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使用小波变换和长期术语记忆网络
摘要：通常使用试验期产生的所需的血液动力学响应函数（DHRF）来识别功能近红外光谱的活化通道。但是，在未知的试验期内无法使用这种方法。在本文中，提出了一种不使用DHRF的创新方法，该方法使用最大重叠离散小波变换在静止状态下提取闪烁的信号，确定与生理噪声相对应的低频小波，并使用长期术语内存网络训练它们，并预测它们在训练它们，并预测他们在任务过程中进行训练。预测的动机是在任务开始时保持生理噪声的相位信息，这是可能的，因为信号从静止状态延伸到任务会话。该技术将静息状态数据分解为九个小波，并使用第五到第九波进行学习和预测。在第八波小波中，从15-S预测窗口中使用和没有DHRF之间的预测误差差似乎是最大的。考虑到激活周期在生理噪声附近时消除生理噪声的困难，当不适用常规方法时，提出的方法可以是一种替代解决方案。在被动脑计算机界面中，估计大脑信号启动时间是必要的。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
用于基于脑电图的情绪识别的弹性图变换网络
摘要 脑电图 (EEG) 因其出色的时间分辨率和较差的空间分辨率而被应用于情绪识别。这导致大多数基于 EEG 的情绪识别模型强调利用时间特征而忽略了空间分辨率提供的有效信息。为了提取更具信息量的表示，我们提出了一种用于情绪识别的弹性图 Transformer 网络 (EmoGT)，其灵感来自 Transformer 在时间序列分析方面的优势和图卷积网络在拓扑分析中的卓越性能。此外，通过采用专门设计的结构，它可以灵活扩展以应对多模态输入。在 3 个公共数据集上的实验结果表明，我们的模型在单模态和多模态情况下平均比最新结果高出 3%，表明了同时利用时间和空间信息的有效性。
使用基于块的 Haar 小波变换和 COVIDOA 压缩用于 IoMT 系统的生物信号
摘要：背景：生物信号是智能医疗系统诊断和治疗常见疾病所需的基本数据。然而，医疗系统需要处理和分析的信号量非常大。处理如此大量的数据会带来很多困难，例如需要很高的存储和传输能力。此外，在应用压缩时，保留输入信号中最有用的临床信息至关重要。方法：本文提出了一种用于 IoMT 应用的生物信号高效压缩算法。该算法使用基于块的 HWT 提取输入信号的特征，然后使用新颖的 COVIDOA 选择最重要的特征进行重建。结果：我们使用两个不同的公共数据集进行评估：MIT-BIH 心律失常和 EEG 运动/意象，分别用于 ECG 和 EEG 信号。所提算法的 CR、PRD、NCC 和 QS 平均值分别为 ECG 信号的 18.06、0.2470、0.9467 和 85.366，EEG 信号的 12.6668、0.4014、0.9187 和 32.4809。此外，所提算法在处理时间方面比其他现有技术更高效。结论：实验表明，与现有技术相比，所提方法成功实现了高 CR，同时保持了出色的信号重建水平，并且处理时间更短。
量子傅里叶变换是用于创建纠缠的基础
Jean-Baptiste Joseph Fourier (Auxerre, France, 21 March 1768, Paris, 16 May 1830) was a French mathematician and physicist, a disciple of Joseph-Louis Lagrange (Turin, Italy, 25 January 1736, Paris, 10 April 1813), known for his work on the decomposition of periodic functions into convergent trigonometric series called Fourier series, a method with which he设法解决了热方程。在他去世后，他的工作对他的工作的预测在诸如电力，光学，电子设备等等多样化的领域，在创建著名的离散傅立叶变换1，快速傅立叶变换2和量子傅立叶变换3（qft）中，在二十世纪创建了一个量子，该量子始终是量子的量子，该量子始终是量子的4. 5，或Qudit Systems 6中的相位估计以及D级量子系统中的QFT存在7。另一方面，纠缠8-10，艾伯特·爱因斯坦（Albert Einstein），鲍里斯·波多尔斯基（Boris Podolsky）和内森·罗森（Nathan Rosen）在其如此著名的1935年论文第11页中被量子计算4和量子通信的基石12，尤其是量子通信的基石，尤其是在量子传递14，量子量的14，量子交流中，量子14，量子交流14，量子量14，量子量14，量子量14，量子，量子14，量子分配14，量子分配，量子，量子14，量子，Quantum key key 14，量子，量，量子，量子。对未来的量子互联网18-22的明显承诺。两个实体的结合，即QFT是由一个重要的量子操作家族构成的。qft和纠缠似乎一开始似乎很奇怪，至少在这项工作中呈现的方式中，第一个成为创建第二个的基础元素，但是，将介绍的方法将允许访问纠缠的隐藏面孔，即光谱。n -qubit qft从输入态或Qubit字符串x = x 1…xn⟩到输出状态或量子字符串y⟩= y 1…yn⟩在计算基础上23如下：
