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EZ17E是第一个没有后投影的全电动尾部迷你驱动器。由于其零排放，它是室内应用以及限制排气排放和噪声的区域的理想选择。多亏了功能强大的锂离子电池，它可用于典型的工作日，并在必要时继续用于连接到电源的固定操作。由于其具有集成电池加热的专利电池技术，可以在任何电源（100至415伏）上充电。这可以在不需要额外工作的情况下完成，并且独立于环境温度。
基于熵的逻辑回归与自动相关性判定，用于稳健的稀疏脑活动解码
摘要 —最近的研究利用稀疏分类从高维大脑活动信号中预测分类变量以揭示人类的意图和心理状态，并在模型训练过程中自动选择相关特征。然而，现有的稀疏分类模型很容易受到大脑记录中固有噪声的影响而导致性能下降。为了解决这个问题，我们旨在在本研究中提出一种新的稳健稀疏分类算法。为此，我们将相关熵学习框架引入基于自动相关性确定的稀疏分类模型，提出一种新的基于相关熵的稳健稀疏逻辑回归算法。为了证明所提算法卓越的大脑活动解码性能，我们在合成数据集、脑电图 (EEG) 数据集和功能性磁共振成像 (fMRI) 数据集上对其进行了评估。大量实验结果证实，所提出的方法不仅可以在噪声和高维分类任务中实现更高的分类准确率，而且可以为解码场景选择更具信息量的特征。将相关熵学习方法与自动相关性确定技术相结合将显著提高对噪声的鲁棒性，从而产生更充分鲁棒的稀疏脑解码算法。它为现实世界的脑活动解码和脑机接口提供了更强大的方法。
通过估计态密度进行量子拓扑数据分析
我们开发了一种基于组合拉普拉斯算子的状态密度 (DOS) 估计的量子拓扑数据分析 (QTDA) 协议。计算图和单纯复形的拓扑特征对于分析数据集和构建可解释的人工智能解决方案至关重要。由于组合缩放，对于具有超过 60 个顶点和高阶拓扑特征的单纯复形，这项任务在计算上变得困难。我们建议通过将底层超图嵌入为有效量子汉密尔顿量并从时间演化中评估其状态密度来完成这项任务。具体来说，我们使用有效汉密尔顿量的 Cartan 分解将传播器组合成量子电路，并使用多保真协议对时间演化状态的重叠进行采样。接下来，我们开发各种后处理例程并实现类似傅里叶的变换以恢复汉密尔顿量的秩（和核）。这使我们能够估计贝蒂数，揭示单纯复形的拓扑特征。我们在无噪声和有噪声的量子模拟器上测试了我们的协议，并在 IBM 量子处理器上运行了示例。我们观察到，即使在没有错误缓解的情况下，所提出的 QTDA 方法对真实硬件噪声的弹性也很大，这显示了近期设备实现的前景，并凸显了基于全局 DOS 的估计器的实用性。
受大脑启发的超维计算，实现超高效的边缘 AI
摘要 — 超维计算 (HDC) 正在迅速成为传统深度学习算法的有吸引力的替代方案。尽管深度神经网络 (DNN) 在许多领域取得了巨大的成功，但它们在训练期间所需的计算能力和存储空间使得将它们部署在边缘设备中非常具有挑战性，甚至不可行。这反过来不可避免地需要将数据从边缘传输到云端，这在可用性、可扩展性、安全性和隐私方面引发了严重的担忧。此外，边缘设备通常从传感器接收的数据本质上是有噪声的。然而，DNN 算法对噪声非常敏感，这使得以高精度完成所需的学习任务变得非常困难。在本文中，我们旨在全面概述 HDC 的最新进展。HDC 旨在通过使用更接近人脑的策略来实现实时性能和稳健性。事实上，HDC 的动机是人类大脑在高维数据表示上运行的观察。在 HDC 中，对象被编码为具有数千个元素的高维向量。在本文中，我们将讨论 HDC 算法对噪声的良好鲁棒性以及从少量数据中学习的能力。此外，我们将介绍 HDC 与冯·诺依曼架构之外的出色协同作用，以及 HDC 如何通过其所需的超轻量级实现为边缘高效学习打开大门，这与传统 DNN 不同。索引术语 — 超维计算、嵌入式系统、节能计算、对抗性攻击、电压调节、内存计算、安全、图形、机器人、计算机视觉
变分量子脉冲学习
摘要 — 量子计算是解决传统硬件上难以计算的问题的最有前途的新兴技术之一。现有的大量研究集中在使用门级变分量子算法进行机器学习任务，例如变分量子电路 (VQC)。然而，由于参数数量有限，VQC 的灵活性和表达能力有限，例如，在一个旋转门中只能训练一个参数。另一方面，我们观察到量子脉冲在量子计算堆栈中低于量子门，并提供更多控制参数。受 VQC 良好性能的启发，本文提出了变分量子脉冲 (VQP)，这是一种直接训练量子脉冲以完成学习任务的新范式。所提出的方法通过在优化框架中拉动和推动脉冲幅度来操纵变分量子脉冲。与变分量子算法类似，我们训练脉冲的框架在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上保持了对噪声的鲁棒性。在二分类示例任务中，与 qiskit 脉冲模拟器（使用来自真实机器的系统模型）和 ibmq-jarkata 上的 VQC 学习相比，VQP 学习分别实现了高达 11% 和 9% 的准确率，证明了其有效性和可行性。在存在噪声的情况下，VQP 获得可靠结果的稳定性也得到了验证。索引术语 — 变分量子电路、量子计算、量子机器学习、变分量子脉冲、量子最优控制
