XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System嘈杂
通过二阶对称适应微扰理论在嘈杂的中型量子计算机上实现精确的非共价相互作用能量
量子算法 2,14 – 16 可用于求解薛定谔方程，其资源成本随量子比特数呈多项式增长。不幸的是，目前可用的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 硬件 17 存在相对较差的门保真度和较低的量子比特数，18 这带来了两个关键挑战。首先，对于 NISQ 定制的量子算法 19 来说，最小化量子资源非常重要。最突出的 NISQ 方法是混合量子经典算法，如变分量子特征求解器 (VQE)、20,21 量子 Krylov 方法、18,22 – 26
用于剩余有用寿命估计（NMPM）的嘈杂多径平行混合模型
最近，对不同深度神经网络（DNNS）架构的平行杂交模型的持续发展，越来越多的兴趣激增，以保持有用寿命（RUL）估计。在这方面，本文在文献中的第一次介绍了一种新的基于Hybrid DNN的框架，用于RUL估算，称为嘈杂的多径平行混合模型，用于剩余有用的寿命估计（NMPM）。提议的NMPM框架是三个平行路径的编写，第一个使用了一个嘈杂的双向长短术语记忆（BLSTM），用于提取时间特征并学习在两个方向，正向和后门中学习序列数据的依赖。第二个平行路径采用嘈杂的多层感知器（MLP），由三层组成以提取不同特征类别的层。第三个平行路径利用嘈杂的卷积神经网络（CNN）来提取特征的组成类。然后将三个平行路径的串联输出送入嘈杂的融合中心（NFC）以预测RLU。提出的NMPM已根据嘈杂的训练机制进行了培训，以增强其泛化行为，并增强模型的整体准确性和鲁棒性。使用NASA提供的CMAPS数据集对NMPM框架进行了测试和评估，该数据集说明了卓越的性能与最先进的对应物相比。
Livio AI 消费者手册
得益于我们称之为“听觉现实”的先进技术，Livio AI 能够在最嘈杂的环境中发挥作用。事实上，最近的一项独立研究给予 Livio AI 助听器最高评价，与其他制造商的高级设备相比，它在嘈杂的聆听环境中降低背景噪音的效果最好。1
使用基于嘈杂学生的训练来提高 T1 加权对比增强 3D MRI 中的脑转移瘤检测率
摘要 — 早期发现脑转移瘤 (BM) 可能对癌症患者的预后产生积极影响。我们之前开发了一个框架，用于在 T1 加权对比增强 3D 磁共振图像 (T1c) 中检测小 BM（直径小于 15 毫米），以协助医疗专家完成这项时间敏感且高风险的任务。该框架利用专用的卷积神经网络 (CNN)，该网络使用标记的 T1c 数据进行训练，其中基本事实 BM 分割由放射科医生提供。本研究旨在通过一种基于嘈杂学生的自训练策略来推进该框架，以利用大量未标记的 T1c 数据（即没有 BM 分割或检测的数据）。因此，该工作 (1) 描述了学生和老师 CNN 架构，(2) 介绍了数据和模型噪声机制，以及 (3) 引入了一种新颖的伪标记策略，考虑到框架学习到的 BM 检测灵敏度。最后，它描述了一种利用这些组件的半监督学习策略。我们使用 217 个标记和 1247 个未标记的 T1c 检查通过 2 倍交叉验证进行了验证。仅使用标记检查的框架在 90% 的 BM 检测灵敏度下产生了 9.23 个假阳性；而使用引入的学习策略的框架在相同灵敏度水平下导致错误检测减少约 9%（即 8.44）。此外，虽然使用 75% 和 50% 标记数据集的实验导致算法性能下降（分别为 12.19 和 13.89 个假阳性），但使用嘈杂的学生训练策略的影响不太明显（分别为 10.79 和 12.37 个假阳性）。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
关于 AI 消费者宣传册
得益于我们称之为“听觉现实”的先进技术，Circa AI 可在最嘈杂的环境中发挥作用。事实上，最近的一项独立研究给予 Circa AI 助听器最高评级，与其他制造商的高级设备相比，它在嘈杂的聆听环境中降低背景噪音的效果最佳。1 我们的口罩模式功能有助于让戴着口罩的人更容易听到声音。
噪声量子态的力量和资源稀释的优势
纠缠蒸馏可以将嘈杂的量子态转换为单态，进而可用于各种量子技术任务，例如量子隐形传态和量子密钥分发。纠缠稀释是逆过程：单态转换为具有较少纠缠的量子态。虽然蒸馏的用处显而易见，但纠缠稀释的实际应用却不那么明显。在这里，我们表明纠缠稀释可以提高共享量子态对局部噪声的弹性。即使将单态稀释为具有任意小纠缠的状态，也可以观察到增加的弹性。我们将分析扩展到其他量子资源理论，例如量子相干性、量子热力学和纯度。对于这些资源理论，我们证明将纯量子态稀释为嘈杂量子态有利于保护系统免受噪声影响。我们的结果证明了量子资源稀释的用处，并为量子信息处理中嘈杂量子态优于纯态提供了一个罕见的例子。
基本复苏（BLS）临床人员
在心脏骤停后的前几分钟，进一步的信息可能几乎没有呼吸，或者不频繁，嘈杂，喘息。不要将其与正常呼吸混淆。注意，大约40％的所有心脏骤停患者中，观察到一种激动的呼吸模式。这种模式表现为缓慢的偶尔喘气和/或嘈杂的呼吸，没有明显的胸部上升或跌落。您经常只会看到腹部被“在”和“外”中推动。在“正常”呼吸期间，随着胸壁的膨胀，腹部被推出，因此您的评估应确保您可以看到胸部和腹部膨胀 *受害者可能几乎没有呼吸，或者不频繁，嘈杂，喘息。如果这样，请不要延迟开始胸部压缩（CPR）。如果诊断心脏骤停，获得帮助并开始CPR，患者更可能死亡。开始对低血压的非常病的患者开始心肺复苏术不太可能有害，并且可能会有所帮助
新研究表明，量子计算机更擅长猜测
量子计算机有望解决某些问题，其优势会随着问题复杂性的增加而增加。然而，它们也极易出错或产生噪音。Lidar 表示，挑战在于“在当今量子计算机仍然‘嘈杂’的现实世界中获得优势”。当前量子计算的这种容易产生噪音的情况被称为“NISQ”（嘈杂中型量子）时代，这个术语改编自用于描述传统计算设备的 RISC 架构。因此，目前任何量子速度优势的展示都需要降低噪音。