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Cloud-Lora：使用基于增强学习的带宽 - 自动压缩
已经提出了云无线电访问网络（CRAN）体系结构，以解决通过大规模LORA网络的通过和可伸缩性挑战解决网络的一种方式。crans可以通过相干地汇总信号来改善网络吞吐量，并通过在云中实现接收器来扩展到多个通道。但是，在远程洛拉（Lora Deployments）中，克兰（Cran）对高架带宽的需求可能具有挑战性。因此，需要带宽感知的洛拉样品来收获crans的好处。我们介绍了云洛拉（Lora），这是洛拉（Lora）的第一个实用的cran，它可以检测到亚噪声洛拉信号并形成带宽自动压缩。据我们所知，这是Cran实时运作的Cran的首次演示。 我们将Cloud-lora在农业领域中部署了数天，将USRP作为门户。 然后使用蜂窝回程热点将Compers样品流式传输到Microsoft Azure服务器。 我们使用联合多门解码器和使用最新的接收器的联合多门解码和2倍吞吐量改进来证明超过6 dB的SNR收益，这是Cran在现实世界部署中实现的。据我们所知，这是Cran实时运作的Cran的首次演示。我们将Cloud-lora在农业领域中部署了数天，将USRP作为门户。然后使用蜂窝回程热点将Compers样品流式传输到Microsoft Azure服务器。我们使用联合多门解码器和使用最新的接收器的联合多门解码和2倍吞吐量改进来证明超过6 dB的SNR收益，这是Cran在现实世界部署中实现的。
amc-和-gm-到-jcar-部分 m_压缩.pdf
OM M.201 职责； 7 OM M.201 ( e ) 职责 8 AMC M.201(e)(2) 职责 8 OM M . 201(f) 商业 ATO 8 OM M.20 1 (i)、M . 3 0 2(h) 和 M.901( l ) 8 OM M . 2 0 1 (i) 航空器维护计划 9 AMC M . 201( i )(3) 职责 9 AMC M.202(a) 事件报告 1 0 AMC M.202( b ) 事件报告 10 AMC M .持续适航任务 10 AMC M.301(b) 持续适航任务 11 AMC M . 301 (c) 持续适航任务 12 AMC M . 301(d) 持续适航任务 12 AMC M.301(e) 持续适航任务 12 AMC M.301(g) 持续适航任务 12 AMC M.302 飞机维修计划 12 OM M.302(a) 飞机维修计划 13 AMC M .飞机维护计划 13 AMC M.302(e) 飞机维护计划 14 AMC M.302(f) 飞机维护计划 17 AMC M.302(h) 飞机维护计划 17 OM M.302(h) 飞机维护计划 18 AMC M.302(i) 飞机维护计划 19 AMC M.304 修改和修理数据 29 AMC M. 305( d ) 飞机持续适航记录系统 29 AMC M.305(d)(4) 和 M.305(h) 飞机持续适航记录系统 29 AMC M.305(h) 飞机持续适航记录系统 30 AMC M.305(h)6 飞机持续适航记录系统 30 AMC M.306(a) 飞机技术日志系统 30 AMC M.306 (b) 飞机技术日志系统 32 AMC M.307 (a) 飞机持续适航记录的移交 32 AMC MA01(b) 维护数据 32 AMC MAO1 (c) 维护数据 33 AMC M.402(a) 维护的执行 3'3 OM MA02(a) 维护的执行 33 AMC MA02(c) 维护的执行 34 AMC MA02(d) 维护的执行 34 AMC MA02(e) 维护的执行 34 AMC MA02(f) 维护的执行 34 AMC MA02(g) 维护的执行 35 AMC1 MA02(h) 维护的执行 35 AMC2 MA02(h) 维护的执行 35 OM MA02(h) 维护的执行 37 AMC MA03(b) 航空器缺陷 37 AMC M. 403(d) 飞机缺陷 37 AMC M.501(a) 安装 37 AMC M.501( b ) 安装 38 AMC M.501(c) 安装 38 AMC M.501(d) 安装 39
