尽管对新专家来说是必不可少的，但人口级地图集并未捕获功能组织中的个体差异。在这项工作中，我们提出了一种交互式可视化方法，即Pragma，该方法允许领域专家从已建立的图书馆中得出扫描特定的分割。PRAGMA具有用户驱动的层次聚类方案，用于定义不同粒度的时间相关的包裹。可视化设计支持用户对如何执行聚类（即何时扩展，倒塌或合并包裹）做出决策。这是通过一组链接和协调的视图来完成的，以了解用户当前的层次结构，评估集群内变化，并将分析与已建立的Atlas联系起来。我们通过用四个神经影像领域专家进行的用户研究评估了布拉格的有效性，我们的结果表明，巴格马表明有可能探索个体且特异性的脑部细胞，并提供有趣的
2024 年 9 月 2-3 日 - 悉尼对话
一位美国政府高级官员就未来五年印度太平洋地区的地缘政治动态和挑战将如何展开发表了看法；技术领导力如何日益成为国家实力和战略竞争的核心；以及区域合作的机会。讨论将考虑：大国竞争如何影响全球安全联盟和战略联盟；在南海和其他重要海上航线的领土争端中加强区域安全框架和促进稳定所需的具体措施；人工智能、5G 网络、空间技术、半导体、先进电信和生物技术对区域安全的战略意义；以及如何将这些进步负责任地融入国防战略。
CEPOF-CT 2024 年 9 月 3 日 资格预审施工......
名称 地址 Chungkwang Const. Co., Ltd. 首尔市江南区彦州路 550 唯一实体 ID：ZX7MLMBPALP8 CAGE 代码：2H15F CEFMS 地址 ID# W111138 电话：(02) 3461-3600 传真：(02) 3461-6396 联系人：Cho, Min Chul（董事总经理，010-5456-3348） 电子邮件：chungkwang1986@gmail.com Daebo Eng. & Const.有限公司京畿道华城市梅松古色路 375 号街 5-1 唯一实体 ID：ZAF8NCEHQ9N7 CAGE 代码：1B26F CEFMS 地址 ID# W101496 电话：(02) 3016-9144，传真 (02) 3016-9179 联系人：Lee, Ho June，高级合同经理电子邮件：dbfed@naver.com 大宇工程与建筑有限公司。首尔市中区乙支路 170 许可证编号 541 唯一实体 ID：WDD7JXKGJL75 CAGE 代码：1A99F CEFMS 地址 ID# W101500 电话：(02) 2288-2842，传真 (02) 2288-5099 联系人：Kim, Won-Taek (010-3899-0879) Kim, Dae Yeon (备用，010-2515-2364) 电子邮件：wantaek.kim@daewooenc.com daeyeon.kim@daewooenc.com (备用) *DL E&C C 有限公司 韩国首尔市钟路区东一路 134 唯一实体 W113686 ID：S2L5R29UNDK1 CAGE 代码：117LF CEFMS 地址 ID：W113686 电话：02-2011-8041 (2011-8273) 传真 POC：Yu, Boyun 010-4724-9603 Jason Kim 010-6208-8675（备用） 电子邮件：by@dlenc.co.kr (jk@dlenc.co.kr) Dongkuk Structures &常数。有限公司 #62 Daesong-ro, Namgu, Pohang-si 唯一实体 ID：F6PEGRJ1H696 CAGE 代码：1C47F CEFMS 地址 ID# W101501 电话：(054) 271-0754，传真：(054) 271-0760
![arxiv：2403.11383v2 [cs.ro] 4月4日2024](/simg/c\cefc473907f7bc8a8b0e74d4e851c583727df25a.webp)
arxiv：2403.11383v2 [cs.ro] 4月4日2024
摘要 - 四足机器人在移动性中表现出色，以敏捷性导航复杂地形。但是，他们的复杂控制系统提出的挑战尚未得到充分解决。在本文中，我们介绍了将基于样本的随机控制策略用于四足动物，作为传统最佳控制法律的替代品。我们表明，受GPU加速度支持的基于样本的随机方法可以有效地应用于实际四倍的机器人。，特别是在这项工作中，我们专注于实现步态频率适应，这是基于梯度的方法的四足体运动的显着挑战。为了验证基于样本的基本控制器的有效性，我们测试了四足动物机器人的两种不同方法，并将其与常规的基于基于梯度的模型预测控制系统进行比较。我们的发现在模拟和真正的21kg Aliengo方面进行了验证，这表明我们的方法与传统的模型预测控制策略相提并论，当机器人受到零或中等干扰的情况，同时超过基于梯度的方法，在处理持续的外部障碍方面，由于其范围的直率适应性策略可以使其内部的外部骚扰，因此可以实现其形式的形式。
![arxiv：2409.01257v1 [cond-mat.mes-hall] 2 Sep 2024](/simg/e\ea7ae91869e1444a17c5953ebd87e42074046533.webp)