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图形神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径，可根据大型语言模型和天气预报，财务预测或工程的模拟模型中的要求减少生长的机器学习模型复杂性。图形神经网络是一种特定类别的机器学习模型，它们能够很好地处理结构化数据。我们研究了如何增强现有的GNN，并通过电感偏差找到量子电路最适合编码节点特征的偏差。所提出的量子特征嵌入（QFE）将原始输入特征转换为量子状态，从而实现非线性和纠缠表示。尤其是，QFE在指数较大的特征空间中提供了归一化的，非冗余的重量矩阵，并且比完全量子图神经网络所需的量子量要少得多。在标准图基准数据集中，我们展示的是，对于相同的参数计数，QFE的性能优于其经典对应物，并且能够匹配指数较大的模型的性能。最后，我们研究了在混凝土用例，激光切割上使用混合量子图神经网络的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提高这些业务应用程序的绩效，因此具有近期潜力。
社论：脑成像的图形学习
前所未有的大规模脑成像数据收集，如 MRI、PET、fMRI、M/EEG、DTI 等，为加深我们对大脑工作机制的理解、提高精神障碍的预后预测能力以及制定个性化的脑部疾病治疗方案提供了独特的机会。机器学习和大规模脑成像数据收集、存储和共享方面的最新进展导致了计算神经科学、信号处理、深度学习、脑成像、认知科学和计算精神病学领域的一系列新颖的跨学科方法，其中图学习为解决脑成像中的重要问题提供了一种有价值的手段。图学习是指设计有效的机器学习和深度学习方法来从图中提取重要信息或利用数据中的图结构来指导知识发现。鉴于不同成像模式的复杂数据结构以及人脑的网络化组织结构，基于从图像数据推断的图形、数据的图形正则化和记录数据的图形嵌入的新型学习方法在模拟多个大脑区域的相互作用、来自不同大脑成像模式的网络之间的信息融合、高维大脑网络的潜在空间建模以及量化拓扑神经生物标志物方面显示出巨大的前景。本研究主题结合了新的计算大脑成像模型和通过大脑网络和图形学习的视角对大脑机制的洞察方面的最新发现。在评估了贡献的新颖性和质量后，我们接受了审稿人推荐的 10 篇手稿。为了更详细地介绍这些作品，
计算机图形简介-UCSD CSE
3.1游览图形工厂29 3.1.1工厂的GPU。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.1.2我们将使用的对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.1.3几何电子表格工作室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.1.4着色器工作室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.1.5框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 3.1.6完成巡回演出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 3.2栅格化作为项目37 3.3 Hello Square 37 3.3.1设置方形几何。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 3.3.2着色器设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 3.3.3 draw命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.4栅格化作为插装器46 3.5绘制着色器46 3.5.1添加统一变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46
虚拟现实后皮质重组的图形分析...
