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World File Search System估计算法
利用电路深度估计基态能量的量子算法对精度的依赖性呈指数级提高
量子计算领域的一个里程碑将是比最先进的经典方法更快地解决量子化学和材料问题。目前的理解是，要实现该领域的量子优势，需要一定程度的容错能力。虽然硬件正在朝着这一里程碑的方向改进，但优化量子算法也使其更接近现在。现有的基态能量估计方法成本高昂，因为它们需要每个电路的门数，而这些门数会随着所需精度位数的增加而呈指数增长。我们通过开发一种基态能量估计算法，将成本成倍降低，该算法的成本随着精度位数的增加而线性增长。相对于最近对工业相关分子碳酸乙烯酯和 PF − 6 的基态能量估计的资源估计，估计的门数和电路深度分别减少了 43 倍和 78 倍。此外，该算法可以使用额外的电路深度来减少总运行时间。这些特性使我们的算法成为在早期容错量子计算时代实现量子优势的有希望的候选算法。
相对航向估计及其在 GPS 拒绝环境中的目标切换中的应用
摘要 — 在本文中，我们解决了两架无法使用全球定位系统的固定翼飞机之间的目标切换问题。该问题需要估计飞行器之间的相对姿势。我们假设机载惯性测量单元可以提供飞机姿态的横滚和俯仰估计。我们研究了完成切换问题所需的其他相对状态的可观测性。具体来说，我们考虑了两种不同的情况。在第一种情况下，我们假设测量了飞机之间的相对位置，就像雷达或激光雷达传感器的情况一样。我们假设两架飞机不交换空速和转弯速率信息。在温和的假设下，我们表明两架飞机之间的相对航向是可观测的。在第二种情况下，我们假设只测量两架飞机之间的方位角，就像视觉传感器的情况一样。我们证明了与目标跟踪和切换相关的机动的状态可观测性。我们还提出了一种估计算法，该算法使用一组扩展卡尔曼滤波器来估计相对状态。全车动态仿真结果证明了所提方法的可行性。索引术语 — 多机器人系统、非线性滤波器、非线性可观测性、姿势估计、无人机。
晚期和转移性非小细胞肺癌的靶向治疗。有关最重要的可操作的致癌驱动因素改变的更新
磁脑摄影（MEG）是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断，这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场（ERFS），该磁场（ERFS）源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图（EEG）中与事件相关电位（ERP）。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源，但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中，我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场（AEF）的新识别方法。我们发现，单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中，可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100％精度的人工神经网络（ANN）识别，这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性，而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面（BCI）铺平了道路。
使用反事实机器人
近年来，对在线平台的批评提出了人们对推荐算法扩大有问题内容的能力的担忧，并具有潜在的激进后果。但是，试图评估推荐人的效果的尝试遭受了缺乏适当的反事实的困扰 - 在没有算法建议的情况下，用户会看待的是什么，因此无法将算法的影响从用户的意图中解散。在这里，我们提出了一种我们称为“反事实机器人”的方法，以估计算法建议在YouTube上摄入高度党派内容的作用。通过比较将真实用户的消费模式与遵循基于规则的轨迹的“反事实”机器人进行比较，我们表明，平均而言，仅依靠YouTube推荐人会导致党派消费较少，在这种情况下，这种效果最为明显。按照类似的方法，我们还表明，如果党派消费者切换到中等内容，YouTube的侧边栏建议在大约30个视频中“忘记”他们的党派偏好，而不论其先前的历史记录如何，而主页建议则更逐渐地转向中等内容。总的来说，我们的发现表明，至少自YouTube在2019年实施的算法变化以来，个人消费模式主要反映了个体偏好，算法建议在其中扮演的角色（如果有的话）是一个调节角色。
使用离子伪电势对电池材料进行量子模拟
离子假势被广泛用于材料的经典模拟中，以建模由于核和核心电子引起的有效电位。模型较少的电子明确导致准确表示系统状态所需的平面波数减少。在这项工作中，我们会引入一种量子算法，该量子算法使用假稳定物来降低量子计算机上模拟周期性材料的成本。我们使用基于Qubitization的Quantu阶段估计算法，该算法在平面波的基础上对哈密顿量的第一量化表示。我们通过开发高度优化的汇编策略来将伪电势的复杂性纳入量子模拟的挑战。这说明了单位分解的线性组合，以利用可分离的伪电势的形式。我们的策略利用量子读取的记忆子例程作为量子算术的更有效替代品。我们估计应用算法的计算成本来模拟电池锂透气天导体材料，其中需要更准确的模拟来告知策略，以获得可逆访问其提供的超额容量的可逆访问。我们将使用三种材料的算法进行足够策划的模拟所需的量子和toffoli大门的数量：锰氧化锂，镍甘蔗氧化锂和锰锰氧化氟化物。我们的操作 -
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
智能多模式内姿势估计框架，结合了生成对抗神经网络
