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PA-2A产品手册
将PA-2A连接到分页端口时，必须关闭谈话电池开关（DIP开关4）。PA-2A将放大从分页端口发送的所有信号。页面警报音调（DIP开关3）不是可用的选项。与未使用的电话线输入（中继端口）接口时，必须打开谈话电池开关（DIP开关4），并且必须将PA-2A连接到未使用的干线端口。只需访问该中继端口，然后将其交谈到手机到页面。可以使用DIP Switch 3.当启用页面警报音时，分页将中断并在页面的持续时间内张开响亮的铃声。在这两种情况下，PA -2A可以监视1-6 C.O.线，1-6个模拟PABX/KSU站或干触点闭合以进行响亮的铃声。当在这些线输入上检测到环电压或在第3和4上关闭触点时，PA-2A将产生选定的铃声。为嘈杂的区域选择电子摇式音调（传统的响亮铃声）。柔和的铃声在较少的嘈杂环境中效果很好。
使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。
gleipnir：探索量子程序的实际错误分析
实用误差分析对于嘈杂的中等规模量子（NISQ）计算的设计，优化和评估至关重要。然而，量子程序中的边界错误是一个巨大的挑战，因为量子错误的影响取决于指数的大量子状态。在这项工作中，我们提出了Gleipnir，这是一种新颖的方法论，实际上可以计算量子程序中经过验证的错误界限。gleipnir引入了（ˆ 𝜌，𝛿） - diamond norm，这是一个误差度量，该误差度量受近似状态ˆ及其距离组成的量子谓词约束的误差度量，并将其距离为理想状态𝜌。可以使用基于矩阵乘积状态的张量网络自适应地计算此谓词（ˆ 𝜌，𝛿）。gleipnir具有轻巧的逻辑，用于基于（ˆ 𝜌，𝛿）-diamond Norm Metric的嘈杂量子程序中的错误界限的推理。我们的实验结果表明，Gleipnir能够为具有10至100 QUBIT的现实世界量子程序有效地产生严重的误差范围，并且可用于评估量子编译器转换的误差缓解性能。
量子通信的容量量量子中继器
在当今的量子通信中，主要问题之一是缺乏可以同时确保高率和长距离的量子中继器设计。最近的文献已经建立了端到端能力，这些容量是通过量子网络中量子和私人通信的最一般协议可以实现的，其中包括量子中继器链的情况。但是，是否存在实现这种能力的物理设计仍然是一个具有挑战性的目标。在这种动机的驱动下，在这项工作中，我们为连续可变的量子中继器提出了设计，并表明它实际上可以实现这一壮举。我们还表明，即使在嘈杂的政权中，我们的费率也超过了Pirandola-Laurenza-ottaviani-Banchi（PLOB）结合。使用无噪声线性放大器，量子记忆和连续变化的钟形测量值，我们的中继器设置是开发出来的。，我们为我们在设计中使用的连续变量量子记忆的非理想模型提出了一个非理想模型。然后，我们表明，如果使用量子链路太嘈杂和/或低质量的量子记忆和放大器，那么潜在的量子通信率将偏离理论能力。
ClearClip：分解密度的剪辑表示...
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
LLM 有助于缓解脑信号和语言对齐的跨学科变异性
从脑电图信号中解码人类活动一直是一个热门的研究课题。虽然最近的研究越来越多地将重点从单一受试者转移到跨受试者分析，但很少有人探索该模型对以前未见过的受试者的脑电图信号进行零样本预测的能力。本研究旨在调查深度学习方法是否可以捕获人类脑电图信号中固有的与受试者无关的语义信息。这些见解对于脑机接口 (BCI) 至关重要，因为一方面，它们证明了模型对受试者特定时间偏差的稳健性，另一方面，它们显着增强了下游任务的通用性。我们使用大型语言模型 (LLM) 作为去噪代理，从嘈杂的脑电图信号中提取与受试者无关的语义特征。包括消融研究在内的实验结果强调了 LLM 在从嘈杂的 EEG 数据中解码与主题无关的语义信息方面的关键作用。我们希望我们的研究结果将有助于推进 BCI 研究，并帮助学术界和工业界将 EEG 信号应用于更广泛的应用。
QOS：量子操作系统
摘要 我们引入了量子操作系统 (QOS)，这是一个统一的系统堆栈，用于管理量子资源，同时减轻其固有的局限性，即其有限且嘈杂的量子比特、（时间和空间）异质性和负载不平衡。QOS 具有 QOS 编译器 - 一种模块化和可组合的编译器，用于分析和优化量子应用程序，使其在具有高性能和可配置开销的小型嘈杂量子设备上运行。为了可扩展地执行优化的应用程序，我们提出了 QOS 运行时 - 一种高效的量子资源管理系统，它可以跨空间和时间多程序和调度应用程序，同时实现高系统利用率、低等待时间和高质量结果。我们在 IBM 托管的真实量子设备上评估 QOS，使用超过 70,000 个基准测试实例的 7000 次真实量子运行。我们表明，QOS 编译器实现了 2.6 到 456.5 倍的更高质量结果，而 QOS 运行时进一步将质量提高了 1.15 到 9.6 倍，并将等待时间减少了多达 5 倍，同时仅牺牲 1-3% 的结果质量（或保真度）。
评估NISQ ERA设备中噪声对变异量子电路的影响
摘要 - 量子量的有限供应和明显的量子噪声对嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代的量子算法的能力施加了限制。NISQ设备具有多种应用，例如变分量子电路（VQC），它为困难优化和机器学习问题提供了答案。本文对NISQ环境中的量子变量分类进行了详尽的研究，重点是理解噪声对各种特征地图和VQC的影响。我们使用各种数据集评估量子分类器的有效性，从直接的二进制分类问题到更复杂的任务。我们的结果揭示了在减轻噪声效果，识别即使在嘈杂的情况下也表现出鲁棒性的特定量子电路设计中特征图和变异电路选择发挥作用的关键作用。为了强调量子机学习在解决NISQ设置中的复杂问题中的潜力，本研究强调了特征映射选择，变化电路设计，数据集复杂性和量子噪声之间的微妙相互作用。索引项 - 各个量子电路，NISQ设备，噪声，特征图，量子分类器。
clearclip：分解剪辑表示密集的视觉语言推理
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
汽车 /制造空间中的下一代经销商管理系统（DMS）< / div>
DMS的不间断和无缝访问以及许多相关和因应用程序也将非常重要。使用GP，电子商务，物联网，学习管理，分析，人工智能和流动性等越来越多的利基技术解决方案，必须在DMS生态系统中使用这些技术来实现各种地理位置。例如从房屋的舒适度到嘈杂的情况。因此，必须与这些技术/应用程序无缝集成，并且将不间断地访问它们。