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区分量子和经典马尔可夫...
了解开放量子系统中的耗散是否真正是量子的，是一个既有基础意义又有实际意义的问题。我们考虑 n 个量子比特受到相关马尔可夫相位失调的影响，并提出一个充分条件，说明何时由浴引起的耗散可以产生系统纠缠，因此必须被视为量子的。令人惊讶的是，我们发现时间反演对称性 (TRS) 的存在与否起着至关重要的作用：耗散纠缠的产生需要破坏的 TRS。此外，仅仅具有非零浴敏感性不足以使耗散成为量子。我们的工作还提出了一种明确的实验协议来识别真正的量子相位失调耗散，并为研究更复杂的耗散系统和寻找最佳的噪声缓解策略奠定了基础。
如何使用量子不可区分混淆
量子复制保护由 Aaronson [ Aar09 ] 提出，它可以给出无法被有效复制的量子程序描述。尽管经过十多年的研究，但已知复制保护仅对非常有限的一类程序可用。作为我们的第一项贡献，我们展示了如何为所有程序实现“最佳”复制保护。我们通过引入量子态不可区分混淆 ( qsiO ) 来实现这一点，这是用于经典程序量子描述的混淆概念。我们表明，将 qsiO 应用于程序可立即实现最佳复制保护。我们的第二项贡献是表明，假设存在单向注入函数，qsiO 是一大类可穿孔程序的具体复制保护 — — 大大扩展了可复制保护程序的类别。我们证明中的一个关键工具是不可克隆加密 (UE) 的新变体，我们称之为耦合不可克隆加密 (cUE)。虽然在标准模型中构建 UE 仍然是一个重要的未解决的问题，但我们能够从单向函数构建 cUE。如果我们另外假设 UE 的存在，那么我们可以进一步扩展 qsiO 是复制保护的可穿孔程序类。最后，我们相对于有效的量子预言机构建 qsiO。
![[附录3]研究费用处理类别1.研究费用的范围...](/simg/c\c62e0191747e47d2a6118757d7379e4cb6a5aa7c.webp)
第1类：利用AI的领域 新一代AI人才培养培训项目
（学员评价等） * 根据调查，学员对课程的满意度为：“非常满意（62%）”+“满意（38%）” - 能够系统地学习人工智能，因此学到了很多东西。 ・通过重新学习现在工作中负责的科目，通过反思重新审视自己的基本技能。 ・通过练习，我了解了神经网络的概要。 ・由于视频是在讲座结束后发布的，因此即使我因工作原因缺席，我也可以自学并跟上进度。
EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机
抽象可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面表现出了显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释来解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出了堆叠DNC的结构，并修改了脑电图（EEG）数据分析的构建。我们用经常性的卷积网络控制器替换原始的长期短期内存网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高。然后，在调整参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
区分量子学习和经典学习
摘要。我们考虑一种从量子成员查询中学习布尔函数的模型。该模型在 [26] 中进行了研究，其中表明，任何一类布尔函数如果可以从多项式数量的量子成员查询中从信息理论上学习，那么从多项式数量的经典成员查询中也可以从信息理论上学习。在本文中，我们建立了量子学习和经典学习之间的强计算分离。我们证明，如果存在任何加密单向函数，那么就存在一类布尔函数，它可以从量子成员查询中以多项式时间学习，但不能从经典成员查询中以多项式时间学习。我们结果的一个新结果是量子算法可以破解在经典环境中安全的一般加密构造。
区分数字孪生与数字阴影 - MDPI
摘要：建筑项目和城市占碳排放和能源消耗的 50% 以上。工业 4.0 和数字化转型可能会提高生产力并降低能源消耗。数字孪生 (DT) 是实施工业 4.0 的关键推动因素，涉及建筑和智慧城市领域。它是一种利用先进的物联网 (IoT) 连接不同对象的新兴技术。作为一种技术，它在各个行业都有很高的需求，其文献正在呈指数级增长。以前的数字建模实践、数据采集工具的使用、人机界面、可编程城市和基础设施以及建筑信息模型 (BIM) 已经为施工、监控或控制物理对象提供了数字数据。然而，DT 应该提供的不仅仅是数字表示。双向数据交换和实时自我管理（例如自我意识或自我优化）等特性将 DT 与其他信息建模系统区分开来。开发和实施 DT 的需求正在上升，因为它可能成为 COVID-19 后许多工业领域的核心技术。本文旨在阐明 DT 概念并将其与其他先进的 3D 建模技术、数字阴影和信息系统区分开来。它还打算回顾 DT 开发的现状并为未来的研究提供研究方向。它建议开发 DT 应用程序，为 COVID-19 后的实时决策、自我操作和远程监督要求提供快速准确的数据分析平台。本文的讨论主要集中在智慧城市、工程和建筑 (SCEC) 领域。
利用量子机器学习区分量子态
摘要 — 量子机器学习 (QML) 算法在机器学习 (ML) 领域具有重要意义，因为它有望在执行基本线性代数子程序 (BLAS) 时实现量子加速，而基本线性代数子程序是大多数 ML 算法的基本元素。通过利用 BLAS 操作，我们提出、实现并分析了一种时间复杂度低至 O (NKlog (D) I/C) 的量子 k 均值 (qk-means) 算法，以将其应用于判别读出时量子态的基本问题。判别量子态允许从低级同相和正交信号 (IQ) 数据中识别量子态 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，并且可以使用自定义 ML 模型来完成。为了减少对传统计算机的依赖，我们使用 qk-means 在 IBMQ Bogota 设备上执行状态鉴别，并设法找到高达 98.7% 的分配保真度，仅略低于 k-means 算法。检查将两种算法应用于量子态组合所产生的分配保真度分数，结果与我们使用 Pearson 相关系数的相关性分析一致，其中证据表明，在所分析的设备上，(1, 2) 和 (2, 3) 相邻量子比特对之间存在串扰。索引术语 — 量子计算、机器学习、量子机器学习、K-Means、QK-Means、串扰
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
量子处方在本体论上比在操作上可区分
基于“独立的身份”的莱布尼兹原理的直观概括，我们介绍了一个新颖的古典本体论，称为有限的本性独特性。作为一个原则，有界的本体论独特性等同于一组操作生理实体的区分性与其本体学对应物的独特性。采用二维量子制剂的三个实例，我们证明了违反量子制剂的典型独特性或过多的本体论差异的行为，而没有提出任何其他假设。此外，我们的方法可以使紧密的下限推断出量子制剂过多的逻辑差异性的程度。同样，我们证明了量子变换的过多本体论明显性，并且是三个二维单位变换。然而，为了证明量子测量的过多的逻辑上的明显性，需要一个额外的假设，例如终止主义或有界的本体论截然不同的制剂。此外，我们表明，量子违反其他知名本体论原则暗示了Quantum-过度本体论的独特性。最后，为了展示过度本体论的独特性的运营活力，我们介绍了两种由过多本体论的沟通任务的分类类别。