摘要 - 基于医学互联网（IOMT）和环境技术的监视内姿势估计对许多应用具有重大影响，例如与睡眠相关的疾病，包括阻塞性睡眠呼吸暂停综合症，睡眠质量评估和压力溃疡的健康风险。在这项研究中，已经提出了使用深度学习框架提出的新的多模式内姿势估计。同时收集的多模式说谎姿势（SLP）数据集已用于对所提出的框架进行性能评估，其中使用了两种模式，包括长波红外（LWIR）和深度图像来训练拟议的模型。这项研究的主要分配是特征融合网络和生成模型的使用来生成与其他模态相似的RGB图像（LWIR/DEPTH）。包含生成模型有助于提高姿势估计算法的总体准确性。此外，可以将该方法推广到在各种覆盖厚度水平下在家庭和医院环境中恢复人类姿势的情况。将所提出的模型与其他基于融合的模型进行了比较，并显示了PCKH @ 0.5的97.8％的提高性能。此外，已经评估了不同覆盖条件的性能，在家庭和医院环境下，使用我们建议的模型进行了改进。
通过生物医学信号分析评估生理系统中的复杂性
大多数生理系统复杂的想法在最近几十年中变得越来越流行。复杂性现在被认为是生理和医学中普遍存在的现象，它允许生活系统适应保留稳态的外部扰动。复杂性源自系统的特定特征，例如分形结构，自组织，非线性，存在许多相互依存的组件在不同的层次结构和不同的时间尺度上相互作用，以及通过生理网络与其他系统的互连。这种生理系统产生的生物医学信号可能会携带有关系统复杂性的信息，该系统可以利用以检测生理状态，以随着时间的推移监测健康状况或预测病理事件。出于这个原因，生物医学信号分析的最新趋势旨在设计用于从派生时间序列中提取系统复杂性信息的工具，例如连续的脑电图记录和肌肉记录记录，心血管变量的逐个表现值，或者是呼吸呼吸器的呼吸器变量测量值。本期特刊为评估生理系统的复杂动力学的时间序列分析的快速发展领域收集了16项科学贡献。在这方面，特刊包括两项有关临床主题特别相关的评论。Sun等人的论文。[1]修改了关于阿尔茨海默氏病的研究，该研究量化了大脑信号（电和磁摄影或功能磁共振成像）的复杂性改变。为了为普通读者提供对这个广泛而明显的主题的广泛愿景，该特刊不仅要求设计出新的方法论方法，这些方法是为了改善现有的复杂性量词，或在生理或临床场景中进行复杂性分析的新颖应用，而且还用于描述在临床和生物学研究的特定领域中描述复杂性方法的评论论文。审查指出，阿尔茨海默氏症患者的信号复杂性丧失，可能代表其功能病变的生物标志物，可用于疾病诊断和脑功能障碍的定量。Rampichini等人的论文。 [2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。 对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。 读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。 任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸Rampichini等人的论文。[2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸
人脸分析技术评估：年龄估计与验证
日期 程序 NISTIR 标题 2014-03-20 FATE 7995 自动年龄估计算法的性能 2015-04-20 FATE 8052 自动性别分类算法的性能 2014-05-21 FRTE 8009 人脸识别算法的性能 2017-03-07 FRTE 8173 FIVE - 视频中的人脸评估：非合作对象的人脸识别 2017-11-23 FRTE 8197 FRPC - 2017 年 IARPA 人脸识别奖挑战赛 2020-01-03 FRTE 草案第 1 部分：验证 2019-09-11 FRTE 8271 第 2 部分：识别 2019-12-11 FRTE 8280 第 3 部分：人口统计影响2020-03-04 FATE 8292 第 4 部分：MORPH - 自动人脸变形检测性能 2020-03-06 FATE 草案第 5 部分：人脸图像质量评估 2020-07-24 FRTE 8311 第 6A 部分：使用新冠疫情前算法的戴口罩人脸识别准确率 2022-01-20 FRTE 8331 第 6B 部分：使用新冠疫情后算法的戴口罩人脸识别准确率 2022-07-13 FRTE 8381 第 7 部分：无纸化旅行和移民的身份证明 2022-09-30 FRTE PDF 第 8 部分：总结人口统计学差异 2022-09-30 FRTE 8439 第 9A 部分：区分人脸的人脸识别验证准确率Twins 2023-09-20 FATE 8491 第 10 部分：基于软件的被动演示攻击检测 (PAD) 算法的性能 2023-09-20 FATE 8485 第 11 部分：人脸图像质量向量评估：特定图像缺陷检测
使用量子计算估算基因组学应用的算法信息
摘要：推断数据中的算法结构对于发现因果生成模型至关重要。在本研究中，我们提出了一个使用电路模型的量子计算框架，用于估计算法信息指标。图灵机的规范计算模型在时间和空间资源上受到限制，以使目标指标在现实假设下可计算。自动机的通用先验分布作为量子叠加获得，进一步调节以估计指标。探索了特定情况，其中量子实现提供多项式优势，而不是相应的经典情况所需的详尽枚举。非结构化输出数据和图灵机的计算不可约性使得该算法无法使用启发式方法来近似。因此，探索程序输出关系的空间是使用无法反量化的 Grover 搜索来展示量子霸权最有希望的问题之一。为自复制程序和短字符串的算法复杂性开发了量子加速的实验用例。随着量子计算硬件迅速实现技术成熟，我们讨论了该框架将如何为元生物学、系统发育树分析、蛋白质-蛋白质相互作用映射和合成生物学中的各种基因组学应用带来显著优势。这是首次使用量子计算实现实验算法信息理论。我们在 Qiskit 量子编程平台上的实现是版权所有，可在 GitHub 上公开获取。