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World File Search System可分离性
生成面部识别的双峰隐私数据
最先进的面部识别系统的性能至关重要的是大规模培训数据集的可用性。然而，如今的收集和分布生物识别数据的收集和分布已经增加，这已经导致了有价值的面部识别数据集的缩回。合成数据的使用代表了一个潜在的解决方案，但是，对训练识别模型有用的保护隐私面部图像的产生仍然是一个空旷的问题。生成方法，但仍与可见光谱绑定。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的身份条件生成框架，能够生成可见和近红外隐私的面部图像的大规模识别数据集。该框架依赖于一种新型的身份条件条件的双分支样式的生成对抗网络，以允许综合由预识别的识别模型的特征确定的一致性高质量样本。此外，该框架结合了一个新颖的过滤器，以防止隐私阐明身份的样本到达生成的数据集并提高身份可分离性和身份内部多样性。对六个公开可用数据集进行的广泛实验表明，我们的框架可以在保留现实世界主题的隐私性的同时获得竞争性合成能力。合成的数据集还比竞争方法甚至小规模的现实世界数据集生成的数据集更加有助于培训更强大的识别模型。使用可见的和近红外数据进行训练，还可以在现实世界可见的频谱基准上提高识别精度。因此，使用多光谱数据的培训可以潜在地改善仅利用可见光谱的现有识别系统，而无需其他传感器。
引用出版版本的引文：吴，x，jiang，s，li，g，liu，s，metcalfe，b，chen，l＆zhang，d 2023，''卷卷卷神经网络的深度学习
摘要 - 目的：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习已使用头皮脑电图（EEG）在脑部计算机界面（BCIS）方面取得了成功。然而，对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影（SEEG）基于BCIS（SEEG）的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此，在本文中，对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法：招募了三十例癫痫患者，并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法，包括过滤库公共空间模式（FBCSP）和五种深度学习方法（EEGNET，浅层和深CNN，Resnet，Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体），用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验，以研究Resnet和STSCNN的窗口，模型结构以及解码过程的影响。结果：EEGNET，FBCSP，浅CNN，DEEP CNN，STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1％，38±4.9％，60±3.9％，60±3.3％，61±3.2％和63±3.1％。对所提出方法的进一步分析表明，在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论：重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的，并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义：这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外，本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
![arxiv：2106.09655v1 [Quant-ph] 2021年6月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d060758f07249d1501a47f27aebd0a7f189f4124.webp)
arxiv：2106.09655v1 [Quant-ph] 2021年6月17日
不能复制量子信息是量子信息理论与经典信息理论之间最明显的差异之一。这一事实是在现代量子信息理论[WZ82]的早期发现的，这是由Quanm-tum通信的角度进行的无关，同时是加密协议的基石：不可敲打的不可能阻止恶意的窃听者拦截消息并复制消息而不会扰乱原始原始原始。仅适用于完全可区分的量子状态的家庭，才能自然地问一个人是否可以通过要求给定品质的大约克隆来放松这一非常严格的要求。这是通用不对称量子克隆的主题，这是当前论文的主题。在过去的三十年中，量子克隆问题引起了很多关注。从早期的通用量子克隆（BH96]的开创性工作开始，许多作者研究了不同的克隆场景（对称与非对称，Qubit，Qubit vs. qudit等）[CER98，WER98，WER98，KW99，KW99，CER00，FFC05]。