Zipbio：压缩生物学以开发下一代基因疗法
执行摘要：Zipbio是一家种子阶段生物技术公司（种子投资者：NFX和MOYVC）。通过其专有的生成-AI平台，Zipbio设计了小型，有效且安全的复杂治疗剂，以解决大小是实现预期治疗效果的限制因素的情况。Zipbio的临床前管道集中在眼科上，包括有关大型市场指示的第一和最佳课程。核心技术Zipbio的紧凑型平台利用了De-Novo蛋白质设计和生成性AI的最新突破来制作新颖的疗法，以实现难以定位的适应症。平台输出具有最佳大小的复杂基因和蛋白质疗法，同时控制分子的表达水平，溶解度，亲和力和选择性。compcat是第一个也是唯一的“无损压缩算法”，它解锁了解决医学中一些最难未满足的需求的机会。产品概况/管道Zipbio的内部管道集中于普遍的眼科指示。铅计划是一种用于湿AMD的泛VEGF抑制剂，其次是DME，青光眼，佐治亚州和葡萄膜炎的程序。Zipbio还制定了一些与外部合作伙伴合作的AAV基因治疗计划。领先计划已经达到了Vitro功能POC，并且预计在2024年第三季度的体内POC。商业策略Zipbio的商业模式集中在通过诊所内部计划的开发。紧凑型平台将继续生成公司的内部管道，以及与外部药物和生物技术合作伙伴的研究合作和共同开发合作伙伴关系。下一步是什么？Zipbio的铅计划将于2024年第三季度到达Vivo POC，此后该公司将筹集一场巡回赛，将其带入临床试验。以下程序将通过临床前开发并行进行，而平台将继续为内部发展和BD合作伙伴关系生成新的计划。
基于压缩域的可穿戴设备中的ECG信号分类
可穿戴设备通常用于诊断心律不齐，但是心电图（ECG）监测过程会产生大量数据，这会影响检测速度和准确性。为了解决此问题，许多研究已将深层压缩传感（DCS）技术应用于ECG监测，这些技术可以不足采样和重建ECG信号，从而极大地优化了诊断过程，但是重建过程很复杂且昂贵。在本文中，我们为深度压缩感测模型提出了改进的分类方案。该框架由四个模块组成：预审查；压缩;和分类。首先，在三个卷积层中适应归一化的ECG信号，然后将压缩数据直接放入分类网络中，以获得四种ECG信号的结果。我们在MIT-BIH心律失常数据库和Ali Cloud Tianchi ECG信号数据库上进行了实验，以验证模型的鲁棒性，采用准确性，精确，灵敏度和F1得分作为评估指标。当压缩比（CR）为0.2时，我们的模型具有98.16％的准确性，平均准确度为98.28％，灵敏度为98.09％和98.06％的F1得分，所有这些得分都比其他模型更好。
抓住我的呼吸程序一个Pager 5.3.24-压缩
青年人的目标是这种成瘾行为，对他们的大脑发育，肺部和心血管健康以及心理健康产生负面影响，使其与安全和支持的学校气氛不相容。对孩子的身体，情感和心理健康的影响随后影响了他们的学校上学，学术成就以及与同龄人和家人的社会关系。
嵌入式系统的计算机视觉模型压缩技术：调查
摘要 - 深度神经网络在大多数计算机视觉问题中一直始终代表最新技术。在这些情况下，较大且更复杂的模型表现出优于较小架构的性能，尤其是在接受大量代表性数据培训时。随着视觉变压器（VIT）架构的最新采用和广告卷积神经网络（CNN），领先的主链体系结构的参数总数从2012年的6200万参数增加到ALEXNET的6200万参数，到2024年AIM-7B的2024年参数。因此，部署这样的深度体系结构在处理和运行时限制的环境中面临挑战，尤其是在嵌入式系统中。本文涵盖了用于计算机视觉任务的主要模型压缩技术，使现代模型可以用于嵌入式系统中。我们介绍了压缩亚地区的特征，比较不同的方法，并讨论如何在各种嵌入式设备上分析它时选择最佳技术和预期变化。我们还共享代码，以协助研究人员和新从业人员克服每个子区域的初始实施挑战，并为模型压缩带来现有趋势。压缩模型的案例研究可在https://github.com/venturusbr/cv-model-compression上获得。索引术语 - 安装系统，模型压缩，知识蒸馏，网络修剪，网络量化
