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对居住的微生物组的新功能见解...
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
论生物模拟计算系统中的时空行为
摘要 处理“大数据”（基于或由人工智能辅助）的需求日益增长，人们对更全面地了解大脑运作的兴趣也日益增加，这刺激了人们努力用廉价的传统组件构建仿生计算系统，并构建不同的（“神经形态”）计算系统。一方面，这些系统需要大量处理器，这会带来性能限制和非线性扩展。另一方面，神经元操作与传统工作负载截然不同。传导时间（传输时间）在传统计算和神经网络的“时空”计算模型中都被忽略了，尽管冯·诺依曼警告说：“在人类神经系统中，沿线（轴突）的传导时间可能比突触延迟更长，因此我们上述忽略它们（除了τ[处理时间]）的程序是不合理的”[1]，第 6.3 节。单是这种差异就使得在技术实现中模仿生物行为变得困难。此外，计算领域的最新问题引起了人们对时间行为也是计算系统的一个普遍特征的关注。它们在生物和技术系统中的一些影响已经引起了人们的注意。这里建议不要引入一些“看起来像”的模型，而是正确处理传输时间。引入基于明可夫斯基变换的时间逻辑可以定量地洞察
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
量子纠错码理论（作者：Emanuel Knill 和 Raymond Laflamme）
在两种主要情况下，操纵相干量子态很重要：量子通信和量子计算。量子通信侧重于通过可能存在噪声的信道传输状态，通常涉及通信能力有限的多方。量子计算则侧重于产生最终状态的酉变换，仅涉及一方。然而，在这两种情况下，执行操作或传输或存储信息时都会导致相干性丧失。相干性的丧失直接降低了获得正确最终结果的概率，因此避免此类错误非常重要。主要有两种方法：（1）对于短距离或相当简单的计算，可以通过隔离量子态并提高所用酉变换的准确性来最大限度地减少错误；（2）对于长距离或复杂计算，纠错更为重要，因为这些错误对于更长、更复杂的量子任务来说是不可避免的。在经典通信和计算中，可以引入冗余来恢复损坏的信息。但由于“不可克隆定理”，这种方法不适用于量子态。该定理表明，由于无法克隆光子，因此无法在量子态中使用冗余。推理如下：首先，取一个偏振态为 | s ⟩ 的入射光子：| A 0 ⟩| s ⟩→| A s ⟩| ss ⟩ ，其中 | A 0 ⟩ 是“就绪”状态，| A s ⟩ 是最终状态
学习与可区分的精确模板匹配...
抽象模板匹配是计算机视觉中的一项基本任务，已经研究了数十年。它在制造业中起着至关重要的作用，可以估算不同部分的姿势，从而促进了下游任务，例如机器人抓握。当模板和源图像具有不同的方式，混乱背景或弱纹理时，现有方法失败。他们也很少考虑通过同谱进行几何变换，即使对于平面工业部位，它们通常也存在。为了应对挑战，我们提出了一种基于可不同的粗到功能对应关系的准确模板匹配方法。我们使用边缘感知模块来克服蒙版模板和灰度图像之间的域间隙，从而允许匹配。使用基于变形金刚提供的新结构感知信息的粗略对应关系来估算初始翘曲。使用参考图和对齐图像获得了用于获得最终几何变换的子像素级对应关系，将此初始对齐传递给了重新构造网络。广泛的评估表明，我们的方法比最先进的方法和基准要好得多，即使在看不见的真实数据上，也提供了良好的概括能力和视觉上可行的结果。
使用指令集扩展器在Opentitan大数字加速器上加速了Quantum加密的加速度
量子计算的即将来临的威胁正在与物联网（IoT）的扩散一起前进。在无处不在的计算和不断发展的安全风险时代，量词后加密术正在成为一种关键的保障措施，可能很快变得必不可少。Opentitan于2024年2月发布了Opentitan的第一个开源硅芯片，标志着安全和值得信赖的硬件的重大突破[26]。安全性是Opentitan项目的一个基本方面，该平台配备了自定义加密协调员Opentitan Big Number Gumber Accelerator（OTBN）。理想地适合集成到IoT设备中，在优化otbn对量子后加密术的优化中仍然存在挑战。我们提出了8个新指令，以加速Kyber数理论变换和OTBN上的理论变换，并将它们集成到优化的实现中。我们证明，对于数量理论变换的基线实现，在基线实现上的性能改善因子为21.1倍，其反向的性能改善因子为24.3倍。通过硬件/软件共同设计，我们的方法完全利用了并行性的潜力，最大程度地利用了OTBN的现有功能，并向平台提出了一些适度的硬件修改。
国家部落社会教育学会