Two series of papers are concerned with the most general, asymmetric, 1 → N quantum cloning problem: one from Kay and collaborators [ KRK12 , Kay14 , Kay16 ], and another one using techniques from group representation theory, by ´ Cwikli´nski, Horodecki, Mozrzymas, and Studzi´nski [ ´ CHS12 , SHM13 , S ‘chm14]。对我们来说重要的是，Hashagen在[Has17]中研究了1→2个普遍的不对称案例，重点是优点的不同数字；这项工作中使用的技术基于Eggeling和Werner [EW01]和Vollbrecht和Werner [VW01]的先前结果，涉及对称状态的可分离性。
通过对称测量构建的纠缠见证的不可分解性
量子纠缠是一种重要资源，在量子信息处理、量子通信、量子计算和其他现代量子技术中发挥着基础性作用 21,31。特别是，任何二分纠缠态都会增强隐形传态能力 29 并表现出隐藏的非局域性 30。量子任务的实用性通常随着纠缠量的增加而增加 2,41,42。纠缠态的表征在理论和实践中都至关重要。然而，区分可分离态和纠缠态的问题仍然悬而未决；事实上，它是 NP 难问题 14。对于量子比特-量子比特和量子比特-量子三体系统，著名的 Peres-Horodecki 正部分转置 (PPT) 标准给出了必要和充分可分离性条件 19,32。在高维中，这一条件才是必要的，这首先在四元组-四元组系统 19 中得到证明。更精细的检测方法包括可计算交叉范数或重新调整 (CCNR) 标准 4、6、18、34、相关矩阵标准 9、10、局部不确定性关系标准 16、约化密度矩阵标准 3 和协方差矩阵标准 13。另一种纠缠检测方法是通过纠缠见证，它们是 Hermitian 块正（但不是正）算子。因此，任何这样的算子在可分离状态下都是正的，并且状态 ρ 是可分离的当且仅当对于每个纠缠见证 W ，Tr(ρW)≥0。所有纠缠态都有检测它们的见证人 43、44。换句话说，如果 ρ 是纠缠的，则存在一个（非唯一的）见证人 W ，使得 Tr(ρW)<0。问题在于为给定状态找到合适的见证人。与其他检测方法相比，选择纠缠见证人的优势在于，状态的不可分性取决于计算该状态下 W 的期望值。因此，它比全状态断层扫描需要的信息更少，这也意味着需要更少的实验设备和更少的测量。存在一类特殊的见证人，可以检测具有正部分转置的量子态，也称为束缚纠缠态 17、20、24、25、44。它们被称为不可分解的，因为它们不能分解为 W = A + BŴ，其中 A 和 B 为正，其中Ŵ是部分转置。此类算子没有通用的构造方法，而且通常很难确定见证人是否可分解。然而，已经发现了几类不可分解的纠缠见证，例如与众所周知的重新调整或可计算交叉范数 (CCNR) 可分离性标准 5、6、35 和协方差矩阵标准 12、13、26 相关的标准，以及它们的概括 37、38。在构建纠缠见证时，人们经常使用相互无偏基 (MUB)。C d 中的正交基是相互无偏的当且仅当属于不同基的任意两个向量之间的转换概率为常数 11 。在参考文献 8 中，作者使用 MUB 定义了一类新的见证人，并分析了它们在 d = 3 中的属性。这种构造已以多种方式得到推广。Li 等人为相互无偏测量 (MUM) 27 和对称信息完全测量 (SIC-POVM) 28 引入了类比算子。Wang 和 Zheng 45 考虑了不同维度的复合系统中基于 MUB 的见证人。Hiesmayr 等人 15 表明，不等价和不可扩展的 MUB 集有时对检测纠缠更有用，而 Bae 等人 1 发现需要超过 d / 2 + 1 个 MUB 来识别束缚纠缠态。涵盖各种纯度的 MUM 均能检测到与
量子信息——硕士学位...
国家和团体。量子力学公理、量子比特、自旋-1/2、光子极化、密度算子、二分量子系统、布洛赫球、施密特分解、纠缠、集合解释的模糊性、凸性、集合的准备、比光还快？量子擦除、HJW 定理、两个量子态相距多远？、保真度和乌尔曼定理、距离测量之间的关系。措施和演变。正交测度及其他、正交测度、广义测度、量子通道、求和算子表示、可逆性、海森堡框架中的量子通道、量子运算、线性、完全正性、通道状态对偶和通道扩张、通道状态对偶、Stinespring 扩张、重新审视公理、三个量子通道、去极化通道、相移通道、振幅衰减通道、开放量子系统的主方程、马尔可夫演化、刘维尔、阻尼谐振子、非马尔可夫噪声、高斯相位噪声、自旋回波、量子比特作为噪声谱仪、非零温度下的自旋玻色子模型。量子纠缠。 EPR 对的不可分离性、隐藏量子信息、爱因斯坦局部性和隐藏变量、贝尔不等式、三个量子硬币、量子纠缠与。爱因斯坦局域性、其他贝尔不等式、CHSH 不等式、最大违反、量子策略优于经典策略、所有纯纠缠态都违反贝尔不等式、光子、实验和漏洞、使用纠缠、密集编码、量子隐形传态、量子隐形传态和最大纠缠、量子软件、量子密码学、EPR 量子密钥分发、无克隆、混合态纠缠、可分离性的部分正转置准则、无纠缠的非局域性、多方纠缠、量子三盒、猫态、纠缠增强通信、操纵纠缠。
PHY-923 量子信息和计算学分...
