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通过量子隐形传态实现四量子比特纠缠态
引言量子协议领域的研究已经得到了广泛的开展。在量子密码学领域，Ekert [1]使用两个EPR量子比特(Einstein、Podolsky、Rosen)的状态作为状态紧密性测试器，并在Bennet通信协议[2]中通过单粒子和双粒子算子共享这个EPR。1993年，Bennet等人[3]首次提出了通过EPR通道进行一个量子比特状态的量子隐形传态的理论协议。量子隐形传态是通过划分量子纠缠态和涉及一些非局部测量的经典态，在发送者(Alice)和接收者(Bob)之间的不同地方发送任意数量的无法识别的量子比特的过程。一般来说，Alice中的非局部测量采用射影测量，而Bob中的非局部测量则是幺正操作。还有一些协议，其非局部测量是通过 Aharanov 和 Albert [4] 的方法实现的，Kim 等人 [5] 的实验和 Cardoso 等人 [6] 的工作中实现了非线性相互作用，这些相互作用利用了状态源腔和通道源之间的共振。对于任意两个比特的纠缠态，量子通道的选择是通过 Schmidt 分解测试 [23] 获得的，而在多立方体中，则是通过其约化密度矩阵的秩值的组合 [24] 获得的。
对态性能的机械性能的改进
共晶SN-CU合金认为是有毒SN-PB焊料合金的潜在替代品之一。这项工作旨在通过研究每种需要x = 0.3和0.5 wt。％的需要次的需要次的鞭毛（BI）和银（Ag）含量的影响，从而提高共晶SN-SCU合金的机械性能，每种需要次的需要次的需要次鞭毛（BI）和银（Ag）含量对As- castectic Eutectic eutectic sn-cu alloy的机械性能的影响。使用X射线衍射（XRD）和蠕变测试机研究了三元AS-Cast Sn-Cu-X（X = BI或Ag）合金。 结果表明，在Eutectic Sn-Cu合金中添加0.3和0.5 wt。％的BI添加不会促进CU6SN5 IMC的形成，而只是将其从102转移到202个方向。 上述BI添加已完善了β-SN粒径和扩大的Cu6SN5 IMC，因此减少了晶格失真，通过在室温下（RT）的不同载荷（RT），通过拉伸载荷通过拉伸载荷来直接增强了这些AS铸造合金的机械性能和可靠性。 将BI的0.3和0.5 wt。在铸物的共晶合金中加入其他IMC（AG3SN），与Cu6Sn5相形成了其他IMC（AG3SN），由于其不同的晶体结构（AG3SN（orthorhombombic）和Cu6sn5（hex）），与其匹配的CU6SN5相位不匹配它。 为此，结构稳定性下降，导致外力的电阻较低，机械可靠性低。 机械改进（高破裂时间（5498.85 s），低应变速率和应力指数（9.48））已与BI添加0.5 wt。与其他添加相比，BI添加0.5 wt。与其高结构稳定性密切相关。三元AS-Cast Sn-Cu-X（X = BI或Ag）合金。结果表明，在Eutectic Sn-Cu合金中添加0.3和0.5 wt。％的BI添加不会促进CU6SN5 IMC的形成，而只是将其从102转移到202个方向。上述BI添加已完善了β-SN粒径和扩大的Cu6SN5 IMC，因此减少了晶格失真，通过在室温下（RT）的不同载荷（RT），通过拉伸载荷通过拉伸载荷来直接增强了这些AS铸造合金的机械性能和可靠性。将BI的0.3和0.5 wt。在铸物的共晶合金中加入其他IMC（AG3SN），与Cu6Sn5相形成了其他IMC（AG3SN），由于其不同的晶体结构（AG3SN（orthorhombombic）和Cu6sn5（hex）），与其匹配的CU6SN5相位不匹配它。为此，结构稳定性下降，导致外力的电阻较低，机械可靠性低。机械改进（高破裂时间（5498.85 s），低应变速率和应力指数（9.48））已与BI添加0.5 wt。与其他添加相比，BI添加0.5 wt。与其高结构稳定性密切相关。从机械的角度来看，建议使用SN-0.7CU-0.5BI合金成为大规模生产和加工焊接和电子组件的最可靠合金。
基于阿尔茨海默病静息态功能磁共振成像的图神经网络脑年龄预测
因此，AD的早期诊断方法至关重要。然而，现有的诊断方法主要依赖于对中晚期患者的心理测试和临床观察，缺乏客观有效的早期诊断方法。因此，开发更准确的识别方法并找到更客观的早期诊断生物标志物至关重要，这将有助于患者尽早接受治疗并提高治愈率（Tahami Monfared等，2022；Warren和Moustafa，2023）。脑年龄估计就是这样一种潜在的生物标志物，它可以帮助检测AD等精神障碍。此外，神经影像学驱动的脑年龄预测将有助于研究AD对大脑结构和功能网络的影响。同时，最近的研究也强调，显著延缓MCI进展为AD将降低AD的患病率和成本（Anderson，2019）。为此，通过脑年龄预测识别脑老化加速的个体对于精确识别和干预AD至关重要。因此，通过准确可靠的大脑年龄预测及早识别有患 AD 风险的个体将为制定有效的预防策略铺平道路 (Villemagne 等人，2013)。随着人工智能和医学成像技术的发展，近年来针对大脑年龄估计的研究有所增加 (Frizzell 等人，2022)。这些研究中大多数使用了结构磁共振成像 (MRI) 数据 (Gaser 等人，2013；Sajedi 和 Pardakhti，2019；Bashyam 等人，2020；Levakov 等人，2020；Lee 等人，2022)。例如，Bashyam 等人使用通过 T1 加权 MRI 获得的二维图像训练了 DeepBrainNet，这些图像以最少的预处理步骤从 11,729 名健康对照 (HC) 受试者中获得。