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大脑连通性差异评估的快速变换
（Bullmore and Sporns 2009）已被证明是根据不同发展阶段的函数进行调节的（Cao等人2017）和衰老（Meunier等人2009）以及各种神经和精神病病理学（Fornito等人2015）。量化给定的实验条件或人群之间大脑连通性的有意义差异，并确定哪种网络特性在其识别中很重要，是非平凡的任务，需要复杂的统计测试或计算强化的机器学习技术（Zanin等人2016），并且没有图形表示。这一困难的一个深层理由是关于以下事实：从所有尺度上，大脑连接性从大脑连通性出现了可观察到的脑活动动力学模式（Kozma and Freeman 2016）。同样，虽然大脑地形在大脑功能中起着重要作用，但拓扑网络特性本质上是统计的。网络神经科学文献通常强调牢固的联系引起的连通性和拓扑。然而，薄弱的环节已被证明对网络拓扑具有很大的影响，因为它们的包容性可以诱导从分形到小世界普遍性的过渡（Gallos等人。2012），但也涉及网络上发生的动态和过程（Csersely 2004； Karsai等人。2014）。综上所述，这些考虑表明，实验条件可能不仅可以通过牢固的联系引起的结构来识别，还可以通过
傅立叶变换与最大似然方法
摘要量子状态的相是用于量子电信，信号处理和计算的重要信息载体。量子相估计是在量子水平上提取和控制有用信息的基本操作。在这里，我们分析了量子相估计的各种方法时，当表征量子过程的相参数被刻在连接到用作探针信号的量子状态的相对相中。估计方法基于信号处理的标准概念（傅立叶变换，最大似然），但在量子领域中运行。我们还以经典和量子形式利用了Fisher信息，以评估每种量子相估计方法的性能。我们证明了可以通过优化的量子纠缠获得的，可以通过经典地获得增强的估计性能。超出对量子相估计的意义，结果说明了信号处理的标准概念如何有助于量子信息和量子技术的持续发展。
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
下一代技术：改变世界的突破
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使用机器学习见解转换制药决策
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TRANSFORM 企业家对构建补充业务模式的见解
高科技机器的部署和设置也更为复杂，并且可能带来意想不到的缺点。例如，在经常停电的国家，它们可能会停止工作，需要额外的支持，例如电池备份，这会增加进一步的成本。对于品牌和企业家来说，至关重要的是要使其补货机的技术规格与特定市场的要求相匹配，并确保对消费者进行充分的教育。
突破界限：印度军队能够转型吗？
文章认为，任何关于国家军事转型的讨论都必须考虑这种转型所处的冲突环境。从印度的角度来看，大规模常规战争、有限战争和亚常规冲突在不同地形（包括核阴影下的广阔海域）中发生的可能性仍然很明显。因此，印度需要保持其大陆态势和庞大的常备军，以对外部对手保持可靠的威慑力并填补内部的裂痕和裂缝。维持庞大的海军和空军也是必要的，以进行威慑、潜在的强制能力以及支持扩大利益和影响力。然而，文章认为，印度需要考虑重组和整合其陆军、海军和空军，以应对当前的挑战并与合作伙伴（特别是在印度太平洋地区）汇集能力，因为中国正在该地区迅速发展。如果不这样做，印度将面临多条战线的持续压力。文章最后强调，印度军队需要面对不确定性，成为印度国家治理的利剑，争取成为领先大国。
邪恶的机会：利用人工智能改变教育
参与者还指出，教育科技 AI 市场已经显示出“崩溃”的迹象，学生和教育工作者的需求与教育科技提供商正在努力开发的东西之间存在着巨大的脱节。目前，只有少数早期采用者的学区（主要是在郊区和相对富裕的社区）和小众市场（如在家上学的人）推动了大部分市场。有利于历史上被边缘化的人群、残疾学生、多语言学习者和其他高需求人群的工具的潜在市场可能会在发展上滞后。另一位教育科技开发人员表示同意，当前的市场状况提出了一个合理的问题，即“我们如何为资源匮乏社区中最需要的孩子设计”。“技术往往不是这样设计的。”