利用双模压缩真空进行量子损失传感……
我们研究了当使用双模压缩真空态作为探针时，在损耗传感中的量子优势。在 PRX 4, 011049 中进行实验演示后，我们考虑了一种量子方案，其中信号模式通过目标，并在测量之前将热噪声引入闲置模式。我们考虑了两种具有实际意义的检测策略：巧合计数和强度差异测量，它们广泛用于量子传感和成像实验。通过计算信噪比，我们验证了即使在强热背景噪声下量子优势仍然存在，而经典方案使用直接受到热噪声影响的单模相干态。这种稳健性来自这样一个事实：在经典方案中信号模式受到热噪声的影响，而在量子方案中闲置模式受到热噪声的影响。为了进行更公平的比较，我们进一步研究了一种不同的设置，其中在量子方案中将热噪声引入信号模式。在这种新设置中，我们表明量子优势显著降低。然而，值得注意的是，在与量子 Fisher 信息相关的最佳测量方案下，我们表明双模压缩真空态确实在整个环境噪声和损耗范围内表现出量子优势。我们希望这项工作能为实验证明损耗参数传感中的量子优势提供指导，这种传感受有损和有噪声的环境影响。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
利用自旋压缩实现对称态的通用控制
对称系统的控制及其应用。——量子系统的通用控制是量子计算和量子信息处理中更普遍的一个关键基石。在传统的基于量子比特的量子系统中，单量子比特门和双量子比特纠缠门提供了对任意数量量子比特进行通用控制的所有要素 [1] 。尽管如此，大多数状态的创建都需要顺序应用多个门，而这些门的数量会随着量子比特的数量而呈指数增长 [2] 。这对于大多数状态来说都是不切实际的，即使对于较少数量的量子比特（例如 40 个量子比特）也是如此。大量的门与目前的量子计算机架构不兼容，因为这些架构的相干时间较短 [3] 。因此，人们非常需要能够使用更具可扩展性的多项式数量门来创建所需量子态的操作集。近年来，人们对任意两个组成量子比特之间具有置换对称性的量子态的兴趣日益浓厚。这些状态用于许多平台，例如在谐振子（连续变量）、多级系统（qudits）和不可区分量子粒子集合中编码量子信息的平台。自然产生对称态的著名系统包括氮空位中心[4]、核磁共振系统[5]、超导电路[6 – 8]、捕获离子[9 – 11]、中性原子[12,13]和量子点[14,15]。组成这些系统的各个量子粒子是不同的，但组合系统由相同的对称态希尔伯特空间描述。为了将状态保持在对称希尔伯特空间内的操作，它应该对整个粒子群对称地作用。最简单的此类操作是同时作用于每个粒子状态的相干旋转和对所有粒子组合状态的自旋压缩。这些操作已在理论上进行了彻底探索[16,17]，并在实验中得到了证实[18-22]，例如
添加剂制造制造的316L不锈钢的拉伸/压缩响应
添加剂制造已从快速原型技术发展为一种能够生产具有高度复杂零件的机械性能，而机械性能超过了传统上实现的特性。 div>激光技术对金属粉末的加工允许处理多种合金甚至复合材料。 div>这项研究分析了通过选择性激光融合合并的316L不锈钢的牵引和压缩响应。 div>通过光学MI磨练分析了结果分钟。 div>关于机械性能，对蠕变的抗性，对牵引力的最终抵抗力，裂缝前经济百分比，对理解和微量残留性的抗性。 div>结果表明，微观结构是由堆叠的熔融微底裂组成的，在该微孔中，由于高热梯度和高固化速度，生成了细胞子图。 div>压缩抗性（1511.88±9.22 MPa）优于牵制性（634.80±11.62 MPa）。 div>这种差异主要与变形硬化和残余张力有关。 div>最初的微腐烂率为206.24±11.96 HV，在压缩测试后，硬度增加了23％。 div>