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World File Search System可分离性
在常见的基于 EEG 的被动式 BCI 实验设计中，k 倍交叉验证可能会显著高估真实分类准确率：一项实证研究
摘要：在被动 BCI 研究中，一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据，并将这些试验划分为较短的“时期”，以作为分类中的单个样本。虽然众所周知，在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠（由于来自同一试验的样本存在自相关），但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外，如果清楚地知道问题的严重性，也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中，一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV（k 折的替代方法，旨在缓解自相关问题）进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明，在某些条件下，k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%，但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议，在单受试者分析中，应尽可能减少来自同一次试验的样本数量，并报告 k 折和块级 CV 结果。
bevacizumab的原始文章效果与先...
摘要：背景：研究贝伐单抗与化学疗法对转移反应率的影响，转移性结直肠癌患者（MCRC）的生存时间，并发症的发生率以及贝伐单抗对MCRC的疗效和安全性。方法：在87例MCRC患者中，未经贝伐单抗（对照组，CG）和45例治疗42例，用贝伐单抗治疗（观察组，OG）。基线特征，转移的可分离性，生活质量（QOL）以及短期和长期治愈效应，以评估两组的治疗计划的安全性。结果：在治疗6个月后，CG的总反应率（ORR）和疾病控制率（DCR）分别为28.57％和59.52％，而OG的ORR和DCR分别为48.89％和86.67％（p <0.05）。OG中转移的可分离性率从8.89％的预处理增加到治疗后40.00％，而CG中转移的转移率从11.90％的预处理增加到治疗后的23.81％。在OG中，中位生存时间为23.0（范围为19.7-26.3）月，中位无进展生存期（PFS）为11.0（范围为9.4-12.6）月。这些结果都优于CG的结果，分别为14.0（范围为12.6-15.4）和6.0（范围为4.9-7.2）月。结论：贝伐单抗与一线化学疗法结合可以显着延长生存率和PFS，改善QOL，提高转移的切除率，并改善MCRC患者的Sur Vival结果。
基于脑电图的深度运动图像分类的可概括和歧视性学习方法
卷积神经网络（CNN）已广泛应用于运动图像（MI）分类范围，从分类精度方面显着提高了最新的（SOA）性能。尽管彻底探索了创新的模型结构，但对目标函数的关注很少。在MI区域中的大多数可用CNN中，标准的横向损失通常作为目标函数执行，这仅确保深度特征可分离性。与当前目标函数的限制相对应，提出了一种新的损失函数，该损失函数与平滑的跨熵（标签平滑）和中心损失的组合被提议作为MI识别任务中模型的监督信号。特别是，通过预测标签和通过均匀分布的噪声正规化的一式硬硬标签之间的熵来计算平滑的横膜。中心损失将学习每个班级的深度特征中心，并最大程度地减少深度特征及其相应中心之间的距离。拟议的损失试图在两个学习目标中优化该模型，以防止过度确定预测并增加深度特征的判别能力（类间的可分离性和内部不变性），从而确保MI识别模型的有效性。我们对两个众所周知的基准（BCI竞争IV-2A和IV-2B）进行了广泛的实验，以评估我们的方法。结果表明，所提出的方法比两个数据集上的其他SOA模型都能达到更好的性能。提出的学习方案为MI分类任务中的CNN模型提供了更强大的优化，同时降低了过度拟合的风险，并增加了深入学习特征的歧视性。
公司的决议评估和公开披露
1.3该SS应与《英格兰银行》的《英格兰银行评估共振性的方法》（“银行”评估可分离性SOP的方法）结合使用。规则要求公司评估其解决准备工作，提交评估报告并发布其报告摘要。银行评估可共享性SOP的方法还规定了银行评估银行和建筑社会的可分辨率的方法，在这些方法中，银行作为解决方案机构的银行已通知他们的解决策略是他们的解决方案是保释或部分转移或银行作为银行的境内，或者是作为主机解决方案的目的，他们的目的是“在这些范围内”，以至于将其设置为“质量”。英国的MREL。1
参考框架引起的全息屏幕上的对称破坏
其中a（b）是普朗克单元中B的面积[1]。HP是由Bekenstein绑定在黑洞（BH）的热力学熵上的动机，传统上一直被束缚在绑定到的热力学熵，因此可以编码的经典信息，因此，一个独立的表面b，例如，一个独立的表面B，例如，伸展的地平线，BH [2，3]；有关评论，请参见[1，4]。但是，我们也可以从更一般的角度看待（1），是信息几何的基本原理，将A（有限的）最小表面B与任何（有限的）熵S相关联，因此与任何经典的宽度s位渠道相关联。可以构建这样的通道，而不会损失一般性，如下所示：让u = ab为有限的，封闭的量子系统，假设可分离性，| ab⟩= | A | B⟩在任何关注的时间间隔内，并写下交互：
人工智能在电气工程中的应用概述报告
*电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU aniladyasa@gmail.com U31T ** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU kailashchandrasenapati@gmail.com U31T *** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU sonalitripathy95@gmail.com U31T 摘要：本文首先认识到心智和认知之间的区别，并假设认知是心智的一个方面，提出了一个可分离性假设作为工作假设，该假设假定认知架构可以从更通用的认知架构中分解出来。思维，从而避免了对“强人工智能”假设提出的许多哲学异议。因此，寻找一个能够解释所有有趣认知现象的架构层次可能是徒劳的。计算机辅助工程已应用于当前的电气工程，主要涵盖电力系统和电机与驱动器领域，并用于展示人工智能在这些领域的应用潜力。与计算机模型不同，有几个相互作用的层次，这种相互作用使得即使是相对简单的认知现象，用一个层次来解释也是相当不完整的。由于人工智能技术具有永久和一致的能力，以及便于记录和复制的能力，因此可以在高压电源和其他电气工程领域的新技术开发中赋予这一特性。关键词：人工智能（AI）、神经网络、可分离性假设
机器学习在局部放电中的应用......
