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量子图形语言的秘诀——DROPS
量子计算最常见的形式化是电路模型，这是一种表示二维希尔伯特空间中酉矩阵的图解语言，有关简介请参阅 [ 20 ]。量子过程的验证需要量子电路的健全完备的方程理论，即通过生成器和关系对酉矩阵的完整表示。这是一个众所周知的难题。通过放宽酉性条件并允许所有线性映射，至少发现了三种不同的完整方程理论。ZX 演算在 [ 4 ] 中被引入，并被设计为范畴量子力学程序的一部分。它依赖于两个互补可观测量之间的相互作用。ZX 演算已被证明是一种推理量子过程的良好语言 [ 7 , 11 ]。然而，寻找一套使其完整的规则已经开放很长时间，部分解决方案 [15] 涉及二级图形语言：ZW 演算 [12,5]。该演算建立在两个三部分纠缠类（GHZ 和 W 状态）之上，揭示了新的结构。后来又引入了另一种完整的图形语言，即 ZH 演算 [1]，其灵感来自超图状态。与量子电路相比，这三种语言有一个重要的优势。流程和矩阵不仅仅用图表示，还要用图表示（因此称为图形语言）。同构图表示相同的量子演化。这种特性嵌入在“只有拓扑重要”范式中。这是一个微妙的特征：通常的图形语言（如量子电路）从给定的一组原语（通常是量子门）开始，输入和输出的概念对于这些原语来说很重要。当仅拓扑重要时，人们可以很容易地将输入切换到输出，反之亦然。
图形图中的参数化复杂性 - 滴
参数化的复杂性。已知许多广泛关注的计算问题通常是NP -HARD。然而，通常可以使用隐式的许多现实实例来有效地找到确切的解决方案。在特定类别的各种实例上，对各种问题进行了长期的系统研究，并且朝这个方向进行研究构成了计算机科学的基本领域之一。但是，在许多现实情况下，不可能定义我们希望解决的明确类别的实例；实例不像是黑白（是否属于特定类别），而是具有各种灰色阴影（具有一定程度的内部结构）。相对年轻的参数化复杂性范式[6，4，8，16]提供了处理这种情况的理想工具。在参数化设置中，我们将每个实例与数值参数相关联，该参数捕获了该实例的“结构化”。这样就可以开发其性能的算法强烈取决于参数 - 而不是经典设置，在这种情况下，我们经常将拖延性与多项式运行时间相关联，而棘手的性能与超多种元素相关联，参数化算法自然而然地“缩放”与实例中包含的结构量相关联。参数化设置中的易处理性的中心概念是固定参数的拖延（简而言之），这意味着可以通过f（k）·n o（k）·n o（1）的运行时解决给定的问题（f是任意可计算的功能，k是k的值，k是k的值，k是参数的值，n是输入大小）。除了固定参数障碍性外，参数化的复杂性景观还包括各种伴侣概念，例如XP索取性，内核化和W- hardness。
视觉图像理解中的图形神经网络
抽象的2D图像理解是计算机视觉中的一个复杂问题，但它是提供人级场景理解的关键。它比识别图像中的对象更进一步，而是尝试理解场景。解决此问题的解决方案构成了一系列任务的基础，包括图像字幕，视觉问题答案（VQA）和图像检索。图提供了一种自然的方式来表示图像中对象之间的关系布置，因此，近年来，图形神经网络（GNN）已成为许多2D图像理解管道的标准组成部分，成为核心体系结构组件，尤其是在VQA任务中。在本调查中，我们回顾了这种快速发展的场，并提供了2D图像理解方法中使用的图形类型的分类法，该域中使用的GNN模型的全面列表以及未来潜在发展的路线图。据我们所知，这是第一个综合调查，涵盖图像字幕，视觉问题的答案和图像检索技术，其重点是将GNN用作其架构的主要部分。