PHY- 923 量子信息与计算 学分：3-0 先决条件：无 目标和目的：这是一门研究生课程，旨在让学生具备量子力学的基础知识。本课程介绍量子信息的基本结构和程序及其应用。课程的一部分还专门介绍量子计算和量子纠错。 核心内容：量子比特、量子门、信息论、量子算法、量子纠错、量子信息应用 详细课程内容：动机；量子比特、正交态；非正交态；斯特恩·格拉赫实验、量子比特、算子、布洛赫球；单量子比特的密度算子、量子比特密度矩阵的测量、广义测量、POVM、量子密钥分发（使用单量子比特）、量子比特系统、密度矩阵、超光速通信、量子纠缠、贝尔态、EPR 对的不可分离性、贝尔不等式、贝尔不等式的最大违反、纠缠的用途：量子密钥分发（量子无克隆）、量子密集编码、量子态鉴别、量子隐形传态、香农熵、经典数据压缩、冯·诺依曼熵、量子数据压缩、可访问信息、量化纠缠：纠缠浓度和冯·诺依曼熵、佩雷斯可分离性标准、计算机科学概论、图灵机、经典门、复杂性类、量子计算：量子电路、量子门、模拟、Deutsch 算法、量子搜索算法：Grover 算法、量子傅里叶变换、相位估计及其在排序和因式分解中的应用、量子计算动态系统、量子计算机的物理实现、单个量子比特的退相干模型、比特翻转通道、相位翻转通道、比特相位翻转通道、去极化通道、振幅阻尼、相位阻尼、解纠缠课程成果：在课程结束时，学生将能够
超越分离：迈向量子程序模块化推理的规范语言
(1) 一个有用的计算机内存概念模型；(2) 用于描述内存真实陈述的逻辑模型和规范语言；(3) 这些模型（概念模型和逻辑模型）的有效重叠；(4) 分离连词 ∗ ，使框架规则能够进行局部推理；(5) 可扩展的前置条件和后置条件。框架规则规定，如果我们有一个有效的三元组 { 𝑃 } 𝑐 { 𝑄 }，那么我们可以用某个谓词 𝑅 扩展它的前置条件和后置条件，前提是 𝑅 没有任何与 𝑐 修改的变量共同的自由变量，从而得到 { 𝑃 ∗ 𝑅 } 𝑐 { 𝑄 ∗ 𝑅 } 。这样，我们可以对程序片段进行局部推理，同时忽略该片段周围的全局环境。Zhou 等人目前已开展了用于量子计算的分离逻辑方面的工作。 [ 2021 ] 和 Le 等人 [ 2022 ] 仅迎合了上述两个特征——逻辑模型和框架规则。具体而言，它们都没有提供量子软件工程师可以依赖的量子记忆模型，也没有提供可用的规范语言来编写关于量子态的真实陈述。缺乏概念性量子记忆模型，更重要的是，缺乏有用的断言语言，阻碍了前置条件和后置条件的可扩展性，使得这些逻辑难以在实践中使用。量子设置中分离合取的最直观解释是可分离性：当两个状态不纠缠时，可以在这些状态之间放置一个 ∗，这是现有工作所采用的。与经典设置不同，在分离逻辑发明之前的几十年里，指针混叠的可能性阻碍了霍尔逻辑在实际软件中的应用，而可分离量子态之间不存在混叠问题，因此不需要更通用的分离合取概念。然而，这些量子分离逻辑缺乏在本地陈述纠缠态任何有用信息的能力。在目前的量子
量子纠缠：自旋 1/2
量子纠缠：自旋 1/2 Masatsugu Sei Suzuki 和 Itsuko S. Suzuki 纽约州立大学宾汉姆顿分校物理系 (日期：2022 年 2 月 7 日) 在这里我们讨论量子纠缠的物理学。起初，本科生如果只想知道量子纠缠的基本点，可能会在理解技术术语的定义时遇到一些困难，例如超距幽灵作用、非局域性、局域性、隐变量理论、可分离性、量子比特等等。这些词的定义在附录中给出（来源：维基百科）。贝尔不等式的推导在数学上并不那么复杂。人们必须从实验的角度验证贝尔不等式不满足量子纠缠现象，并使用纠缠的自旋或光子。