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从几个副本中学习量子多体系统
通过测量估算量子态的物理性质是量子科学中最基本的任务之一。在这项工作中，我们确定了状态的条件，在这些条件下，可以从与系统大小呈多项对数关系、与目标可观测量的局部性呈多项式关系的副本数推断出状态所有准局部可观测量的期望值。我们表明，与最先进的断层扫描协议相比，这可证明副本数量呈指数级增长。我们将最大熵方法与经典阴影和量子最优传输等新兴领域的工具相结合，从而实现了我们的结果。后者使我们能够根据可观测量的局部性以及我们对一组固定少体可观测量的期望值的近似程度，对估计可观测量期望值时产生的误差进行微调。我们推测我们的条件适用于所有表现出某种形式的相关性衰减的状态，并针对其中的几个子集建立了该条件。这些包括广泛研究的状态类别，例如任意超图上的局部交换汉密尔顿的一维热和高温吉布斯状态或浅电路的输出。此外，我们展示了最大熵方法在样本复杂度之外的改进，这些改进是独立感兴趣的。这些包括确定可以有效执行后处理的机制以及多体状态协方差矩阵条件数的新界限。
下表说明了几个 CPT 代码...
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MRI>的前列腺癌检测的几个学习学习
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本持有人于2025年1月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.19.25320503 doi：medrxiv preprint
广泛的遗传研究确定了几个SARS-COV-2
1 Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，英国剑桥； 2个开放目标，英国欣克斯顿的惠康基因组校园； 3欧洲生物信息学研究所（Embl-ebi），欧洲分子生物学实验室，英国剑桥市惠康基因组校园； 4个布里斯托尔美犬，美国剑桥； 5英国布里斯托尔布里斯托尔大学人口健康科学系的医学研究委员会（MRC）综合流行病学部门； 6纳菲尔德人口健康系，牛津大学，英国牛津大学，临床试验服务部门和流行病学研究部门（CTSU）； 7医学研究委员会人口健康研究部（MRC PHRU），纳菲尔德人口卫生系，牛津大学，牛津大学，英国； 8冰岛心脏协会，冰岛Kopavogur； 9冰岛冰岛大学医学院，冰岛雷克雅未克； 10约克生物医学研究所生物学系，赫尔约克医学院，约克大学，约克大学，英国
关于张量级等级计算的几个评论
与矩阵乘法的算法问题有关[10; 29; 34]，当代工作的显着部分涉及基本操作（例如张量产品[6]，Kronecker产品[8]，直接总和[29; 31]和许多其他[7; 30]。该问题的对称对准涉及多项式，而它们的自然代数操作是总和和产物。的确，这些总和的警告等级得到了广泛的研究[12; 24; 36]，一个特定的众所周知的猜想认为，Waring等级的添加性是具有不连接变量家族的多项式的总和[4]，但事实证明是错误的[33]。在产品下，警告等级的行为如何？这个问题似乎并没有吸引与总和相比的任何关注，但是以下众所周知的结果可能是一个很好的起点。
bin选择的几个透明实例细分
摘要在本文中，我们考虑了从机器人箱拾取设置中从RGB或灰度相机图像中分割多个实例的问题。用于解决此任务的先前方法通常是在Mask-RCNN框架上构建的，但是它们需要大量注释的数据集进行填充。取而代之的是，我们在几个拍摄设置中考虑任务，并在trinseg中考虑了基于mask-rcnn的透明对象的数据效率和健壮的实例分割方法。我们在trinseg中的关键创新是双重的：i）一种被称为transmixup的新颖方法，用于使用合成透明的对象实例生成新的训练图像，该图像是通过空间转换带注释的示例创建的； ii）一种评分理想对象模板的预测段和旋转之间一致性的方法。在我们的新评分方法中，空间转换是由辅助神经网络产生的，然后将得分用于填充不一致的实例预测。为了证明我们方法的效果，我们介绍了一个新的几种数据集的实验，该数据集由七个类别的非偏见（透明和半透明）对象组成，每个类别的大小，形状和透明度的透明度变化。我们的结果表明，Trinseg实现了最先进的性能，在MIOU中提高了14％以上的细化面膜RCNN，同时需要很少的带注释的培训样本。
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。
在医疗领域使用人工智能 (AI) 技术有几个目标
摘要：广义上讲，人工智能 (AI) 是指任何类似于人类行为的计算机或系统行为。人工智能的一个子领域是“机器学习”，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确的人工编程。全球医疗保健领域最重要的当代趋势之一是人工智能 (AI) 技术在医学领域的应用。基于人工智能的技术正在深刻地改变世界医疗保健系统，使医疗诊断系统得到彻底重建，同时降低医疗支出。在治疗疾病之前，确定疾病所属的疾病类别至关重要。根据病情的特征空间对疾病类型进行分类是可行的。机器学习算法可以解决这个问题。
DC繁荣在2025年升级并继续受益几个部门
随着2024年的趋势，最有望在2025年蓬勃发展的部门之一将是建筑部门，因为其目前的私营部门驱动了升级，继续保持其增长势头。这种增长势头在很大程度上源于正在进行的数据中心（DC）繁荣，因为全球大型科技公司继续参与当前的生成人工智能（AL）Rush。根据Kenanga Research的说法，即使在2024年大大跳跃之后，全球大型科技公司的资本支出预计将继续增加，因为他们急于保持竞争。这种观点得到了科技巨头（例如Byte Dance）的声明，他们公开表示打算将马来西亚成为Al Hub，并具有额外的投资潜力，即Bilhon RM10 Bilhon，同时还将供应链投资带来了另外10亿令吉的供应链投资。“像Keppel这样的现有DC播放器也在最近的收益电话中说，这是
鼻喷流感疫苗的接种只需几个简单的步骤。
流感对儿童来说是一种令人不快的疾病，会引起发烧、极度疲劳、肌肉和关节疼痛、鼻塞、干咳和喉咙痛。大多数儿童在一周内康复，并可以回到托儿所或学校，但对一些儿童来说，流感可能会危及生命。