局部放电测量是最重要的诊断方法之一，在交流电压下得到了深入研究。此外，机器学习已经建立，并已成功用于自动识别局部放电缺陷多年。对于交流电压，有几种诊断方法和解释工具。在直流电压领域情况并非如此，因此需要重要的工具来解释结果。本文研究了 HVDC GIS/GIL 的典型局部放电缺陷，但这些方法也可以用于其他高压设备。机器学习技术是用 MATLAB 和 WEKA 实现的。从局部放电脉冲序列中得出的统计参数被用作特征。对特征进行了层次聚类，以分析局部放电缺陷之间的可分离性。使用三种流行算法（SVM、k-NN、ANN）进行分类。这些算法的参数各不相同，并相互比较。SVM 明显优于其他分类器。
原始引力波的压缩导致量子不和谐
摘要：从量子不一致性的角度研究原初引力波的压缩效应。构造了不具有量子不一致性原初引力波的经典态，并与邦奇-戴维斯真空进行比较，证明了原初引力波引起的宇宙微波背景涨落的角功率谱的振荡行为可以作为原初引力波量子不一致性的特征。此外，还讨论了量子退相干对超视界模式下原初引力波的纠缠和量子不一致性的影响。对于具有退相干效应的原初引力波态，我们考察了C. Kiefer 等人引入的退相干条件和关联条件（Class. Quantum Grav. 24 (2007) 1699）。我们表明，退相干条件不足以保证 PGW 的可分离性，而关联条件意味着物质主导时代的 PGW 具有量子不一致性。
玻色子量子计算优势资源
量子计算机有望大幅超越其经典计算机。然而，实现这种计算优势的非经典资源很难确定，因为这些潜在优势的产生并非单一资源，而是多种资源的微妙相互作用。在本信中，我们表明，每个玻色子量子计算都可以重铸为连续变量采样计算，其中所有计算资源都包含在输入状态中。利用这种简化，我们推导出一种用于强模拟玻色子计算的通用经典算法，其复杂性与输入状态和测量设置的非高斯恒星等级成比例。我们进一步研究了有效模拟相关连续变量采样计算的条件，并基于缺乏被动可分离性确定了非高斯纠缠的操作概念，从而阐明了压缩、非高斯性和纠缠等玻色子量子计算资源的相互作用。
![arXiv:2305.07596v4 [quant-ph] 2024 年 2 月 18 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f0edfb6b881441392efadaca31f3652c14aa1cee.png)
arXiv:2305.07596v4 [quant-ph] 2024 年 2 月 18 日
在量子信息科学与技术领域，量子态和相关过程的表示和可视化对于研究和教育都至关重要。在此背景下，重点尤其放在少数量子比特的集合上。单量子比特和多量子比特系统存在许多强大的表示，例如著名的布洛赫球和概括。在这里，我们利用维度圆符号作为此类集合的表示，采用所谓的量子比特圆符号和在 n 维空间中表示 n 粒子系统的想法。我们表明，可分离性的数学条件导致可视化的量子态的对称条件，为少数量子比特系统中的纠缠以及因此为各种量子算法提供了新的视角。通过这种方式，维度符号有望将少数量子比特系统中的非平凡量子纠缠特性和过程传达给更广泛的受众，并可以作为直观量子洞察力和形式数学描述之间的桥梁，增强对这些概念的理解。