XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可观
用于可观测量计算的量子信息处理机
90095，美国 关键词：相干性作为逻辑变量；半导体胶体量子点；量子信息处理；二维电子光谱；李代数动力学；奇异值分解 *通讯作者：Raphael Levine，Raphy@mail.huji.ac.il；Francoise Remacle，fremacle@uliege.be
准德西特可观测量的量子德西特根
在膨胀宇宙学中，准德西特优雅退出使我们能够测量原始 dS 相的量子特征，特别是由谱指数 ns 参数化的尺度不变性的缺乏。在本文中，我们总结了之前关于如何在 dS 平面基态 (dSQFI) 的 dS 量子 Fisher 信息中实现底层原始标度定律的工作。在大尺度上，dSQFI 明确地将 ns 的值设置为 0.9672，而无需任何 qdS 输入。该值与张量与标量之比无关，该比的值需要模型相关的输入。此外，dSQFI 预测，在大尺度上，小规模的运行与当前的实验结果兼容。dSQFI 对小尺度的其他现象学后果将在未来的出版物中讨论。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
通过一个轴扭曲的轴线挤压非线性自旋可观察物：分析研究
摘要。在两级原子的合奏中，可以用集体自旋描述，可以使用纠缠状态来增强干涉精度测量的灵敏度。非高斯旋转状态可以产生比自旋方形高斯状态更大的量子增强，但它们的使用需要测量可观察到的旋转三个成分的非线性函数。在本文中，我们制定了使用非线性单轴扭曲的哈密顿量产生的非高斯状态实现最佳量子增强的策略，并表明测量后交互作用技术在量子参数估计方案中扩大输出信号已知，在量子参数估计方案中扩大了效果，在量子估计方案中具有效率。包括来自原子实验的相关退积过程的存在，我们可以通过分析确定非高斯过度斑点状态的量子增强，这是任意原子数的噪声参数的函数。
采用全量子比特多可观测测量策略的多分类混合量子神经网络
摘要：量子机器学习是量子计算在数据分类方面的一个很有前途的应用。然而，之前的研究大多集中在二分类上，对多分类的研究很少。最大的挑战来自于近期量子器件对量子比特数量和量子电路大小的限制。在本文中，我们提出了一种混合量子神经网络来实现真实世界数据集的多分类。我们使用平均池化下采样策略来降低样本的维数，并设计了一个阶梯状参数化量子电路来解开输入状态。除此之外，我们采用全量子比特多可观测测量策略来从量子系统中捕获足够的隐藏信息。实验结果表明，我们的算法优于经典神经网络，并且在不同的多分类数据集上表现尤为出色，这为在近期量子处理器上将量子计算应用于真实世界数据提供了一些启示。
统一可观测量的量子和经典速度极限
噪声的存在或与环境的相互作用可以从根本上改变原本孤立的量子系统的可观测量的动态。我们推导出开放量子系统可观测量演化速度的界限。这个速度限制分为 Mandelstam 和 Tamm 的原始时间-能量不确定性关系和最近为经典系统推导出的时间-信息不确定性关系，并且两者都推广到开放量子系统。通过分离系统动力学的相干和非相干贡献，我们推导出演化速度的下限和上限。我们证明后者对可观测量的速度提供了比以前已知的量子速度限制更严格的限制，并且速度算子的首选基础可以完全表征达到速度极限的可观测量。我们使用这种构造来限制非相干动力学对可观测量演化的影响，并找到为可观测量的演化提供最大相干加速的哈密顿量。
机器学习可观察性 101
ML 可观测性平台使团队能够分析模型退化并找出出现的任何问题的根本原因。通过连接验证和生产之间的点来诊断模型问题的根本原因，这种能力是模型可观测性与传统模型监控的区别所在。虽然模型监控包括针对关键模型性能指标（例如准确性或漂移）设置警报，但模型可观测性意味着更高的目标，即彻底查明性能回归或异常行为。我们感兴趣的是原因。监控只对聚合和警报感兴趣。可观测性感兴趣的是我们可以从模型的预测、可解释性洞察、生产特性数据和训练数据中推断出什么，以了解模型操作背后的原因并构建工作流程来改进。
瞻博网络和 Kentik 提供人工智能驱动的网络可观测性
Kentik 是一家网络可观测性公司。我们的平台是网络前线的必备工具，无论是数字业务、企业 IT 还是服务提供商。网络专业人员依靠 Kentik 网络可观测性云来规划、运行和修复任何网络，依靠我们无限的粒度、人工智能驱动的洞察力和极快的搜索。Kentik 可以理解网络、云、主机和容器流、互联网路由、性能测试和网络指标。我们向网络专业人士展示他们需要了解的网络性能、健康和安全信息，以使他们的业务关键型服务大放异彩。网络为世界上最有价值的公司提供支持，这些公司信任 Kentik 的网络可观测性。IBM、Box 和 Zoom 等市场领导者依靠 Kentik 实现网络可观测性。请访问 kentik.com 并关注我们 @kentikinc 。
重离子碰撞中电磁场对电荷相关定向流可观测量的特征
p T ，其中 f 是带电粒子的 p T 光谱，常数 α 和 β（MeV 数量级）受磁场 y 分量约束，α 的符号仅由粒子形成时和粒子离开电磁场有效范围或冻结时碰撞系统中心的差值 [ t B y ( t ) ] 决定。该公式来自一般考虑，并由几个相关的数值模拟证实；它为量化不同磁场配置的影响提供了有用的指南，并提供了证据，说明为什么测量来自 Z 0 衰变的粲子、底子和轻子的 v 1 及其相关性是探测超相对论碰撞中初始电磁场的有力工具。
慢速磁动力学中自旋惯性的可观察效应
landau-lifshitz-gilbert（LLG）方程，用于对铁磁体中的磁动力学进行建模，默认假设与自旋进液相关的角动量可以立即放松，而当真实或有效的磁场导致进液的实际或有效的磁场时，则可以关闭。对“自旋惯性”的这种忽视是非物理的，会违反节能。最近，修改了LLG方程以说明惯性效应。然而，共识似乎是，在慢速磁力动力学中，这种效果随着时间的流逝而言是不重要的，比角动量的放松时间更长，这通常在铁磁体中很少fs至〜100 ps。在这里，我们表明，即使在缓慢的磁动力学中，自旋惯性也至少有一个非常严重且可观察到的作用。它涉及与用外部试剂（例如磁场）翻转纳米级铁磁铁磁化相关的开关误差概率。当场强接近开关的阈值时，开关可能需要〜ns，这比角动量放松时间长得多，但是在开关误差概率中感觉到了自旋惯性的效果。这是因为开关轨迹的最终命运，即无论是导致成功还是失败，当由于旋转惯性造成的坚果动力学时，在开关动作的前几个PS中发生的事情会影响。自旋惯性增加了误差概率，这使开关更容易出错。这具有至关重要的技术意义，因为它与磁逻辑和记忆的可靠性有关。