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World File Search System三路
机器学习任务中的三路决定
摘要在本文中，我们调查了三向决策理论（TWD）在机器学习（ML）中的应用，尤其是四个任务：弱监督的学习和多源数据管理，缺少数据管理，分类中的不确定性量化以及在聚类中的不确定性量化。对于这四个任务中的每项任务，我们都会提出对文献进行系统综述的结果，通过该结果，我们报告了当前最新状态的主要特征，以及文献中报告和可重复性水平的质量。为此，我们讨论了审查文章中发现的主要好处，局限性和问题，并给出了质量改进的明确指示和指示，这些指示和指示通过验证，报告和可重复性标准，准则和最佳实践，这些标准，指南和最佳实践最近出现在ML领域。最后，我们讨论了关于TWD的未来研究的更有前途和相关的方向。
三路频率分光镜
频域处理在经典和量子光子网络中都具有优势，因为多路复用多个频率的能力允许在多个通道之间高效地传输信息。对于量子信息处理应用，频率自由度已用于定义频率箱量子比特，与空间/偏振量子比特相比，其在损耗方面具有良好的可扩展性 [1]。操纵这些频率箱量子比特需要实现频率模式之间的受控幺正相互作用。最近的进展是开发了由两种频率模式（例如 [2-4]）表示的量子比特的频域处理，以及频域三重处理 [5]。实验使用了两种方法：i) 非线性参数过程和 ii) 电光调制。利用参数过程，布拉格散射四波混频 (BS-FWM) 可有效产生高保真量子操作和接近 1 的效率。在这个非线性过程中，两个强泵浦频率模式在两个弱振幅频率模式（信号/闲频）之间引起无噪声频率转换，相当于在布洛赫球上旋转量子比特 [6]。该过程使信号/闲频频率之间的相互作用相位匹配，这些相互作用以零色散频率为中心对称地镜像泵浦频率，如图 1a 所示。由于高阶色散工程，转换过程可以具有频率选择性，从而导致有限的转换效率带宽，如图 1b 所示。尽管双泵 BS-FWM 已经得到充分研究（例如 [4,6,7]），但 N > 2 个泵浦的情况却只得到有限的实验处理 [8]。
Toom三路乘法的量子电路设计
摘要：在经典计算中，Toom-Cook 是一种大数乘法方法，与其他算法（如教科书乘法和 Karatsuba 乘法）相比，其执行时间更快。对于量子计算中的使用，先前的工作考虑了 Toom-2.5 变体，而不是经典的更快、更突出的 Toom-3，主要是为了避免后者电路固有的非平凡除法运算。在本文中，我们研究了 Toom-3 乘法的量子电路，预计该电路的深度会比 Toom-2.5 电路的渐近更低。具体来说，我们设计了相应的量子电路，并采用了 Bodrato 提出的序列，以减少运算次数，特别是在非平凡除法方面，每次迭代减少到仅一次精确的 3 除法电路。此外，为了进一步降低剩余除法的成本，我们利用特定除法电路的独特属性，将其替换为常数乘以互易电路和相应的交换运算。我们的数值分析表明，与 Toom-2.5 相比，所得电路在 Toffoli 深度和量子比特数方面确实具有较低的渐近复杂度，但具有大量主要来自于实现除法运算的 Toffoli 门。
合作指南“三路战略”
1。背景在2019年3月13日，联邦政府文化和媒体，联邦外交部国际文化政策国务大臣，兰德的文化事务部长和市政伞组织就涉及殖民地背景的收藏的框架原则达成了一致（“框架原理”）。关于“透明度和文档”，以下是No.1的“框架原则”：“从殖民地环境中负责处理收藏的前提和历史相关处理是最大的透明度，因为透明度促进了全球所有权”。在这方面，“从殖民地环境中进行库存和数字化集合的重要性”得到了认可，并意图审查“支持持有此类收藏的机构的方式”的意图。与德国殖民环境中的收藏有关，尤其是通过进行库存，数字化和数字出版有关的持有量的库存，创造了“最大可能的透明度”，这在很大程度上取决于以下框架条件：