TGT形式的实际数字：自然数，整数，数字线上的理性数字的表示。通过连续的放大倍率在数字线上表示终止 /非终止重复小数的代表。有理数作为重复 /终止小数。非经常性 /非终止小数的示例。存在非理性数字（非理性数字）及其在数字线上的表示。解释每个实际数字都由数字行上的唯一点表示，相反，数字行上的每个点代表一个唯一的实际数字。具有整体权力的指数定律。具有正真实基础的理性指数。实数的合理化。欧几里得的分区引理，算术的基本定理。根据终止 /非终止重复小数的延长有理数的扩展。基本数理论：Peano的公理，诱导原理；第一本金，第二原理，第三原理，基础表示定理，最大的整数函数，可划分的测试，欧几里得的算法，独特的分解定理，一致性，中国余数定理，数量的除数总和。Euler的基本功能，Fermat和Wilson的定理。矩阵：R，R2，R3作为R和RN概念的向量空间。每个人的标准基础。线性独立性和不同基础的例子。R2的子空间，R3。 翻译，扩张，旋转，在点，线和平面中的反射。 基本几何变换的矩阵形式。R2的子空间，R3。翻译，扩张，旋转，在点，线和平面中的反射。基本几何变换的矩阵形式。对特征值和特征向量的解释对这种转换和不变子空间等特征空间的解释。对角线形式的矩阵。将对角形式还原至命令3的矩阵。使用基本行操作计算矩阵倒置。矩阵的等级，使用矩阵的线性方程系统的解决方案。多项式：一个变量中多项式的定义，其系数，示例和反示例，其术语为零多项式。多项式，恒定，线性，二次，立方多项式的程度；单一，二项式，三项官员。因素和倍数。零。其余定理具有示例和类比整数。陈述和因素定理的证明。使用因子定理对二次和立方多项式的分解。代数表达式和身份及其在多项式分解中的使用。简单的表达式可还原为这些多项式。两个变量中的线性方程：两个变量中的方程式简介。证明两个变量中的线性方程是无限的许多解决方案，并证明它们被写成有序成对的真实数字，代数和图形解决方案。两个变量中的线性方程对：两个变量中的线性方程。不同可能性 /不一致可能性的几何表示。解决方案数量的代数条件。 二次方程：二次方程的标准形式。解决方案数量的代数条件。二次方程：二次方程的标准形式。通过取代，消除和交叉乘法，将两个线性方程对两个变量的求解。
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
通过在量子计算机上准备热状态来研究伊辛模型的临界行为
随着量子器件和量子算法的发展，量子计算机可以解决经典计算机难以解决的问题。量子计算机已经成功应用于量子化学、凝聚态物理和格子场论等许多领域（例如参见参考文献 [ 1 – 7 ]）。随着量子比特数量的增加和量子器件保真度的提高，我们可以处理更现实的物理模型，探索量子计算机的潜力。作为一个应用示例，本文用量子算法在不同温度下准备 Ising 模型的热态，包括接近临界温度和低温区域的点。为了证明我们方法的可行性，我们将所选物理量的量子模拟结果与经典模拟结果进行了比较。已经提出了许多算法来使量子计算机能够准备热态。这些方法包括量子热动力学方法，其中目标系统与处于平衡状态的溶液耦合 [8]；基于热场双态的变分量子算法 [9,10]；以及许多量子虚时间演化 (QITE) 算法，例如利用 Hubbard-Stratonovich 变换的算法 [11]、基于变分假设的 QITE (QITE-ansatz) [12]、基于测量的 QITE (QITE-measure) [13]，以及通过执行坐标优化的 QITE [14]。我们的研究范围集中在有噪声的中尺度量子 (NISQ) 设备的使用 [15,16]。考虑到量子
基于脑电图的睡眠分期的自监督对比学习
摘要 — 脑电信号通常易于获取但标记成本高昂。虽然监督学习已广泛应用于脑电信号分析领域，但其泛化性能受到注释数据量的限制。自监督学习（SSL）作为计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的一种流行学习范式，可以使用未标记数据来弥补监督学习的数据短缺。在本文中，我们提出了一种用于睡眠阶段分类的脑电信号自监督对比学习方法。在训练过程中，我们为网络设置了一个借口任务，以便匹配从脑电信号生成的正确变换对。通过这种方式，网络通过学习脑电信号的一般特征来提高表示能力。网络在处理多样化数据方面的鲁棒性也得到了提高，即从变化的数据中提取恒定的特征。具体而言，网络的性能取决于自监督学习训练过程中使用的变换的选择和未标记数据的数量。在 Sleep-edf 数据集上进行的经验评估证明了我们的方法在睡眠分期方面的竞争性能（88.16% 的准确率和 81.96% 的 F1 分数），并验证了 SSL 策略在有限标记数据方案中对 EEG 信号分析的有效性。所有代码均在线公开提供。1