纺织艺术和图形艺术如何相互作用？
首先，在图形作品中，材料或纺织技术的价值中的所有价值，因为我们可以看到他们的弊端，可以说Sarbacane在2023年在2023年编辑的BéaLema（场景和图纸）[A] [A]，Vera，在父亲的陪同下，他的母亲Adela向海滩陪同，渴望在水中结束它。遵循一份医学报告的摘录，该报告突出了阿德拉（Adela）的心理健康状况。然后，维拉记得她的出生，童年和陷入母亲地狱的下降……贝拉·莱玛（BéaLema）所说的邪恶的工作，将场景和图纸相关联，探索了图形工作中物质或纺织技术的使用。在这种特定情况下，使用纺织品的特殊性可以基于几个元素。通过将纺织品元素集成到他的图纸中，BéaLema可以为他的作品增添触觉维度。织物，电线或其他纺织品材料可以为他的图纸提供纹理，浮雕或明显的感觉，为读者提供更丰富的感官体验。即使扫描了刺绣，它也会在其内存中调用，并回忆着刺绣周围的整个宇宙。也有一种象征主义和视觉隐喻形式。纺织品可以具有符号或隐喻含义。可以使用特定的纺织品材料或技术（例如刺绣，编织或缝纫）的使用，以象征性的方式使用，以增强或说明工作中解决的主题或情感。例如，织物的脆弱性可以象征字符或情况的脆弱性。艺术家可以创建视觉上丰富而复杂的作品，从而为作品的美学增加了一个额外的维度。混合技术的集成，例如绘制刺绣，使艺术家可以推动绘画的传统限制，并探索创建令人回味和表现力的图像的新方法。简而言之，贝亚·莱玛（BéaLema）图形工作中材料或纺织技术的整合提供了探索传统图纸与纺织品的切实元素之间融合的可能性。这也可以构建一个故事，在过去与现在的现实和虚构之间进行回程，这要归功于刺绣，这使得传递记忆是可能的。这通过为插图提供了其他维度，同时增强了历史上解决的主题和情感，从而丰富了读者的美学和感官体验。
基于图形的大脑结构连通性分析
分析大脑连通性旨在研究大脑的每个区域如何相互关系。在过去的几十年中，对非侵入性获取技术的改进已经大大扩展了我们捕获有关大脑中的物理或功能连接的精细细节的能力。研究中心之间的扩散使连接性分析使神经科学研究的负责人之一是神经科学研究的负责人。希望更好地理解大脑的行为。我将在ǻ节中介绍不同的连接性概念，以及它们的分析所带来的挑战。我的作品的目的是开发一个新的指标，以比较跨主题的连通性。为此，我将在第ǻ节中介绍图形信号处理的框架。它已经在复杂网络分析的更广泛领域中找到了有希望的应用程序。我们将最近提出的指标调整为我们的设置，结合了图形信号处理和最佳运输理论的想法（我根据需要根据需要介绍最佳运输工具，但是在附录中为感兴趣的读者提供了更全面的介绍）。i提出了该指标的扩展，通过利用Barycenter的概念，该概念允许比较队列而不是个人。i应用了我适应和设计的方法，以用于研究抑郁症的数据。此数据是从患有情绪抑郁症的患者的雷恩（Rennes）中收集的，以研究病理对大脑的长期影响以及疾病临床方面的生物标志物，例如药物抗性。在本报告中，我将参考患者患有抑郁症的受试者和健康组的控制。i然后研究了另一个概念图曲率，该曲线提供了一种揭示图的结构信息的新方法。我在ǽ节中描述了其基础，我讨论了我们如何在上下文中调整它。i提出了一个新想法，该想法是使用扩散距离的计算，以及上述数据获得的一些初步结果。我在此期间生产的大多数实现都可以在线 *。我也有机会为我用于某些实施的Python Optimal Transport Library做出了贡献，并且我一直是JMLR的论文提交的一部分，作为该库的贡献者。
用于异常检测的图形扩散模型
