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World File Search System双态
耗散双量子比特量子信道的稳态及其在量子机器学习中的应用
纠缠态的制备和保存是任何量子信息平台的基石。然而，量子信息科学中最强大的对手是不必要的环境影响，例如退相干和耗散。在这里，我们讨论如何控制和利用系统与环境耦合产生的耗散，为量子机器学习提供静止的纠缠态。为此，我们设计了一个耗散量子通道，即与压缩真空场库相互作用的双量子比特系统，并通过求解相应的主方程来研究通道的输出状态，特别是在小压缩范围内。我们表明，通道的时间相关输出状态是所谓的双量子比特 X 状态，它可以概括许多纠缠的双量子比特状态系列。此外，通过将一般的贝尔对角态视为系统的初始状态，我们发现这种耗散通道在稳态状态下会产生两类众所周知的纠缠混合态和类沃纳态。此外，该通道提供了一种有效的方法来确定给定的初始状态是否会导致静止纠缠态。最后，我们研究了设计的双量子比特通道在量子机器学习中的潜在应用。将双量子比特通道的非幺正变换与并行处理的神经计算相结合，建立了有意义的量子神经网络的要求。关键词：耗散双量子比特通道；量子机器学习，静止纠缠态；压缩水库
关于贝尔态、超密编码和量子隐形传态的几点注释
四个贝尔态 | φ + ⟩ 、 | ψ + ⟩ 、 | φ − ⟩ 和 | ψ − ⟩ 是正交的，因此可以通过量子测量区分。因此，在收到 Alice 的变换量子比特（EPR 对中她的一半）后，Bob 可以测量两个量子比特并恢复 b 0 b 1 。因此，一个量子比特携带两个经典信息比特；这是超密集编码。我们在上面看到了一个例子，其中 Bob 使用图 2 中所示的逆贝尔电路从 | φ + ⟩ 恢复了 | 00 ⟩。
双纳米
“当第一个人拿棍子打倒香蕉时，第二个人立刻就想出了如何借助这根棍子把香蕉拿走。所有真正的新技术都是双重用途的，”Rusnano 董事会主席顾问 Vasily Grudev 开玩笑说。对于高科技公司来说，军方是理想的客户。他们拥有稳定的、通常是大量的资金；他们比平民消费者更有可能需要最好的，而不是最便宜的。从这个意义上说，俄罗斯国防部仅2013年就公布了2.1万亿美元的预算。rub.，令人愉快的“也不例外。”有趣的是，世界各地的军事界对纳米技术的兴趣与日俱增。冷战后的太空竞赛化为泡影，许多有前途的武器因其破坏力而被禁止，而所谓常规武器的总体轮廓自第二次世界大战以来并没有发生根本性的变化——所有这些同样的坦克、飞机、舰艇……就连美国在“常规”武器领域也走上了现代化改进的道路，不断增加战斗力并提高现有装备的战术和技术特性。简而言之，军备竞赛已转向拯救士兵的生命。要做到这一点，就必须让他在战场上停留的时间更短，更安全。因此，无人驾驶车辆、工兵机器人、侦察机器人、减轻和强化装甲的项目蓬勃发展……换句话说，电子和材料科学是纳米技术影响尤其巨大的行业。例如，很明显，寻找新合金不会带来复合材料实验或晶格水平变化所承诺的突破性结果。如今，陶瓷装甲已成功与金属装甲展开竞争。这个市场上有前途的俄罗斯企业是来自新西伯利亚的 NE-VZ-Ceramics 公司。它由 Rusnano 和 NEVZ-Soyuz 控股公司于 2011 年创建。生产装甲陶瓷，用于防弹衣和装备防护。产品已通过俄罗斯及国外测试。其明显的优点是重量轻、防护性能高，但也有“侧面”的优点。陶瓷更难被雷达探测到，并且不太容易被寻的弹药探测到。这为其在
双糖尿病
本评论探讨了双糖尿病的病理生理学，临床意义和管理。肥胖，久坐的生活方式和遗传易感性的越来越多的患病率模糊了1型和2型糖尿病之间的差异，从而导致诊断性和治疗性挑战。双糖尿病均表现出两种糖尿病类型的重叠症状，因此准确的诊断至关重要。生物标志物，例如C肽水平，自身抗体测试和胰岛素抵抗标记，有助于将双糖尿病与经典糖尿病亚型区分开。早期干预是必要的，因为这种病的微血管和大血管后果的风险升高，例如视网膜病变，肾病和心血管疾病。有效管理整合了药理学和生活方式的方法。二甲双胍，葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂，胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂和胰岛素治疗调整所有促进血糖控制和代谢结果。此外，结构化运动，饮食修饰和体重管理对于降低胰岛素抵抗和保留β细胞活性至关重要。精密医学，人工智能（AI）驱动的医疗保健和连续葡萄糖监测（CGM）的潜力为个性化治疗策略提供了有希望的进步。未来的研究应集中于有针对性的免疫疗法，基因分析和精致的临床指南，以改善早期检测和个性化治疗，并具有长期结局。审查强调需要采用多学科方法来管理双重糖尿病，确保早期诊断，优化治疗和改善代谢健康以减轻长期并发症。
使用双...
伊朗Semnan University电气和计算机工程学院电气工程系。b卫生信息管理和技术系，伊朗喀山喀山医学科学学院，伊朗喀山。C喀山医学大学伊朗喀山喀山医学大学的健康信息管理研究中心。D研究所Digihealth，Neu-ULM应用科学大学，德国Neu-Ulm。orcid ID：A。M. Nickfarjam https://orcid.org/0000-0000-0003-3782-3038摘要。我们提出了用于分割和分类脑肿瘤的U-NET体系结构的修改版本，从而引入了向下采样和向上采样之间的另一个输出。我们建议的体系结构利用了两个输出，在分割输出旁边添加了分类输出。中心想法是在应用U-NET的上采样操作之前使用完全连接的图层对每个图像进行分类。这是通过利用在下采样过程中提取的功能并将其与完全连接的层相结合的分类来实现的。之后，通过U-NET的上采样过程生成分段图像。初始测试对骰子系数，准确性和敏感性分别为80.83％，99.34％和77.39％的可比模型显示了竞争性结果。这些测试是在2005年至2010年的中国广州Nanfang医院，中国广州Nanfang医院和中国天津医科大学的综合医院的数据集上进行的，其中包含3064个脑肿瘤的MRI图像。
量子纠缠、隐形传态和随机性
摘要。对单个量子系统（例如单个光子、原子或离子）的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作，它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性，其次，奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger，以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。