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脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
在嘈杂环境中调整单个和多个量子发射器的光谱特性
动态环境中的量子发射器的能级可能会随着波动的浴液而不受控制地漂移。这会导致发射和/或吸收光谱分布在很宽的频率范围内，并对各种应用构成挑战。我们考虑一个量子发射器，它处于一个能级改变的环境中，因此发射频率由给定平均值周围的高斯随机分布表示，给定标准差和相关时间。我们研究了该系统在受到周期性有限宽度π脉冲序列影响时的发射光谱。我们表明，这种外部场协议可以通过将大部分发射光谱重新聚焦到脉冲载波频率上来有效克服该系统中的光谱扩散。我们进一步考虑了不同噪声环境中的两个这样的发射器，发现通过在两个系统上应用有限宽度脉冲序列可以使双光子干涉操作变得高效。最后，我们展示了一组名义上相似的发射器，每个发射器都有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱可以重新聚焦到具有明确中心峰的线形上，该峰的线宽与单个孤立无噪声发射器的线宽相同，而这些发射器各自具有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱本来会根据随机分布不均匀地加宽。这些结果表明，对于这种特定的噪声环境模型，外部控制协议可以保护光谱特性，这里用有限宽度脉冲的周期性序列来表示。
从嘈杂的霍金辐射中解码海登-普雷斯基尔
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完全量子非本地游戏具有嘈杂的最大纠结状态
本文认为具有嘈杂的最大纠缠状态的完全量子非本地游戏的可定性。完全量子的非本地游戏是非本地游戏的概括，在该游戏中，问题和答案都是量子，裁判员执行了二进制POVM测量，以决定他们在从玩家那里获得量子答案后是否赢得了游戏。完全量子非本地游戏的量子值是他们赢得游戏概率的至高无上的量子，在该游戏中，超越人在玩家之间共享的所有可能的纠缠状态以及玩家执行的所有有效的量子操作。开创性工作mip ∗ = re [16，17]意味着不确定要近似完全非局部游戏的量子值。即使只允许玩家共享（任意多个副本）最大纠缠的状态，这仍然存在。本文调查了共享最大纠缠状态嘈杂的案例。我们证明，嘈杂的最大纠缠状态的副本上有一个可计算的上限，以便玩家赢得一个完全量子非局部游戏，概率是任意接近量子值的概率。这意味着可以决定这些游戏的量子值。因此，近似完全量子非局部游戏的量子值的硬度与共享状态中的噪声并不强大。本文建立在联合分布的非相互作用模拟的框架上[12,7,11]，并在[26]中概括了非本地游戏的类似结果。我们将傅立叶分析的理论扩展到超级操作员的空间，并证明了几个关键结果，包括不变性原理和超级操作员的尺寸降低。这些结果本身就很有趣，并且被认为具有进一步的应用。
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。
校正：splitnet：可学习的清洁噪声标签，用于嘈杂标签学习
本文的原始版本不幸地包含确认部分中的错误。确认部分被错误地发布，因为这项研究得到了文化，体育和旅游研发计划的支持，该计划通过韩国创意内容机构赠款，由文化，体育和旅游部资助（关于神经水印技术的研究，用于版本的AI 3D Content，RS-2024-00348469，Technology of Multos of Technology of Multos of Mytim of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Mertion of Mote of Markight Technipers of Mertion of Technologigh RS-2024- 00333068）和韩国国家研究基金会（RS-2024-00346597）。这项工作也得到了Sam-Sung Electronics Co.，Ltd（项目IO220829-02236-01）的支持。，但应该是通过韩国创意局的文化，体育和旅游研发计划的支持，这项研究得到了由文化，体育和旅游业的敏锐的奖励（RS-2024-00345025，
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
在嘈杂环境中任意单QUTRIT状态的联合远程准备
摘要。在本文中，提出了针对任意单Qutrit状态的联合远程准备计划。首先，我们介绍了如何以密度运算符的形式在理想环境中远程准备任意的单Qutrit状态。然后，我们研究了与Weyl oberators相对应的四种典型类型的3D Pauli样噪声的影响：Trit-plip，T型相频率，TRIT相 - 频率和在理想环境中的T-Depolarising。对于每种类型的噪声，我们计算和分析了有限度的结果。结果表明，当考虑到trit-plip，trit-phase频率和t-偏度噪声时，实现与噪声因子和目标状态的所有系数有关。然而，当考虑t阶段频率噪声时，实现仅与目标态的噪声因子和振幅系数有关。
嘈杂中尺度量子时代及以后的混合量子-经典算法
混合量子-经典算法是当前量子计算研究的核心，尤其是考虑到嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代，已经进行了许多实验演示。从这个角度来看，我们从非常广泛的意义上讨论了算法是混合量子-经典算法的含义。我们首先非常直接地探索这个概念，通过基于抽象表示理论的先前工作构建一个定义，认为算法混合的原因不是直接的运行方式（或它消耗了多少经典资源），而是经典组件是否对计算的底层模型至关重要。然后，我们从更广泛的角度看待这个问题，回顾了一些混合算法，并讨论了是什么让它们混合，以及它们出现的历史和与硬件相关的考虑因素。这自然会引发对这些算法未来前景的讨论。为了回答这个问题，我们转向在经典计算中使用专用处理器。经典趋势不是新技术完全取代旧技术，而是增强它。我们认为量子计算的发展不太可能有所不同：混合算法很可能会在 NISQ 时代之后继续存在，甚至进入完全容错时代，量子处理器将通过执行专门的任务来增强已经强大的经典处理器。
因果秩序的叠加可以在非常嘈杂的通道下传送中的量子优势
未知量子状态的传送[1-3]是量子信息科学的基石。但是，标准传送协议的完美实现[1]需要高度脆弱的单元。因此，在实际情况下，必须考虑不完美的单线[4，5]，其中资源状态偏离完美单元的程度，控制着传送的实现中的退化。最终，如果不完美的增长超出了一定阈值，则可以通过经典手段满足或超过所产生的限制，这表明标准传送协议不再提供任何量子优势。在这封信中，我们表明，即使资源状态与完美的单元显着不同，如果发送者和接收器可以访问量子开关[6-14]，则可以保留如此量子优势。实际上，我们表明，实际上，更高的缺陷可能对量子传送更有帮助。量子开关是具有因果秩序叠加的过程的一个示例[7，8，15]。最近已利用此类过程来改善查询复杂性任务[16]，增强了量子通道的经典能力[6，9，11]，并改善了稳态量子量子温度计[17]。目前的工作将其拟合到该范式中，这是另一个明确的例子，其中因果秩序的叠加产生了有限的操作优势。