根据世界中风组织的说法，“中风已经达到了流行比例”，其中25％的25％以上的成年人估计有一生中的中风（1）。尽管幸存者的比例大于死者的比例（大约6：4）（1），但许多首先仍然存在身体残疾。在过去几年中，虚拟现实（VR）技术恢复运动的进步为中风受害者创造了新的治疗可能性。随着对康复不断增长的需求（2），VR系统代表了一种选择，有助于减轻诊所和物理治疗师的稀缺性，尤其是在低收入国家。VR技术允许物理治疗专家探索刺激大脑可塑性的新路径（3）并改善康复。此外，由于其可爱的特征，这些系统的使用与患者之间的依从性较高有关（4）。如Weiss及其同事所述，VR是“使用计算机硬件和软件创建的交互式模拟，以向用户提供机会参与与现实世界对象和事件相似的环境的机会”（5）。vr允许创建一个安全的环境，在这种环境中，有可能在经过治疗师的密切监督的同时，无论是出现还是遥远的，都可以进行运动康复疗法所需的日常活动和练习。第一种类型在文献中更为丰富，可能是因为后者会引起网络智能症状（13）。手势控制的VR允许用户执行更接近现实的生活。几个VR系统，无论是在架子上还是明确开发用于研究的系统，已用于恢复中风患者的上和/或下肢[例如（6-9）]和其他疾病，例如大脑麻痹（10）和帕金森氏病（11，12）。这些系统范围从非放入性的范围（通常在视频显示器上呈现虚拟环境）到完全沉浸式的环境，到用户通常戴着眼镜或类似设备，这些设备给人以不同的环境（虚拟环境）的印象。VR系统中的另一个重要方面是用户界面，它可以使用控制器（例如操纵杆）或基于手势控制，该控制器可以依靠可穿戴的传感器或光学设备。的确，手势控制的VR系统称为天然界面（14）。尽管如今，这些系统在复杂性问题方面相当，但是具有可穿戴传感器的VR系统的价格通常更昂贵，并且基于手势的VR系统的可控性仍然比常规VR系统（考虑到手势识别问题）要困难得多（15）。GestureCollection System（14）是一种基于计算机的手势控制，是在我们组中开发的低成本，简单和直观的，非放入性的康复解决方案。在这里，我们研究了与有或不包括基于妊娠的活性在治疗方案中进行运动康复的中风患者的临床结局有关的大脑变化。fMRI（基于血液氧合水平依赖 - 粗体 - 信号）测量它包含三个VR游戏：手势嘴，用户必须使用上肢将难题的部分放在一起； Gesturechess，用户使用上肢进行棋子来移动碎片；和GestureMaps，受试者可以通过Google Street View的虚拟图导航，以实际的固定步态和中继旋转来控制虚拟运动。的确，研究大脑中广泛使用的康复作用的一种方法是静止状态（RS）功能磁共振成像（fMRI）与图理论相关的，以衡量脑网络中拓扑变化（16）。
概率图形模型：原理和技术
3 The Bayesian Network Representation 45 3.1 Exploiting Independence Properties 45 3.1.1 Independent Random Variables 45 3.1.2 The Conditional Parameterization 46 3.1.3 The Naive Bayes Model 48 3.2 Bayesian Networks 51 3.2.1 The Student Example Revisited 52 3.2.2 Basic Independencies in Bayesian Networks 56 3.2.3 Graphs and Distributions 60 3.3 Independencies in Graphs 68 3.3.1 D-separation 69 3.3.2 Soundness and Completeness 72 3.3.3 An Algorithm for d-Separation 74 3.3.4 I-Equivalence 76 3.4 From Distributions to Graphs 78 3.4.1 Minimal I-Maps 79 3.4.2 Perfect Maps 81 3.4.3 Finding Perfect Maps ⋆ 83 3.5 Summary 92 3.6 Relevant Literature 93 3.7 Exercises 96
图形光谱和连续量子步行
量子信息及其与组合学的相互作用。本书部分是关于这些问题的进度报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图理论的工具在多大程度上被证明是有用的。因此，我们对此比严格必要的更详细。其中有些是标准的，有些是旧的stu效应，有些是新材料（例如，可控性，强烈的既定性顶点），已开发用于处理量子步行。，但组合并不是一切：我们还会遇到谎言组，数字理论的各种范围以及几乎是周期性的功能。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠结的不同数学领域的数量。）我们不处理离散的量子步行。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关综合性，误差校正，非本地游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们专注于在数学上有趣且具有一些物理意义的问题，因为这种重叠通常是结果的迹象。我们对许多人的这些笔记都有了有用的评论，包括戴夫·维特·莫里斯（Dave Witte Morris），蒂诺·塔蒙（Tino Tamon），萨沙·朱里什（SashaJurišic）及其研讨会成员，亚历克西斯·亨特（Alexis Hunt），戴维·费德（David Feder），亨利·刘（Henry Liu），和谐Zhan，尼古拉斯·莱（Nicholas Lai），张张。。。。
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。