XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System嘈杂
场发射实验噪音很大，……有什么意义吗？
Anthony Ayari、Pascal Vincent、Sorin Perisanu、Philippe Poncharal、Stephen Purcell。所有场发射实验都是嘈杂的，……有任何有意义的实验吗？。真空科学与技术杂志 B，纳米技术和微电子学，2023 年，41 (2)，第 024001 页。�10.1116/6.0002338�。�hal-03960488�
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
具有人工智能的助听器
* 埃及索哈杰大学医学院耳鼻咽喉科听力学部摘要：人工智能 (AI) 的使用最近有所增加。2017 年代表了助听器行业新时代的开始，人工智能 H.A.它在克服听力挑战方面具有巨大的希望。我们认为，继数字信号处理和无线技术应用之后，人工智能是助听器领域的下一次革命。随着人工智能 (AI) 的使用，听力受损者将更容易更清楚地理解语音，特别是在不同的环境情况下。人工智能 (AI) 通常与机器学习同义，是计算机模拟人类智能解决问题、逻辑推理和管理复杂问题的能力。无需编程，人工智能就可以自动从经验中学习。这样它就可以识别佩戴者的聆听环境，然后根据每个环境的声学效果进行调整。它在嘈杂环境中平均可减少 50% 的噪音，大大减少聆听工作量，并提高语音清晰度。因此，它可显着提高嘈杂环境中的语音清晰度。关键词：人工智能 H.A、Widex evoke H.A、Livio AI H.A。Evolv AI H.A DOI：10.21608/SMJ.2023.185746.1363 简介 听力损失患者在整体听力方面面临困难，例如听力下降、动态范围减小以及频率和时间分辨率较差。(1) 此外，他们在困难情况下的沟通也面临巨大挑战，例如嘈杂和/或混响环境，尽管助听器中的数字信号处理技术取得了进步，试图将主要信号与不需要的声音分开，但听力损失的人仍然面临沟通挑战。(2) 有
分布稳健图形的图形
通过优化模型的最坏情况性能，基于分布的强大优化（DRO）图形网络方法改善了建议系统的脱离（OOD）概括。但是，这些研究未能考虑嘈杂样本在训练数据中的影响，这导致概括能力降低和准确性降低。通过实验和理论分析，本文表明，当前基于DRO的图形建议方法为噪声分布分配了更大的权重，从而导致模型参数学习由其主导。当模型过于关注训练数据中的噪声样本时，它可能会学习无关紧要或含义的较小功能，这些功能无法推广到OOD数据。为了应对这一挑战，我们为O OD推荐（DRGO）设计了D iStribution Rubust G Raph模型。具体来说，我们的方法首先采用简单有效的扩散范式来减轻潜在空间中的嘈杂效应。此外，在DRO目标函数中引入了熵常规项，以避免在最坏情况下分布中的极端样品权重。最后，我们提供了DRGO的概括误差结合的理论证明，以及对我们的方法如何对嘈杂的样本效应的理论分析，这有助于从理论角度更好地理解所提出的框架。我们在四个数据集上进行了广泛的实验，以评估我们的框架的有效性，以针对三个典型的分布变化进行评估，结果证明了其在独立和相同分布分布（IID）和OOD中的优势。我们的代码可在https://anonymon.4open.science/r/drgo-fed2上找到。
图形摘要
