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蒙特卡洛事件的基于样式的量子生成对抗网络
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代性量子发生器结构，用于模拟大型强子对撞机（LHC）的分类物理过程。我们通过在已知的非衍生分布生成的人工数据上实现量子网络来验证这种方法。然后将网络应用于特定LHC散射过程的蒙特卡洛生成的数据集。新的量子发生器体系结构可导致最先进的实现的一般化，即使使用浅深度网络，也可以实现较小的kullback-leibler dibergence。此外，即使接受了小型培训样本集训练，量子发生器也成功地学习了基础分布功能。这对于数据八月应用特别有趣。我们将这种新颖的方法部署在两个不同的量子硬件体系结构，被困的离子和超构造技术上，以测试其硬件独立的生存能力。
学习机器人想象的学习构图世界模型
文本对视频模型在机器人决策中表现出了实质性的潜力，从而使未来的现实计划以及准确的环境模拟实现了现实计划的想象。但是，此类模型中的一个主要问题是一般化 - 模型仅限于综合视频，但受到与培训时间相似的语言指令约束的视频。这在决策中严重限制，我们寻求一个强大的世界模型来综合对象和行动的不显示的计划，以便在新环境中解决以前看不见的任务。为了解决此问题，我们介绍了Robodreamer，这是一种通过分配视频生成来学习组成世界模型的创新方法。我们利用语言的自然组成性将说明解析为一组低级原始词，我们调节一组模型以生成视频。我们通过允许我们制定新的自然语言教学作为先前看到的组成部分的组合来说明这种分解如何自然地实现组成的重新化。我们进一步展示了这样的分解如何使我们能够添加附加的多模式目标，从而使我们能够指定一个我们希望同时给定自然语言指令和目标图像生成的视频。我们的AP-PRACH可以成功地合成RT-X中看不见的目标的视频计划，在仿真中成功执行机器人，并且在视频生成方面实质上优于单片基线方法。
使用Qubit Resets
在NISQ设备上解决更大问题的一种策略是利用电路宽度和电路深度之间的贸易。不幸的是，这种贸易仍然限制了可拖动的概率的大小，因为在噪声占主导地位之前，深度的增加通常是无法重现的。在这里，我们为避免这种交易的良好光谱范围降低了量子量算法。特别是，我们开发用于计算量子系统密度操作员的n th功率的轨迹，TR（ρN）（与n级n阶的rényi熵有关）使用的Qubits少于以前的效果算法，而在噪声系统中实现了较大的量子系统，该量子使用量较少，而在噪声范围内实现了相似的性能。我们的算法需要多个量子位独立于n，是先前算法的变体，其宽度与n，n a asymp-totic差异成正比。这些新算法中的关键成分是在计算过程中测量和重新定位Qubits集的能力，使我们能够重复使用Qubits并在不影响通常的噪声后果的情况下重复使用Qubits并折磨电路深度。我们还引入了电路深度的概念，作为适用于具有乘数重置电路的标准电路深度的一般化。此工具有助于实现我们的量子算法的噪声，并应有助于设计未来的算法。我们执行数值模拟，将我们的算法与原始变量进行比较，并在分配到噪声时表明它们的性能相似。此外，我们在霍尼韦尔系统模型H0上实验实现了我们的量子算法之一，估计了n的tr（ρn），而N的n算法（ρN）的n比以前的算法更大。
BCIXD：大脑计算机交互设计
当前的大脑计算机接口（BCI）技术已使用脑电图设备在信号传输和信号采集技术方面取得了一定的进展[6]。这些可以使用EEG实现稳定的系统，例如在响应特定刺激的响应后300毫秒发生的p300 [1]，SSVEP [4]响应于视觉刺激，以特定的频率闪烁，以及在左和右侧的α波动中使用α波的差异的差异，而ca则是在左侧和右侧的情绪界面，不能被视为以人为中心的界面。 基于心理任务的BCI（MT-BCI）可以使用心理图像控制外部设备[3]。 MT-BCI范式分析了认知任务执行期间的周期性脑电图活性，即事件相关的同步/DESYNSYNCHRONIANION（ERS/ERD）[7]。此外，当使用机器学习时，它依赖于在培训过程中学习的预采用的用户数据和分类器，因此用户需要通过其心理图像稳定地生成特定的脑波模式[9]。 但是，没有足够的概括或表达人类形象控制以及如何将其转化为行为[5]。用户界面和交互的验证和示例有限，几乎不清楚脑电波的使用会带来什么优势[8]。为了澄清这一点，有必要开发和设计以人为本的，用户友好的BCI技术。 Hirano及其同事提出了一种使用拟声词[2] [11]来控制和训练的方法，并使用拟声道使用了多模式的视觉和听觉图像。