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chi-fang chen陈麒方
量子模拟在量子化学和物理学中具有广泛的应用。最近，已经提出了随机方法来加速哈密顿模拟。可以通过一种称为QDRIFT的简单算法来证明来自随机化的优势：迭代地进化了哈密顿量中的随机项，并证明平均量子通道近似于理想的演化。今天，我将对QDRIFT产生的随机产品公式进行单一实现。我们的主要结果[ARXIV：2008.11751]证明，随机产品公式的典型实现近似于理想的单一演变，直至小钻石 - 纳蒙德误差。明显地，从任意但固定的输入状态开始的相同随机演变产生的电路适合该输入状态。数值实验验证理论准确性保证。
如何撰写引文和参考文献
我们如何才能代表不同的文化？什么是不同的文化？一个独特的文化（种族、宗教、文明）的概念有用吗？还是说它并不总是夹杂着自我吹捧（在讨论自己的文化时）或敌意和攻击（在讨论“其他”文化时）？文化、宗教和种族差异比社会经济和政治历史类别更重要吗？思想如何获得权威、“常态”或“不言而喻”的真理地位？知识分子的作用是什么？ 1）
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态断层扫描（从 𝑛 个副本中学习 𝑑 维量子态）是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 个样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛，输出一个估计值 2 ̂︀ 𝜌（的经典描述），该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是将样本（副本）复杂度 𝑛 最小化为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = 秩 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“𝜖-close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与以前使用不忠诚度作为损失函数的算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态层析成像——从 𝑛 副本中学习 𝑑 维量子态——是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛 ，输出（经典描述）估计值 2 ̂︀ 𝜌，该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是最小化样本（复制）复杂度 𝑛 作为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = rank 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次复制（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“ 𝜖 -close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现了最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与使用不忠诚度作为损失函数的先前已知算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
卡方和p值与机器学习功能选择
相反，应使用卡方检验和p值来确保真正的关联，而不是依靠套索和RF方法。5-7因此，它们的结果可能有所不同。机器学习中的特征选择可能无法提供真正的关联，原因有几个原因。一个主要问题是过度插入，其中模型，尤其是复杂的模型，捕获噪声而不是训练数据中的真正基础模式。此外，机器学习算法通常会鉴于特征与目标变量之间的相关性，但是这些相关性可能并不意味着因果关系。这种区别至关重要，因为相关并不意味着一个变量会导致另一个变量。另一个挑战是特征选择方法固有的偏差和差异。这些方法可能对使用的特定数据敏感，从而导致偏见或高变化的恢复，这些偏差并不能很好地推广到新数据。此外，不同的算法具有不同的优势和劣势。例如，拉索可能会收缩一些系数为零，可能缺少重要的重要特征，而RF由于其固有的结构而可能会过度强调某些特征。卡方检验和p值是统计方法，可在目标和特征之间提供真正关联。卡方检验和p值测量特征与目标变量之间关联的统计意义，有助于将真实关联与随机噪声区分开。这些方法基于假设检验，提供了一个框架，以测试观察到的关联是否可能是由于偶然的原因。另外，统计方法可以控制混杂变量，以确保确定的关联不是虚假的。最后，统计测试的结果通常可重现，可以在不同数据集中验证。
木材/有机聚合物复合材料在柔性传感器方面的研究进展
Figure 8.The working mechanism and sensing performance of the Wood-based Triboelectric Self-powered Sensors (WTSS).(a) Schematic illustration of the working principle of WTSS; (b) Volatile Organic Compounds (VOCs) of WTSS under varying pressures; (c) VOCs of WTSS at different stress levels; (d) Increasing VOCs of WTSS with escalating pressure.Inset: An enlarged view of the low-pressure region; (e) VOCs of WTSS and input pressure at frequencies of 0.5, 1, and 2 Hz [41] 图 8.木质基摩擦电自驱动传感器 (WTSS) 的工作机理和传感性能， (a) WTSS 工作原理示意图； (b) WTSS 在不同压力 下的挥发性有机化合物 (VOCs) ； (c) WTSS 在不同应力水平下的挥发性有机化合物 (VOCs) ； (d) 随着压力增加， WTSS 的挥发性有机化合物 (VOCs) 逐渐增加。插图：低压区域的放大视图； (e) 在 0.5 、 1 和 2Hz 的频率下， WTSS 的挥发性 有机化合物 (VOCs) 与输入压力的关系 [41]
生成式人工智能运用政策 ver.1.5 - 滋贺县
最具代表性的生成式人工智能之一是由OpenAI开发的ChatGPT。 ChatGPT 是一种生成式人工智能，它可以根据从 2021 年 9 月以来互联网上公开的信息中学习到的大量数据 (*)，对人们输入的问题提供自然的回答。因此，与用预先准备好的答案来回答问题的传统人工智能不同，ChatGPT 具有根据问题内容回答各种问题的独特能力。