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从人类大脑活动重建视觉虚幻体验
视觉错觉为大脑在感官输入下对世界的解释提供了宝贵的见解。然而，大脑活动转化为幻觉体验的确切方式仍然很大程度上未知。在这里，我们利用大脑解码技术结合深度神经网络 (DNN) 表示将幻觉感知重建为大脑活动的图像。重建模型在自然图像上进行训练，以建立大脑活动与感知特征之间的联系，然后在两种类型的错觉上进行测试：虚幻线条和霓虹色扩散。重建揭示了与幻觉体验一致的线条和颜色，这些线条和颜色在源视觉皮层区域有所不同。这个框架提供了一种将主观体验具体化的方法，揭示了大脑对世界的内部表征。
![arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日](/simg/d\d535abd3f039326dccce447375512a2d51bd3809.webp)
arxiv：2501.13010v1 [eess.iv] 2025年1月22日
僵化的注册旨在确定一对图像中特征所需的翻译和流程。尽管最近的机器学习方法已成为对线性和可变形式注册的最新技术，但是当应用于纵向（主体内）注册时，它们已经显示出局限性，在这种情况下实现精确的对准至关重要。在现有的解剖学意识，收购不足的仿射注册的框架上构建，我们提出了一种针对纵向，刚性脑部恢复进行优化的模型。通过使用刚性和微妙的非线性变换增强的合成内对训练模型，该模型估计比以前的跨受试者网络更准确地刚性变换，并在磁共振成像（MRI）内部和纵向上的纵向注册对上进行稳健性。
神经符号人工智能的纲要
在过去的十年半的人工智能和学习中的一半中，一个关键的进步是开发从较低级别的原始输入特征（例如图像像素强度和单词性）[1，2，2，2，3，4，5，6，7]中学习更高级别的方法。这些较高级别表示的关键优势是它们捕获了更少的变量的富裕语义，因此，在其中，我们可以在其中学习统计上有效的模型，用于各种下游任务，例如预测，分类和聚类。近年来的关键进步是学习这些表示形式，而不是使用传统的手工制作的效果，这些效率很难正确，正确地指定。这导致了著名的应用程序，例如Dall-E，Stablediffusion，Chatgpt和Audiolm等。
“人工智能和机器学习”
ICFAI 大学特里普拉邦（以下简称“大学”）于 2004 年根据州立法机关的一项法案（2004 年特里普拉邦第 8 号法案）成立。该大学已获得大学资助委员会根据 1956 年 UGC 法案第 2（f）节的批准。ICFAI 大学特里普拉邦是英国伦敦英联邦大学协会 (ACU)、印度新德里印度大学协会 (AIU)、印度工程师协会) 和海得拉巴南亚管理发展机构协会 (AMDISA) 的成员。该大学获得了以下监管机构的认证：印度律师协会 (BCI)、国家教师教育委员会 (NCTE)、远程教育局 (DEB) 和 NAAC。该大学提供管理、工程、科学、信息技术、辅助医学、教育、法律、体育、文科和其他领域的学士、硕士和博士课程。
![arXiv:2310.12893v1 [quant-ph] 2023 年 10 月 19 日](/simg/d\d2b57b1900951a0c310891aa957d1475e00b43a7.webp)
arXiv:2310.12893v1 [quant-ph] 2023 年 10 月 19 日
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在这项工作中，我们引入了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
西部建筑1967-10
在Far West计划中的医院计划在未来十年的87'/L上花费约3160亿美元在新设施上，比过去十年中花费的多。指出的是，联邦政府将获得40 这些是对加利福尼亚州，爱达荷州，夏威夷，阿拉斯加，俄勒冈州，华盛顿，犹他州，亚利桑那州，亚利桑那州，科罗拉多州和新墨西哥州的65家医院进行的预测，由沃尔特·基德·基德（Walter Kidde） 调查表明，自动化，计算机和闭路电视图中的医院计划中的ht'av's。 与全国平均水平相比，西方医院将在未来十年的设施上花费26％； 103这些是对加利福尼亚州，爱达荷州，夏威夷，阿拉斯加，俄勒冈州，华盛顿，犹他州，亚利桑那州，亚利桑那州，科罗拉多州和新墨西哥州的65家医院进行的预测，由沃尔特·基德·基德（Walter Kidde）调查表明，自动化，计算机和闭路电视图中的医院计划中的ht'av's。与全国平均水平相比，西方医院将在未来十年的设施上花费26％； 103
用于量子计算设备上可扩展分子模拟的收缩特征值方程的量子求解器
精确计算多费米子量子系统的基态和激发态是当代物理和计算科学中最重要的挑战之一，其解决方案将从量子计算设备的出现中受益匪浅。现有的使用相位估计或变分算法的方法存在潜在缺点，例如深度电路需要大量误差校正或非平凡的高维经典优化。在这里，我们引入了一个收缩特征值方程的量子求解器，它是经典方法的量子类似物，用于求解基态和激发态的能量和简化密度矩阵。该求解器不需要深度电路或困难的经典优化，并且比其经典对应物实现了指数级加速。我们通过在量子模拟器和两个 IBM 量子处理单元上进行计算来演示该算法。
Bloch状态的浆果曲率
Quantum Hall效应首先是由Klitzing等人意外发现的。，1980年在2deg。此后在二维材料（例如石墨烯和WSE 2（过渡金属二甲基化）等材料中观察到了它。为了拥有QHE或QAHE，系统必须是二维的，因为拓扑Chern数仅在偶数上定义。另外，需要通过磁场或磁化而打破时反转对称性。最后，必须有一个完全填充的非零Chern数的能量带。在实践中，我们通常需要一个低温的环境，以避免在能量间隙上进行热激发，并具有高磁场以扩大能量隙（再次避免进行热启动）。如果间隙能量比热能大得多，则可能具有室温QHE（Novoselov等人。，2007年）。
![arxiv：2406.12842v2 [cs.cr] 2025年1月1日](/simg/f\f59fc8b7d58f55253be72945e05fcbcb1e7b3f2e.webp)
arxiv：2406.12842v2 [cs.cr] 2025年1月1日
在对称键密码学的设计中，克劳德·香农（Claude Shannon）在他的开创性论文“交流理论” [21]中引入了“混乱和扩散”的概念。混淆层隐藏了密钥和密文之间的关系，而扩散层的目标是掩盖密文和纯文本之间的关系。可以通过多余[22]或使用最大距离可分离（MDS）矩阵来实现完美的扩散。MDS矩阵由于其最大分支数量提供了完美的扩散。因此，MDS Ma-Trices在防止块和线性攻击的安全性和线性攻击方面起着重要作用。许多现代时代的密码，例如AES [10]，两个菲斯[20]，Square [9]，Shark [18]等，以及Hash功能，例如Whirlpool [1]，Photon [12]依靠MDS矩阵来增强安全性。
具有不同粒子数量的系统的动力学
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，用于使用AutoCododer（AE）（AE）（一种未加权的机器学习技术，具有最少的先验知识）来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化（ED）获得的减少密度矩阵（RDM）数据进行的，因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法，我们通过跟踪AE的重建损失的变化，成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示，以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法，可以使用最少的知识，少量所需数据研究量子相变，并产生量子状态的压缩代表。