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定时偏序推理算法 - AAAI 出版物
在本文中，我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排，尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序，指定“先发生”关系，并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来，我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题，其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系，并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法，其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明，由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。
空间高效的偏序集数据结构及其应用
偏序集或偏序集合的空间高效数据结构是研究较为深入的领域。已知具有 n 个元素的偏序集合可以用 n 2 / 4 + o ( n 2 ) 位表示[30]，也可以用 (1 + ϵ ) n log n + 2 nk + o ( nk ) 位表示[19]，其中 k 是偏序集合的宽度。在本文中，我们通过考虑偏序集合元素的拓扑标记，使后一种数据结构占用 2 n ( k − 1) + o ( nk ) 位。同样考虑到拓扑标记，我们提出了一种新的数据结构，它可以更快地计算偏序集合的传递约简图上的查询，尽管传递闭包图上的查询计算速度较慢。此外，我们为拓扑标记偏序集合提出了一种替代数据结构，尽管它使用 3 nk − 2 n + o ( nk ) 位空间，但可以更快地计算这两个查询。此外，我们从 BlockDAG（区块链的更具可扩展性的版本）的应用程序的角度讨论了这些数据结构的优势。
镍基超导体中电荷序的实验研究进展 - 物理学报
图1。ndnio 2中的电荷顺序[24]：（a）从钙钛矿Ndnio 3（灰色）到Infinite-Layer ndnio 2（红色）的还原途径的示意图，具有各种中间状态（蓝色）； （b） - （d）样品J的茎结果，可以在面板（d）中区分根尖氧空位，从而导致Q//≈（1/3，0）在傅立叶变换图像（b）中的超晶格峰； （e）在Q //≈（1/3，0）围绕Ni L 3边缘处的弹性RXS测量，实体和虚线分别是具有σ和π偏振入射X射线的数据； （f）在ND M 5边的RXS测量； （g），（h）带有样品C和D的固定波形的RXS信号的能量依赖性，阴影区域表示标称电荷顺序贡献。黑色和红色箭头突出显示了Ni 3D-RE 5D杂交峰和Ni L 3主共振，样品C的中间状态比样品D较大，从而导致超晶格峰更强。
用于空间光通信的连续波单横模偏振...
随着空间数据流量的不断增加，空间光通信受到越来越多的关注，作为持续开发高速光学空间网络努力的一部分，尼康和JAXA一直在开发用于调制连续波信号的单横模10 W保偏Er/Yb共掺光纤（EYDF）放大器。我们已经完成了工程模型（EM）的开发，并计划在2024年作为国际空间站光通信系统的一部分演示该放大器。EM放大器具有三级反向泵浦结构，带有抗辐射的EYDF。它还包括泵浦激光二极管和功率监控光电二极管以避免寄生激光，这两者都已被证实具有足够的抗辐射能力，以及控制驱动电路。整体尺寸为300毫米×380毫米×76毫米，重6.3公斤。在标准温度和压力条件（STP：室温，1 个大气压）下，当信号输入为 -3 dBm 时，EM 放大器在总泵浦功率为 34 W 时实现了 10 W 的光输出功率。总电插效率达到 10.1%。在 STP 下，放大器在 10 W 下实现了 2000 小时的运行时间。我们进行了机械振动测试和工作热真空测试，以确保放大器作为太空组件的可靠性。在工作温度范围的上限和下限 ± 0 和 + 50 °C 下，输出功率和偏振消光比 (PER) 分别为 > 10 W 和 > 16 dB，而放大增益或 PER 没有任何下降。
使用偏光光成像