使用机器学习的LLR估计
许多误差校正代码的解码器都使用对数 - 样比率（LLR）作为输入，其中涉及噪声的概率密度函数（PDF）。在冲动的噪声中，噪声的PDF无法以封闭形式访问，只能通过非常复杂的数值计算获得。因此，二进制相移键合（BPSK）的LLR计算太复杂了。对于高阶调制而言，它变得更加复杂。此外，随着调制顺序的增加，LLR计算复杂性会增长。我们工作的主要贡献在于LLR近似高阶调制及其使用监督机器学习的估算，而无需先验噪声分布模型。为此，我们提出了两种方法，以使用监督的机器学习来近似LLR值，以实现高阶调制符号。第一种方法也可以用于BPSK调制符号。与第一种方法相比，第二种方法旨在以更简化的方式近似高阶调制符号的LLR。对于两种方法，我们使用线性回归算法在已知噪声通道条件下估算了近似LLR的参数。为了估算这些参数而在没有噪声分布模型的事先了解的情况下，我们使用二进制逻辑回归算法。我们的模拟集中在第二种提出的方法上，以估计噪声分布未知的LLR。所提出的LLR估计显示出与使用精确LLR函数获得的相当性能。为4个sask（振幅偏移键）调制方案提供了结果，其中假定接收器的噪声范围从高斯到高度冲动的模型。
用量子网络层析成像的量子翻转恒星的表征
摘要 - 由于量子信息对噪声的敏感性信息如何，量子信息系统的实验实现将很困难。克服这种灵敏度对于设计能够在大距离内可靠地传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络中噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量在量子网络中的表征。在这项工作中，我们提出了由由单个非平凡的Pauli操作员进行的量子通道形成的量子星网网络的网络层析成像协议。我们的结果进一步进一步，通过引入分别设计状态分布和测量值的层析成像协议，进一步量子翼型星网络的端到端表征。我们基于先前定义的量子网络层析成像协议，并为恒星中的位叉概率独特表征提供了新的方法。我们基于量子Fisher信息矩阵引入了理论基准，以比较量子网络协议的效率。我们将技术应用于提出的协议，并对量子网络层析成像的纠缠潜在好处进行初步分析。此外，我们使用NetSquid模拟协议，以评估特定参数制度获得的估计量的收敛性。我们的发现表明，协议的效率取决于参数值，并激励搜索自适应量子网络层析成像协议。
WS-5225 H01U |数据表
WS-5225包括手持无线麦克风WM-5225和多样性无线调谐器WT-5810。WM-5225无线麦克风采用了element冷凝器麦克风胶囊，适用于任何应用。多亏了PLL合成器系统，可提供64个不同的操作频率。高输出功率可确保稳定的无线电信号传输。WT-5810是PLL-合成器控制的双重旋转多样性调谐器，旨在与UHF无线系统一起使用。它采用了纵向降噪电路来最大程度地减少环境RF噪声的影响。
数字体现的寿命神经认知发展和触觉互联网：跨学科挑战和机遇
基于感知处理和推理的机制在整个生命周期中经历了实质性变化。如果正确使用，技术可以支持和缓冲仍在发展或衰老的大脑中相对有限的神经认知功能。在过去的十年中，一种新型的数字通信基础架构，即“触觉互联网（TI）”，正在电信，传感器和执行器技术和机器学习的领域中出现。TI的关键目的是通过数字化的多模式感官信号使人类能够体验和与偏远和虚拟环境进行互动，该信号还包括触觉（触觉和动觉）意义。除了应用重点外，这些技术还可以为研究提供新的机会，以利用数字体现的感知和认知机制，以及它们在年龄群体中的不同之处。但是，将有关感知和寿命发展神经认知机制的经验发现和理论转化为工程研究和技术发展的日常实践，存在挑战。一方面，根据Shannon（1949）信息理论，信号传输噪声的能力和效率受信号传递噪声的影响。另一方面，神经递质被假定为调节神经信息处理的信噪比的手段（例如，Servan-Schreiber等人。，1990年），在衰老期间大幅下降。因此，在这里，我们重点介绍了对感知处理和感知推断的神经元增益的控制，以说明开发年龄调整的技术的潜在接口，以使远程或虚拟环境中的知觉和认知相互作用可实现合理的多感觉数字实施例。
带数字输出的温度传感器 - OM3BC
测量占空比的一种简单方法是使用微控制器。只需将传感器输出连接到微控制器的输入之一即可。借助一个小程序，可以感知输入是高还是低。由于控制器的指令时间，此采样速度受到限制。因此，要达到所需的精度，必须在多个传感器周期内进行采样。这种工作方式还具有过滤噪声的优势。从信号处理理论可以得出，传感器信号频率、采样率和采样噪声之间存在固定的比率。这种采样噪声限制了精度，相当于：