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量子图像传输算法的量子误差校正效率
由于纳米技术领域的最新发展，一台工作的量子计算机已经成为一种实际的可能性，但是还有很长的路要走[1]。类似的情况发生在Quantum的通信中。光通道在量子通信中是可取的（例如，参见[2-10]）。量子信号传输的概念出现在量子算法研究甚至耳朵的一开始。Abbe Rayleigh衍射极限限制了经典成像方法的空间分辨率。quanth-TUM成像利用光子之间的相关性，以繁殖具有较高分辨率的结构。量子相关的n-photon状态可能超过1 / n的经典限制1 / n的倍数，将其与海森贝格极限相对[11-13]。quanth-tam成像在通信，材料调查，生物学等中都有许多应用。[14 - 17]。在1998年，史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）将注意力转移到了测量问题上，该问题并不能使人们能够使用量子纠缠系统中包含的完整信息。由于这个原因，研究人员试图在构造量子算法（包括量子信息传输算法）的同时避免不必要的测量。它导致在传输系统中使用大量元素。另一个问题是
使用 DCTEFRQI 方法的高级量子图像表示和压缩
近年来，量子图像处理在图像处理领域引起了广泛关注，因为它有机会将海量图像数据放入量子希尔伯特空间。希尔伯特空间或欧几里得空间具有无限维度，可以更快地定位和处理图像数据。此外，多种类型的研究表明，量子过程的计算时间比传统计算机更快。在量子域中编码和压缩图像仍然是一个具有挑战性的问题。从文献调查中，我们提出了一种 DCT-EFRQI（直接余弦变换量子图像的高效灵活表示）算法来有效地表示和压缩灰度图像，从而节省计算时间并最大限度地降低准备的复杂性。这项工作旨在使用 DCT（离散余弦变换）和 EFRQI（量子图像的高效灵活表示）方法在量子计算机中表示和压缩各种灰度图像大小。使用 Quirk 模拟工具设计相应的量子图像电路。由于量子比特数的限制，总共使用 16 个量子比特来表示灰度图像的系数及其位置。其中，8 个量子比特用于映射系数值，其余量子比特用于生成相应系数的 XY 坐标位置。理论分析和实验结果表明，与 DCT-GQIR、DWT-GQIR 和 DWT-EFRQI 相比，所提出的 DCT-EFRQI 方案在 PSNR（峰值信噪比）和比特率方面提供了更好的表示和压缩。
利用持久同源性分割脑血管 3D 多光子图像的拓扑编码卷积神经网络
临床证据表明，认知障碍与脑血管功能障碍和脑血流减少有关。因此，从功能上理解大脑功能和血管网络之间的联系至关重要。然而，系统地定量描述和比较像脑血管这样复杂结构的方法还很缺乏。多光子显微镜等 3D 成像模式使研究人员能够以高空间分辨率捕获脑血管网络。尽管如此，图像处理和推理是涉及成像的生物医学研究的一些瓶颈，该领域的任何进步都会影响许多研究小组。在这里，我们提出了一种基于持久同源性的拓扑编码卷积神经网络来分割脑血管的 3D 多光子图像。我们证明我们的模型在 Dice 系数方面优于最先进的模型，并且在灵敏度等其他指标方面也具有可比性。此外，我们模型的分割结果的拓扑特征模仿了人工基本事实。我们的代码和模型在 https://github.com/mhaft/DeepVess 上开源。
英语语言 - BSTU 电子图书馆
UDC 811.111(075.8) BBK 81.2Eng-923ya73 A64 由白俄罗斯国立技术大学编辑和出版委员会审查并推荐出版。编译：E. I. Blagoderova、E. V. Krivonosova、A. Yu. 审稿人：明斯克国立语言大学第一翻译理论与实践系（系主任、语言学博士生、E. G. Karapetova 副教授） ;白俄罗斯国立体育大学体育与旅游管理学院旅游与接待社会与人道主义学科系副教授教育科学副教授M. A Butko 英语：教育方法。信息技术学院一年级和二年级学生手册 / comp.：E. I. Blagoderova、E. V. Krivonosova、A. Yu。– 明斯克：BSTU，2022。– 226 秒。 ISBN 978-985-530-993-3。教育手册包括“大学创建历史”、“白俄罗斯共和国信息技术的发展”、“网络及其分类”、“互联网”、“操作系统”等部分。它代表了言语活动技能和能力相互关联发展的基础，扩大了学生的词汇量。可供信息技术学院的学生以及其他学院的学生在课堂作业中使用。
成就与挑战 - 基金组织电子图书馆