手术切除。3然而，在更晚期疾病的患者中，辅助治疗被证明可以提高生存率。1 - 3在更晚期的肿瘤 - 节点 - 纳特氏症（TNM）阶段（例如TNM阶段III），复发，更具体地说，局部复发（LR）在确定不利的患者预后中起着重要作用。4标准治疗后有LR风险的III期CRC患者的能力为创建更多个性化的护理并有助于避免过度治疗患者的机会。为实现这一目标，预后生物标志物的策展主要集中在分子和遗传指标上。5 - 9近年来，已经出现了各种商业测试套件，以预测II和III期CRC患者（例如Oncotypedx，Coloprint，Coloprint，Cologuideex和Cologuidepro）的远处复发风险。但是，它们的次优准性和/或高昂的成本继续推动寻找替代预后标记的搜索。8，9例如，有越来越多的证据表明，在肿瘤胶原蛋白（肿瘤微环境的关键成分）（TME）的生长模式中存在有价值的预后信息。10 - 13称为脱糖反应（DR），已显示结缔组织的这种生长和结构重塑与5年无复发生存率和LR相关。14 - 17 Dr使用了基质成熟度的三类分类（未成熟，中间和成熟）。然而，鉴于其评估的定性和主观性质，博士并未目睹主要是由于观察者间的可变性而广泛的临床采用。光学技术允许通过各种模式来量化DR和胶原蛋白评估，以供肿瘤，心脏病学和牙科等领域的应用。18当前的黄金标准，第二谐波一代是特定于胶原蛋白的，但其高成本，冗长的成像时间，适度的视野和整体复杂性限制了其用于研究应用程序的使用。19，20个类似考虑的限制技术，例如扫描电子微拷贝和光学相干断层扫描（不包括眼科）。18 - 21更实用的染色技术，例如梅森的三色和picrosirius红色，优先结合胶原蛋白可以轻松地使用当前的病理显微镜来实现。22然而，对加法染色，费用，（in）与当前组织学工作流程，可重现性，定量和评分系统的信息内容的兼容性的担忧阻止了这些染色方法是对组织学部门的常规补充。22，23另外，极化光微拷贝（PLM）提供了一种更简单的方法，具有获得适合从未染色组织样品定量的高对比度图像的能力。24 PLM解决了许多上述问题，因此已应用于乳房，宫颈，前列腺，大脑和结肠罐中。25更具体地说，一种称为Mueller矩阵（MM）极化法的PLM技术已越来越多地与机器学习（ML）算法结合在一起，以将不足的生物学现象与其偏振特性直接相关，以鉴定与预后相关的参数。26 - 31
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
序号资料库名称说明备注1ASTM标准加2025.1。 ...
107科学 /常规交付 / 0036-8075仅P-仅AAAS 108信号处理。0165-1684仅电子Elsevier 109信号处理。图像通信。0923-5965仅电子Elsevier 110 statistica neerlandica 0039-0402 e Onlly John Wiley＆Sons Ltd 111应变0039-2103 E ONLY JOHN WILEY＆SONS LTD 112 112 estericity and Native and Nictialism Interismiss 1473-8481 E-enly Lilesly Johnly Wiley和Sons的研究0142-2421仅E-John Wiley＆Sons Ltd 114系统与控制信。0167-6911 e e Elsevier
![arXiv:2206.13180v1 [quant-ph] 2022 年 6 月 27 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d928a16c8fc46e8b34abd338d61ae58612085f8a.webp)
arXiv:2206.13180v1 [quant-ph] 2022 年 6 月 27 日
纠缠测度量化了量子态中包含的量子纠缠量。通常，不同的纠缠测度不必是偏序的。但是，所有量子态的两个纠缠测度之间都存在明确的偏序，这使得对纠缠的敏感性概念化变得有意义，产生较大数值的纠缠测度的敏感性会更高。在这里，我们研究了基于二分纯量子态施密特分解的四种纠缠测度的归一化版本之间的偏序，即并发、纠缠、纠缠鲁棒性和施密特数。我们已经证明，在这四种测度中，并发和施密特数分别对量子纠缠具有最高和最低的敏感性。此外，我们还展示了如何使用这些测度来追踪由两个量子三元组组成的简单量子玩具模型中的量子纠缠动态。最后，我们利用状态相关纠缠统计来计算符合不确定性原理的量子可观测量结果之间的可测量相关性。所提出的结果可能有助于量子应用，这些应用需要监控可用的量子资源，以便准确识别最大纠缠或系统可分离性的时间点。
混合量子态固有的拓扑序
然而，现有的拓扑序理论框架主要局限于与外界环境隔绝的封闭量子系统。拓扑序对耗散和退相干的稳定性尚未得到充分评估，这对需要精确控制和纠正各种误差的量子信息科学和技术构成了重大挑战。封闭和开放量子系统的一个根本区别在于它们的量子态：封闭系统表现出由单个波函数描述的纯态，而开放系统通常表现出由波函数的统计集合描述的混合态。为了解决关键的稳定性问题，最近的一些研究探索了退相干下拓扑序的持久性 [ 8 ， 9 ]。他们揭示了混合态拓扑序中的相变与拓扑量子记忆的崩溃——非局部编码在拓扑序中的量子信息——之间的联系。