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基于变分测量的生成建模量子计算
基于测量的量子计算 (MBQC) 为设计量子算法提供了一种独特的范式。事实上，由于量子测量固有的随机性，MBQC 中的自然操作不是确定性和单一的，而是增加了概率副产品。然而，到目前为止，MBQC 的主要算法用途是完全抵消这种概率性质，以模拟电路模型中表达的单一计算。在这项工作中，我们建议设计包含这种固有随机性的 MBQC 算法，并将 MBQC 中的随机副产品视为计算资源。作为随机性可以带来好处的自然应用，我们考虑生成建模，这是机器学习中以生成复杂概率分布为中心的任务。为了完成这项任务，我们提出了一种变分 MBQC 算法，该算法配备了控制参数，允许人们直接调整计算中允许的随机性程度。我们的代数和数值结果表明，这种额外的随机性可以显著提高某些生成建模任务的表达能力和学习性能。这些结果凸显了利用 MBQC 固有随机性的潜在优势，并激发了对基于 MBQC 的算法的进一步研究。
使用 qBang 优化变分量子算法
变分量子算法 (VQA) 代表了一种利用当前量子计算基础设施的有前途的方法。VQA 基于通过经典算法在闭环中优化的参数化量子电路。这种混合方法减少了量子处理单元的负载，但代价是经典优化会产生平坦的能量景观。现有的优化技术，包括虚时间传播、自然梯度或基于动量的方法，都是有前途的候选方法，但要么给量子设备带来沉重的负担，要么经常遭受收敛速度缓慢的困扰。在这项工作中，我们提出了量子 Broyden 自适应自然梯度 (qBang) 方法，这是一种新颖的优化器，旨在提炼现有方法的最佳方面。通过采用 Broyden 方法近似 Fisher 信息矩阵中的更新并将其与基于动量的算法相结合，qBang 降低了量子资源需求，同时比资源要求更高的替代方案表现更好。荒原、量子化学和最大切割问题的基准测试表明，在以下情况下，其整体性能稳定，并且比现有技术有明显改进
多摩变协会研究确定了DNA甲基化...
1人类遗传学系，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，美国，美国2号，北卡罗来纳州达勒姆市2号，美国，美国人口医学系3，哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国4号，美国环境卫生部4号，哈佛大学。
鉴定全全变 - 相关亚型，结构...
1列州人民医院的一般外科系，在中国广西，liuzhou，liuzhou，liuzhou人民医院，2引进预防早期预防和治疗区域高频肿瘤的关键实验室，广西医学院，Nanning，NANNING，NANNING，NANNING，NANNING，CUNGES，中国，3个钥匙实验室，曾经是早期的预防和治疗，是3个钥匙级的较高的预防和治疗。中国广西的南宁，4刘海肝素和胰腺疾病，liuzhou人民的医院工程技术中心精确诊断研究中心，被送往广西医科大学，liuzhou，Guangxi，Guangxi，中国，肝病外科医院5病理学，刘德人的医院，被置于中国广西，刘易州的广西医科大学，刘易州人民医院7紧急医疗部，被送往广西医科大学，liuzhou，liuzhou，Guangxi，Guangau，中国，8个关键医学系，Guangaxi of Guangaxi of Guanangxi to for fo angangxi to fo angangxi for for for for guangangxi中国广西的liuzhou
振兴海湾：政府对海变计划的行动
5根据1996年《渔业法》 S11A批准的渔业计划可用于为一个或多个股票，捕鱼年，区域或任何组合设定渔业管理目标。6奥克兰议会，多余的湾，北国和怀卡托地区委员会和MPI共同努力，以阻止新西兰北部的入侵海洋害虫传播。7个高保护区（HPA）将保护，增强和恢复各种海洋社区和生态系统以及杰出，稀有，独特或全国重要的海洋栖息地。8海底保护区（SPA）将保护海底海洋栖息地，同时允许兼容用途。9 2017年海变计划提出，根据1971年《海洋储备法》，现有海湾储备的边界具有相同的无批量限制 - 这就是hanganui-a-hei（大教堂）海洋保护区和海洋储备金和帽子Rodney-Okakari Point（Leigh）海洋保护区。在最近的参与度中，一些IWI重申，他们在这些站点的保护方面的支持取决于习惯做法的规定。与Mana Whesua的进一步讨论将告知这两个站点的哪个选择。
SEGGER 宣布支持意法半导体的STM32C0 MCU 系列
SEGGER 的高性能实时操作系统 embOS-Ultra 也已支持 STM32C0 系列。它使用循环分辨率计 时，提供更高的精度和时间分辨率。使用 embOS-Ultra 可提高性能并节省功耗，它还为应用 程序提供了可同时使用基于周期和基于微秒的计时选项。 API 与 embOS 完全兼容，使迁移变 得简单，无需更改应用程序，并保持 embOS 行为。 embOS-Ultra 只是在使用新的附加 API 调 用时提供循环计时，不用在两者之间做出选择。了解 embOS-Ultra ，可以点击文章： embOS- Ultra ：高分辨率系统时间
伯明翰大学 AI Phoenicis 的 TESS 光变曲线
1 天体物理学小组，基尔大学，基尔，斯塔德郡 ST5 5BG，英国 2 马克斯普朗克研究所 Sonnensystemforschung，Justus-von-Liebig-Weg 3，D-37077 哥廷根，德国 3 波兰科学院尼古拉斯·哥白尼天文中心，ul。 Rabia´nska 8, PL-87-100 Toru´n, 波兰 4 鲁汶天主教大学恒星学研究所，Celestijnenlaan 200D，B-3001 Leuven，比利时 5 圣地亚哥州立大学天文系，5500 Campanile Drive，San Diego，CA 92182-1221，美国 6 维拉诺瓦大学天体物理和行星科学系，800 Lancaster Avenue，Villanova，PA 19085，美国 7 哈佛和史密森天体物理中心，60 Garden Street，Cambridge，MA 02138，美国 8 伯明翰大学物理与天文学院，伯明翰 B15 2TT，英国 9 奥胡斯大学物理与天文系恒星天体物理中心 (SAC)，Ny Munkegade 120，DK-8000丹麦奥胡斯 C
基于变分量子电路的函数回归理论误差性能分析
噪声中型量子器件使得量子神经网络 (QNN) 的变分量子电路 (VQC) 得以实现。尽管基于 VQC 的 QNN 已在许多机器学习任务中取得成功，但 VQC 的表示和泛化能力仍需要进一步研究，尤其是在考虑经典输入的维数时。在这项工作中，我们首先提出了一种端到端 QNN，TTN-VQC，它由基于张量训练网络 (TTN) 的量子张量网络（用于降维）和用于函数回归的 VQC 组成。然后，我们针对 TTN-VQC 的表示和泛化能力进行误差性能分析。我们还利用 Polyak-Lojasiewicz 条件来表征 TTN-VQC 的优化属性。此外，我们对手写数字分类数据集进行了函数回归实验，以证明我们的理论分析是正确的。