3. 经过十多年的通胀低于目标水平，库存的快速消耗和持续的全球供应中断导致工资和价格通胀大幅加速。2021 年初，通胀是由一组相对狭窄的耐用品价格大幅上涨推动的。这支持了当时的一个结论，即一旦消费者需求模式正常化和供应问题得到克服，通胀就会消散。然而，在 2021 年的最后几个月，美国经济似乎触及了“速度极限”，价格压力既加剧又扩大。虽然本次复苏中出现的累计价格涨幅低于过去的扩张，但失业率的下降和通胀的上升都以比前几个周期快得多的速度发生。
通过合成坐标在分子图上进行定向信息传递
通过定向消息传递利用坐标的图神经网络最近在多个分子特性预测任务中取得了最新进展。然而，它们依赖于通常不可用的原子位置信息，而获取这些信息通常非常昂贵甚至不可能。在本文中，我们提出了合成坐标，使高级 GNN 的使用无需真正的分子配置。我们提出了两种距离作为合成坐标：指定分子配置粗略范围的距离界限，以及使用个性化 PageRank 的对称变体的基于图的距离。为了利用距离和角度信息，我们提出了一种将普通图神经网络转换为定向 MPNN 的方法。我们表明，通过这种转换，我们可以在 ZINC 基准上将普通图神经网络的误差降低 55%。此外，我们通过在 SMP 和 DimeNet ++ 模型中加入合成坐标，在 ZINC 和无坐标 QM9 上取得了最新进展。我们的实现可以在线获得。1
中小企业和家族企业的人工智能 - AIS 电子图书馆
中小企业和家族企业的人工智能 呼吁开展更多基于社会情感财富的研究 Patrick S. Ulrich，阿伦大学和班贝格大学，patrick.ulrich@hs-aalen.de 人工智能 (AI) 是过去和未来几年最重要的大趋势之一 (Žigienė et al.2019)。然而，机器学习、深度学习等基于人工智能的技术的实施尚未跟上学术文献的最新水平。此外，可以观察到，在现有的实证研究中，大多数不是由大学的研究人员进行的，而是由管理咨询公司进行的。在这里，我们认为有必要对研究领域进行理论化和更强大的基于证据的基础，因为中小企业和家族企业在世界许多经济体中都至关重要。我们还认为，此时有必要大大拓宽讨论的理论基础。信息系统的经典方法（例如计划行为理论或基于情感因素的分析）非常有趣，并且极大地扩展了围绕技术传播的知识库。但是，从我们的角度来看，它们只能充分代表中小企业和家族企业的社会心理背景。这就是为什么我们将人工智能研究建立在社会情感财富上（Gómez-Mejía 等人2007）。该理论认为，一般来说，家族企业，尤其是家族企业家有时会避免做出对企业有利的决策，因为他们担心自己在商业网络中的地位被削弱。例如，这已经用于管理会计中的工具使用或大数据技术的实施。我们认为，中小企业和家族企业对人工智能技术的高度怀疑和实施不力，并不是因为这些公司不够专业、雇用的学者较少，或者根本不熟悉这些技术。这些因素以及异构的 IT 环境可能导致基于人工智能的技术在那里更难实施。然而，我们认为，造成这种情况的原因是家族企业中的家人担心从长远来看会被公司中的一项技术（尤其是非常先进的技术）所取代。我们已经在 2020 年的初步调查中对此进行了调查，目前正在进行定性的后续研究。在：可持续性 11 (16)，S. 4501。因此，我们认为，许多中小企业和家族企业拒绝人工智能的原因，与其说是技术本身，不如说是出于对最终将决策权交给“机器”的社会心理恐惧。参考文献 Gómez-Mejía, Luis R.; Haynes, Katalin T.; Núñez-Nickel, Manuel; Jacobson, Kathyrn J. L.; Moyano-Fuentes, José (2007): 家族控制企业的社会情感财富和商业风险：来自西班牙橄榄油厂的证据。刊于：《行政科学季刊》52，第 106–137 页 Žigienė, Gerda; Rybakovas, Egidijus; Alzbutas, Robertas (2019): 基于人工智能的中小企业商业风险管理框架。DOI：10.3390/su11164501。
玻利维亚和乌拉圭的税务管理改革 - IMF 电子图书馆
玻利维亚的税收收入增长惊人：从 1985 年占 GDP 的约 1% 上升到 1990 年的 7.4%。乌拉圭的增幅较小，从 1984 年占 GDP 的约 11% 上升到 1990 年的 13.5%。然而，按实际价值计算，该期间的税收收入增长了 40%。结果的差异可以用几个因素来解释。税负越重，提高税务管理的效率就越困难。同样，税率越高，税务机关面临的执法困难就越大。玻利维亚的增值税 (VAT) 税率为 10%，乌拉圭为 21%。1 此外，从税收征收结果的角度来评估乌拉圭的经验尤其困难，因为在审查期间，不仅税收制度发生了变化，而且通货膨胀率和经济增长率也发生了重大变化。