到目前为止，已经出版了许多关于量子纠缠、量子信息和量子计算机的书籍。即便我读了这些书，包括量子力学的教科书，我还是没有充分理解超距幽灵行为到底是怎么回事。为了给本科生讲授量子纠缠，我觉得有必要更详细地了解量子纠缠的这种怪异性。当我努力理解爱因斯坦命名的超距幽灵行为时，我有幸读了一本名为《爱因斯坦：他的一生和宇宙》（W. 艾萨克森著）的书。我意识到这本书可以很好地描述量子纠缠行为的怪异性。当然，那些想从数学上了解这种怪异行为本质的物理学家，可能不会满足于艾萨克森给出的简单明了的解释。这里将这本书的内容总结如下。（a）量子力学断言，粒子除了被观察时外，没有确定的状态，两个粒子可以处于纠缠态，因此对一个粒子的观察可以立即决定另一个粒子的性质。一旦进行任何观察，系统就会进入固定状态。（b）这对于微观量子领域来说可能是可以想象的，但当人们想象量子领域与可观察的日常世界之间的交集时，就会感到困惑。（c）EPR 论文未能成功证明量子力学是错误的。但最终确实清楚，量子力学与我们对局域性的常识理解不相容——我们对远距离幽灵般的作用的厌恶。奇怪的是，爱因斯坦显然比他希望的要正确得多。
没有Interoception
互认为已成为心理学，神经科学和医学中的重要结构，指的是对体内内部信号的看法和处理（Craig，2002; Khalsa et al。，2018）。人们认为在情感体验，自我调节和各种临床状况中起着至关重要的作用（Barrett and Simmons，2015； Tsakiris和Critchley，2016）。Interoception作为跨越身体领域的相干系统的概念已获得了吸引力，研究人员通常将其视为单一能力。但是，越来越多的证据挑战了这一概念化。实际上，不同感受性通道的准确性存在很大的可变性（Vaitl，1996; Ferentzi等，2017，2017，2018; Harver等，1993; Whitehead and Drescher，1980; Garfinkel et al。，2016，2016，2017）。虽然本文的标题有意挑衅，但它突出了领域中的一个关键问题：即，“ Interocection”一词通常以相信它所声称的现象的复杂性和多样性的方式使用。本文提供的证据主要集中在不同方式之间的准确性上，尽管我们承认，互认为包含超出精度（例如，敏感性，意识，注意力，强度）的多个维度。即使在这个集中的范围内，数据也强烈表明将Intersoception视为统一结构是有问题的。互感指数与有效和临床变量之间的关联在域之间也有所不同（Baranauskas等，2017； Paulus和Stein，2010）。这种互相感知的这种整体观点反映了类别之间的张力（即通过共享特征分组的实体类别）和概念（即，捕获类别的精神表征）的概念（即，捕获一个类别的本质），让人联想到摩西的感知：从远处出发，从远处出发，相互互动的概念是一种概念，但相关的概念是一个复杂的概念。子概念 - 单个瓷砖的金。实际上，研究始终发现跨互感任务的行为绩效的弱或不存在相关性，探测了不同的模态，例如心脏，呼吸和胃肠道感知（Ferentzi等，2018; Garfinkel et al。在下一节中，我们回顾了跨模式跨性别能力的可分离性的证据。我们关注更广泛研究的感知：心脏，呼吸道和热信号。1我们的中心论点是，一个互感领域中的进步或训练并不一定会转化为他人，这与单一跨性别能力的概念相反。这种分离性类似于运动中的运动能力：虽然网球的提高效率可能会因为类似的需求而转移到泡菜，但在高尔夫和水球等不同运动之间的技能转移最少，这需要极大的物理才能。