他们实现了准确的年龄预测，并表明适度拟合的大脑衰老模型更适合区分 AD 和 HC。该方法通过简单的预处理步骤确保了模型在临床环境中的广泛适用性。然而，一个显着的局限性是它不能识别影响模型性能的解剖区域。Lee 等人（2022 年）认为遮挡敏感性分析增强了模型的可解释性。他们进一步发现，脑沟和白质与大脑年龄差距呈正相关。相反，脑回和脑室周围区域与大脑年龄差距呈负相关。通过这些分析，作者阐明了 AD 对大脑结构的影响。然而，必须注意的是，海马萎缩的结构变化发生在脑内积累 β-淀粉样蛋白 (A β ) 病理多年之后 ( McKhann 等人，2011 年；Villemagne 等人，2013 年)，并且AD中功能连接的受损几乎可以与使用正电子发射断层扫描（PET）测量的A β和tau同步检测到。因此，与大脑结构变化相比，通过静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）检测大脑功能变化可能是一种对有AD风险的个体更敏感、更早的方法（Gonneaud等人，2021年）。先前的研究也证明了rs-fMRI数据在预测大脑年龄方面的效用，并提出AD会导致加速衰老。其中一项研究采用了高斯过程回归（GPR），在测试集中获得了8.195的平均绝对误差（MAE）和10.31的均方根误差（RMSE）（Millar等人，2022年）。然而，大多数现有的
关于贝尔态、超密编码和量子隐形传态的几点注释
四个贝尔态 | φ + ⟩ 、 | ψ + ⟩ 、 | φ − ⟩ 和 | ψ − ⟩ 是正交的，因此可以通过量子测量区分。因此，在收到 Alice 的变换量子比特（EPR 对中她的一半）后，Bob 可以测量两个量子比特并恢复 b 0 b 1 。因此，一个量子比特携带两个经典信息比特；这是超密集编码。我们在上面看到了一个例子，其中 Bob 使用图 2 中所示的逆贝尔电路从 | φ + ⟩ 恢复了 | 00 ⟩。
对应图图的随机光谱采样
3D对应关系，即一对3D点，是计算机视觉中的一个有趣概念。配备兼容性边缘时，一组3D相互作用形成对应图。此图是几个最新的3D点云注册方法中的关键集合，例如，基于最大集团（MAC）的一个。但是，其特性尚未得到很好的理解。因此，我们提出了第一项研究，该研究将图形信号处理引入了对应图图的域。我们在对应图上利用了广义度信号，并追求保留此信号的高频组件的采样策略。为了解决确定性抽样中耗时的奇异价值分解，我们采取了随机近似采样策略。因此，我们方法的核心是对应图的随机光谱采样。作为应用程序，我们构建了一种称为FastMAC的完整的3D注册算法，该算法达到了实时速度，而导致性能几乎没有下降。通过广泛的实验，我们验证了FastMac是否适用于室内和室外基准。例如，FastMac可以在保持高recistra-
沙子图与弦弦图制作
很长一段时间以来，土著社会被排除在数学史领域（D'Ambrosio，1985，2001）。直到几十年前，科学的历史学家和哲学家确实抛弃了他们的研究领域，经常赋予口头传统的小规模和/或土著社会。The prevalence of the evolutionist (Tylor, 1871) and “prelogical thought” (Lévy-Bruhl, 1910) theories, arguing that these peoples had a lesser ability to abstract and generalize than ours, appears to have durably impeded the recognition of genuine mathematical practices carried out in the various indigenous societies worldwide (Vandendriessche,即将到来的2021）。在20世纪下半叶初，在这个问题上发生了重大的认识论变化，这是通过人类学家克劳德·莱维·斯特劳斯（ClaudeLévi-Strauss）的工作促进的。后者的认识论破裂似乎促使研究（在1970年代）的发展现在通常被认为是建立民族心理学的开创性作品（Vandendriessche＆Petit，2017年）。这个新生的跨学科研究领域的当前发展有助于进一步扩大我们对数学知识及其历史的看法，同时在图片中包括所有在社会群体/社会中表现出的数学特征的所有活动，通常不被认为是这样的。在地球的各个土著社会中，数学并不是通常作为自治知识类别。（Rivers＆Haddon 1902，Deacon＆Wedgwood，1934年，Austern 1939，Lévi-Strauss 1947，Pinxten等人。然而，正如许多关于“传统”社会的民族志都表明，在整个20世纪，在其各种实践中（例如日历或装饰品的制作，营地和住宅的建立，纺织品生产，导航，接航，游戏，游戏，游戏，游戏，1983，Gladwin 1986，Mackenzie 1991，Desrosiers，2012，Galliot 2015…）。因此，eTnomecatians的一个主要认识论问题是确定其中一些实践与数学活动以及如何相关的程度。为了避免受到“数学一词的西方涵义”的约束，玛西娅·阿什尔（Marcia Ascher，1935-2013）是1990年代民族心理学的创始人之一，引入了“数学思想”的概念。数学思想被定义为涉及“数字，逻辑和空间配置，尤其是这些思想在系统或结构中的布置”的想法（Ascher，1991：3）。Ascher基于使用建模工具的使用开发了一种方法，旨在揭示与
