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World File Search System分类器
量子分类器集合
在当今被称为噪声中型量子 (NISQ) 的时代，在量子设备中编码大量数据具有挑战性，噪声的影响会严重影响所获得结果的质量。执行量子分类算法的一种可行方法是引入一个众所周知的机器学习范式，即集成方法。事实上，集成结合了多个内部分类器，由于用于训练的数据子集较小，这些分类器的特点是紧凑，以实现更准确和稳健的预测性能。通过这种方式，可以减少相对于单个较大分类器的量子比特要求，同时实现相当或改进的性能。在这项工作中，我们提出了一种实现方法和广泛的实证评估，用于二元分类的基于量子实例的分类器集成，目的是深入了解它们的有效性、局限性以及提高基本量子模型性能的潜力。特别是，这里考虑了三种经典的集成方法和三种基于量子实例的分类器。因此，已实施的方案（使用 Python）具有混合性质。结果（在真实数据集上获得）表明，集成技术相对于单个量子分类器具有准确性优势，并且鲁棒性也有所提高。事实上，事实证明，集成不仅可以有效缓解不合适的数据规范化，还可以减少噪声对量子分类器的影响，从而提高其稳定性。
通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。
量子机器学习分类器的性能分析
近年来，研究人员开始研究量子计算中的数据转换。他们想看看量子计算如何影响机器学习方法的稳健性和性能。量子力学成功地解释了一些过去经典公式无法解释的现象。因此，多年来，它在量子机器学习 (QML) 等分析研究领域得到了扩展。不断发展的 QML 学科已经证明了与传统机器学习解决的问题相同（或相当）的解决方案，包括使用量子分类器的分类和预测问题。由于这些因素，量子分类器分析已成为 QML 中最重要的主题之一。本文研究了四种量子分类器：带量子核的支持向量分类 (SVCQK)、量子支持向量分类器 (QSVC)、变分量子分类器 (VQC) 和电路量子神经网络分类器 (CQNNC)。我们还报告了案例研究成果和利用生成的线性和非线性可分离数据集的结果分析。我们的研究旨在探索量子信息是否有助于学习或融合。
MevaGrit 砂砾清洗机和分类器
MevaGrit 清洗机和 MevaGrit 分类器旨在为市政和工业废水处理厂提供高效去除和分离沙子和矿物颗粒的功能。Nordic Water 的 MevaGrit 解决方案是一系列废水处理设备的一部分，旨在优化水处理厂的供水管网性能。根据多年来在世界各地安装的经验，这些砂砾处理系统对于污水处理厂以及造纸厂管理沙子、树皮和金属污染物来说是必不可少的。
连续变量量子 MNIST 分类器
本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。
使用多阶段分类器的机器学习
最近，泥烤种植可以在经济上为农村人口提供帮助。然而，泥泞中的现有寄生虫可能会干扰泥泞的长寿。不幸的是，寄生虫已被确定住在数百种泥泞中，尤其是在马来西亚的Terengganu沿海水中。本研究通过使用机器学习技术根据其类别研究了寄生虫特征的初步识别。在这种情况下，我们使用了五个分类器，即逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN），高斯天真贝叶斯（GNB），支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）。我们将这五个级别的fiers与寄生虫分类的最佳性能进行了比较。涉及三个阶段的分类过程。首先，将寄生虫分为两个类别（正常和异常），无论其腹侧类型如何。第二，分类性（女性或男性）和成熟度（成熟或不成熟）。最后，我们比较了五个分类器以识别寄生虫的物种。实验结果表明，GNB和LDA是在泥蟹属scylla内对根茎寄生虫进行初始分类的最有效的分类器。
至：CNFJ HRO 分类器主题
PD 封面是否正确填写？___ 是的。所有项目均已填写并签名。这是主管职位还是领班职位？___ 是的。PD 封面，第 6 项已填写。___ 否。这是一个非主管/非领班职位。是否附有简要的 PM 报告？___ 是的。附有 PM 报告。是否附有组织结构图？___ 是的。附有经批准的当前和/或新组织结构图。是否附有职能说明？___ 是的。附有适当的功能说明。附有任务列表吗？___ 是。不超过 1 页。___ 否。确定适用的 MLC/IHA JD。所有任务都超过 10%？___ 是。所有任务都分组为总计 10% 或更多。所有任务都包含百分比？___ 是。百分比分配为总计 100%。是否使用主动动词？___ 是。使用主动动词描述任务。您是否想同时建立实习生 PD？___ 是。实习生 PD 已加入。___ 否。实习生 PD 不是必需的。组织中是否有其他职位受此职位影响？