图上的异常检测重点是识别图形结构化数据中不规则的贴合或异常淋巴结，这显着偏离了规范。由于其在垃圾邮件检测，反洗钱和网络安全性等各个领域的广泛适用性，因此该领域的重要性很高。在图表上应用异常检测时，应对标签不平衡和数据不足所带来的challenges是显着的。生成模型（尤其是扩散模型）的最新扩散铺平了一种有希望的方式。在本文中，我们引入了潜在空间中的图扩散模型，该模型旨在减轻图表上异常检测中普遍存在的标签失衡问题。所提出的模型能够多任命生成图形结构和节点特征，并具有有条件的生成能力，仅产生积极的示例，从而减轻标签不平衡问题。我们改进了扩散模型，以应用于同质图和异质图。通过广泛的实验，我们证明了我们提出的方法对传统技术提供了显着改进。
使用循环变压器的图形算法
由于有希望的经验进步，使用神经网络的图算法最近引起了极大的兴趣。这激发了对神经网络如何通过关系数据复制推理步骤的进一步理解。在这项工作中，我们研究了变压器网络从理论角度模拟算法的能力。我们使用的体系结构是一个循环变压器，其额外的注意力头与图形相互作用。我们通过构造证明，该架构可以模拟单个算法，例如Dijkstra的最短路径，广度和深度搜索，以及Kosaraju的强烈连接组件以及同时的多种算法。网络中的参数数不会随输入图大小而增加，这意味着网络可以模拟任何图的上述算法。尽管有有限的精确度，但我们在解决方案中的模拟显示了一个限制。最后，当利用额外的注意力头时，我们显示出具有恒定宽度的图灵完整性结果。
在图形及其图纸上的组合优化
科学背景。离散的几何形状和组合优化具有丰富的相互作用。对于一般输入而言，许多优化问题是NP的，但对于受限但重要的输入类别，例如，对于某些图和矩阵类，或几何结构起作用时，变得有效/近似于近似。图形及其图纸是数学和计算机科学以及该项目中研究的核心对象。我们考虑将顶点表示为平面点的图形的图纸，边缘用简单的曲线（或线段，直线图中的线段）表示连接点的图形。在简单的图纸中，任何两条曲线最多在一个共同点中相交。在图表及其图纸上的优化问题的背景下，完整的图构成了一个特别有趣且具有挑战性的研究对象：例如，交叉数问题（至少有图形的任何图形至少有多少个交叉点）对于一般图表[4]。但是，完整图的特殊情况不太可能在计算上很难（赋予著名的Harary-Hill猜想[1，6]）。同样，C颜色的交叉数问题（发现最小的k，因此给定图形图的边缘可以以c颜色为c颜色，以使单色交叉数的数量最多为k）是已经用于C = 2的通用图[8]，而完整图的绘图的复杂性状态为C = 2 [8]。完整图的少数已知硬度结果之一是完整图K n的给定简单绘制是否包含≥k边缘的平面亚绘制[3]。K N的直线图的相应问题很容易，因为每个最大平面亚绘制都是三角剖分，也是最大的。对简单图纸及其上的问题的研究与相交图密切相关，因为图形的每个（简单）绘图D诱导了相交图。因此，识别此类图的结构特性是迈向改进优化算法的有希望的步骤。
适用于 CT WiZ 中的用户界面/直接数据输入诊所
1.输入实际的疫苗接种时间。如果是当前时间，请双击此字段。2.在下拉菜单中选择接种者。如果缺少姓名，请提交帮助台工单。3.如果您输入了拒绝接种疫苗的信息，系统将进入此屏幕。4.从下拉菜单中选择您要接种的正确疫苗。此库存直接从您的现有库存屏幕中提取。5.当您选择疫苗时，身体部位、途径和剂量会自动预填充（如果它们不同，您可以更改它们）。6.如果您没有接种疫苗，或者需要删除疫苗，请勾选相应的复选框。7.患者级别资格将从人口统计屏幕自动填充到免疫接种屏幕上。如果需要，更新剂量级别资格。8.所有信息完成后，单击更新。所有接种的疫苗都会出现在患者的免疫接种主屏幕上。