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CH-47D 和 AH-64 的运行噪声数据 - DTIC
它们正在取代 CH-47C 和 AH-1G。除了在最高速度下，速度变化对声音的影响并不是很大。就声音随负载变化而言，CH-47D 在满载平飞时发出的声音实际上比轻载时小，尽管在起飞和着陆时声音确实会随着负载而增加。与其他飞机一样，CH-47D 在着陆时发出的声音比在平飞或起飞时更大，但 AH-64 的声级几乎与操作无关。
噪声数据集的二元分类器：现有量子机器学习框架和一些新方法的比较研究
量子机器学习是最有希望获得实际优势的研究领域之一，它是量子计算和传统机器学习思想相互影响的产物。在本文中，我们应用量子机器学习 (QML) 框架来改进金融数据集中普遍存在的噪声数据集的二元分类模型。我们用来评估量子分类器性能的指标是受试者工作特征曲线下面积 (ROC/AUC)。通过结合混合神经网络、参数电路和数据重新上传等方法，我们创建了受 QML 启发的架构，并利用它们对非凸二维和三维图形进行分类。对我们的新 FULL HYBRID 分类器与现有量子和经典分类器模型进行广泛的基准测试表明，与已知的量子分类器相比，我们的新模型对数据集中的非对称高斯噪声表现出更好的学习特性，并且对于现有的经典分类器表现同样出色，并且在高噪声区域内比经典结果略有改善。