光子霍普夫子的拓扑变换和自由空间传输
摘要。结构化光场体现了偏振、相位和振幅的强烈空间变化。通过它们的拓扑特性可以理解、表征和利用此类场。三维 (3D) 拓扑孤子，例如霍普夫子，是具有非平凡粒子状结构的 3D 局部连续场配置，表现出许多重要的拓扑保护特性。在这里，我们提出并展示了霍普夫子的光子对应物，它们具有霍普夫纤维化、霍普夫指数和从实空间矢量光束到代表偏振态的同伦超球面的霍普夫映射的精确特征。我们通过实验生成具有按需高阶霍普夫指数和独立控制拓扑纹理的光子霍普夫子，包括 Néel 类型、Bloch 类型和反斯盖明类型。我们还展示了光子霍普夫子的稳健自由空间传输，从而展示了霍普夫子在开发光学拓扑信息学和通信方面的潜力。
通过马德隆变换进行流体动力学的量子模拟
开发数值方法以在通用量子计算机上有效模拟非线性流体动力学是一项具有挑战性的问题。本文定义了 Madelung 变换的广义，以通过狄拉克方程解决与外部电磁力相互作用的量子相对论带电流体方程。狄拉克方程被离散化为离散时间量子游动，可在通用量子计算机上有效实现。提出了该算法的变体，以在均匀外力的情况下使用当前噪声中间尺度量子 (NISQ) 设备实现模拟。使用该算法对当前 IBM NISQ 上的相对论和非相对论流体动力学冲击进行了高分辨率（高达 N = 2 17 个网格点）数值模拟。本文证明了可以在 NISQ 上模拟流体动力学，并为使用更通用的量子游动和量子自动机模拟其他流体（包括等离子体）打开了大门。
5.1 线性变换与内积空间
3. 通过 𝑻(𝒂 𝟏 , 𝒂 𝟐 , 𝒂 𝟑 ) = (𝟐𝒂 𝟏 + 𝒂 𝟐 , 𝒂 𝟐 −𝒂 𝟑 , 𝟐𝒂 𝟐 + 𝟒𝒂 𝟑 ) 定义 𝑻：𝑹 𝟑 →𝑹 𝟑。验证
利用多模态图变换器揭示连续大脑动态组织
摘要：大脑大规模动力学受到内在解剖基础异质性的制约。人们对时空动力学如何适应异质结构连接 (SC) 知之甚少。现代神经成像模式使得研究秒到分钟尺度的内在大脑活动成为可能。扩散磁共振成像 (dMRI) 和功能性 MRI 揭示了不同大脑区域的大规模 SC。电生理方法 (即 MEG/EEG) 提供神经活动的直接测量，并表现出复杂的神经生物学时间动态，而这是 fMRI 无法解决的。然而，大多数现有的多模态分析方法在空间或时间域中折叠大脑测量值，无法捕捉时空电路动态。在本文中，我们提出了一种新颖的时空图 Transformer 模型来整合空间和时间域中的结构和功能连接。所提出的方法使用多模态脑数据（即 fMRI、MRI、MEG 和行为表现）通过对比学习和基于多头注意的图 Transformer 来学习异构节点和图表示。所提出的对比图 Transformer 表示模型结合了受 T1 到 T2 加权（T1w/T2w）约束的异构图，以提高模型对结构功能相互作用的拟合度。使用多模态静息态脑测量的实验结果表明，所提出的方法可以突出大规模脑时空动态的局部特性，并捕捉功能连接和行为之间的依赖强度。总之，所提出的方法能够对不同的模态变体进行复杂的脑动力学解释。
AMDET：基于注意力机制的多维 EEG 变换器，用于情绪识别
摘要：情感计算是人工智能的一个重要分支，随着脑机接口技术的快速发展，基于脑电信号的情绪识别受到广泛关注。尽管目前已经出现了大量深度学习方法，但有效挖掘脑电数据中的多维信息仍然是一个巨大的挑战。本文提出了一种基于注意的多维脑电变换器（AMDET）深度模型，该模型利用多维全局注意机制，充分利用脑电数据的频谱-空间-时间特征之间的互补性。我们将原始脑电数据转换为 3D 时间-频谱-空间表示，然后 AMDET 将使用频谱-空间变换器编码层提取脑电信号中的有效特征，并通过时间注意层集中在关键时间帧上。我们对 DEAP、SEED 和 SEED-IV 数据集进行了广泛的实验，以评估 AMDET 的性能，结果在三个数据集上均优于最先进的基线。在 DEAP-Arousal、DEAP-Valence、SEED 和 SEED-IV 数据集中分别实现了 97.48%、96.85%、97.17%、87.32% 的准确率。我们还进行了广泛的实验，探索可能影响情绪和 EEG 信号耦合的大脑区域。值得注意的是，即使只有少数通道，AMDET 也能表现良好，这些通道是通过可视化训练模型所学内容来识别的。即使只有八个通道，准确率也可以达到 90% 以上，这对实际应用非常有用和有益。