目标：早期检测到心血管疾病（CVD）可以进行治疗，并显着降低死亡率。传统上，由于其成本率和简单性，因此使用Phoncartiogram（PCG）信号来检测心血管疾病。尽管如此，各种环境和生理噪声经常会产生PCG信号，从而损害了它们的基本独特特征。在人满为患和受资源受限的医院中，此问题的普遍性可能会损害医学诊断的准确性。因此，本研究旨在发现使用嘈杂的心脏声音信号检测CVD的最佳转换方法，并提出一个噪声强大的网络，以改善CVDS分类。方法：为了鉴定嘈杂心脏声音数据的最佳变换方法MEL频率cepstral coe ffi cients（MFCC），短期傅立叶变换（STFT），常数Q非组织Gabor Transform（CQT）和连续的Wavelet Transform（CWT）已与VGGGGG一起使用。此外，我们提出了一种新型的卷积复发性神经网络（CRNN）结构，称为噪声鲁棒有氧运动（NRC-NET），该结构是一个轻巧的模型，用于对二尖瓣反流，主动脉狭窄，二位骨狭窄，二尖瓣膨胀，二尖瓣脱垂和使用PCG的正常心脏的声音和随机呼吸的正常心脏的声音和正常呼吸道抗衡。包括一个注意块，以从嘈杂的腐败心脏声音中提取重要的时间和空间特征。结果：这项研究的结果表明，CWT是最佳转换
布鲁克维尔巴士站改建
• 使用非音调倒车蜂鸣器 • 指示工人将噪音降至最低 • 在标准施工时间内规划大多数活动，并在晚上早些时候安排嘈杂的活动，当需要在标准时间之外工作时 • 不要在不需要时让机器和设备空转。
噪声量子态的信息可恢复性
从量子系统中提取经典信息是许多量子算法的必要步骤。然而，由于系统容易受到量子噪声的影响，这些信息可能会被破坏，而且量子动力学下的失真尚未得到充分研究。在这项工作中，我们引入了一个系统框架来研究我们如何从嘈杂的量子态中检索信息。给定一个嘈杂的量子信道，我们完全表征了可恢复的经典信息的范围。这个条件允许一个自然的度量来量化信道的信息可恢复性。此外，我们解决了最小信息检索成本，它与相应的最优协议一起，可以通过半定规划有效地计算出来。作为应用，我们为实际量子噪声建立了信息检索成本的极限，并采用相应的协议来减轻基态能量估计中的错误。我们的工作首次全面表征了噪声量子态从可恢复范围到恢复成本的信息可恢复性，揭示了概率误差消除的最终极限。
机器学习理论家的副本方法
这里有一些适合此形式的问题的例子：1。在监督学习中，𝐻可能是训练损失，𝑥一组神经网络权重，𝒟数据点及其标签2。我们可能想找到最有效的方法来访问图表上的所有节点。在这种情况下，描述了图的节点和边缘，𝑥是所选边缘集的表示，如果不编码有效的路径和∞（或一个非常大的数字），则可以是𝑥的成本，如果没有编码有效的路径。3。满意度：𝑥∈{0，1}𝑁是一个必须满足约束收藏的布尔值。在这种情况下，逻辑约束（子句）是参数𝒟。𝐻（𝑥）可以是𝑥违反的约束数量。4。嘈杂数据中结构的恢复：𝑥我们对结构的猜测是观察到的嘈杂数据的实例。例如，PCA试图识别数据中最大变化的方向。使用复制方法，我们可以询问估计的顶部特征向量的准确性如何随噪声降解。
![arxiv：2311.10613v3 [Quant-ph] 2024年3月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac72f57c63cc341c42001f022e01852c3496cc94.webp)
arxiv：2311.10613v3 [Quant-ph] 2024年3月7日
量子计算机本质上受噪声的影响。虽然在长期误差校正代码中将以增加物理速度的成本来解释噪声，但应在噪声存在下测试和模拟任何量子算法的近期性能。作为噪声作用于硬件，量子算法的经典模拟不应在用于计算的平台上不可知。在这项工作中，我们应用了最近提出的嘈杂门方法来有效模拟双轨框架中描述的嘈杂的光电电路。直接模拟状态向量的演变，而无需映射到密度矩阵框架。值得注意的是，我们在基于栅极和基于测量的量子计算模型上测试了该方法，表明该方法非常通用。我们还评估了光子变分量子算法的性能，以解决最大2切割问题。特别是我们设计并模拟了一个ANSATZ，该ANSATZ对光子的损失有抵抗力，最高为p〜10-3，使其与近期应用相关。