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从任意经典代码构建量子代码并将它们嵌入局部汉密尔顿空间
实现鲁棒的量子纠错 (QEC) 对于发挥量子技术的潜力至关重要。我们引入了一个框架，该框架可以采用任何经典代码并明确构建相应的 QEC 代码。我们的框架可以看出是 CSS 代码的推广，并且超越了稳定器形式主义（图 1）。一个具体的优势是，经典代码的理想属性会自动纳入到生成的量子代码的设计中。我们通过各种例子来具体化该理论，其中一些例子优于以前最好的构造。然后，我们引入一个局部量子自旋链哈密顿量，我们对其基本空间进行了完全解析表征。我们利用我们的框架来证明基本空间包含具有线性距离的显式量子代码。这避开了 Bravyi-Terhal 不可行定理。
PO0843-Evoenergy-HV-嵌入式发电技术-...
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嵌入式案例研究示例
一个嵌入式案例研究比一个包含多个分析子单位的案例研究更为复杂（Yin，2003）。像常规案例研究一样，嵌入式案例研究将定性和定量方法结合到一个单个研究项目中（Scholz＆Tietje，2002; Yin，2003），但具有分析较大现象中较小组件的增加能力。这种方法最适合描述性研究，旨在了解给定情况的特征，背景和过程（Roland W. Scholz，2011年）。通过整合文档，访谈和文物等各种数据源，研究人员可以通过三角剖分获得对主题的更丰富的了解，从而提高了他们发现的有效性（Yin，2003）。嵌入式案例研究对于研究现象及其背景之间边界的复杂环境特别有用。嵌入式系统：从机器和消费电子产品到农业和加工行业设备，汽车，医疗设备和飞机的各种应用程序，嵌入式系统在各个行业都无处不在。为了更好地理解这个概念，让我们探索行业嵌入式系统的五个示例。汽车嵌入式系统：确保汽车领域的可靠性和效率，嵌入式设备控制各种功能，例如发动机管理，信息娱乐和安全功能。这些系统可以保证实时性能不间断，从而确保所有类型的车辆的可靠性和效率，包括电动和混合电动电动机。它们用于可再生能源管理，电动汽车和智能电力网络。工业嵌入式系统：监视和优化行业的操作，嵌入式设备已集成到设备中以监视和优化操作。示例包括机器人系统，工业电池管理系统（BMS），恒温器，网关，传感器，相机等。lemberg解决方案提供了遵守功能安全和工业协议的定制工业嵌入式解决方案。能源嵌入式系统：优化能源领域的能源消耗，嵌入式设备优化工业和家庭应用中的能源消耗。这些系统有效地控制和减少能源使用，同时确保可靠性和可持续性。医疗保健嵌入式系统：通过引入监测，诊断和治疗功能，增强医疗保健中医疗设备功能，嵌入式系统扩展了医疗设备的功能。这包括用于患者监测，成像和治疗的设备。航空航天嵌入式系统：通过嵌入式医疗保健中的嵌入式系统（例如Tonometers，ECG仪表，超声机器等），可以实现有效的操作实时数据收集，分析和沟通，以改善患者的护理和医疗程序的准确性。选择供应商时，请确保它们具有ISO 13485：2016的必要认证和HIPAA合规性以开发市场批准的产品。Lemberg解决方案持有这些认证。在消费电子产品中，嵌入式系统通过提高智能手机，电视和设备等设备的性能和生产率来增强日常操作。示例范围从咖啡机到可穿戴设备。1。为了获得最佳的最终用户体验，请选择具有多功能体验的供应商，例如Lemberg Solutions，该供应商具有用于电子自行车电池范围预测的构建算法的体验。让我们回顾五个现实生活中的嵌入式系统示例：1）使用生物材料进行3D建模的生物打印机； 2）基于3D图像识别和计算机视觉的自动化系统，用于猪重量监测； 3）用于精确农业的智能农业系统； 4）用于预测维护和自动驾驶的汽车系统； 5）用于实时监控和自动化的工业物联网系统。第一个例子是Cellink的生物生产商，它们结合了生物学，工程和计算机科学以开发生物材料。该技术在个性化的医疗保健，细胞培养食品，药物和再生医学方面具有巨大的潜力。乌克兰科技公司 Lemberg Solutions通过将工程专业知识与尖端技术相结合，为各种行业开发了创新的解决方案。 他们的嵌入式工程团队创建了实时系统，以使复杂流程自动化，从而提高效率和安全性。 **猪重量监控**：另一家乌克兰农业公司Barkom与Lemberg Solutions合作，创建了自动化的Pig权重监控设备。 该系统会简化大型农场的每日重量检查，这是一项以前耗时且劳动力密集的任务。 2。 **电池管理系统（BMS）**：对于混合动力汽车和电动汽车，Lemberg Solutions设计了一个BMS，可以通过确定正确的驾驶范围，延长电池组寿命并降低火灾风险来确保安全操作。Lemberg Solutions通过将工程专业知识与尖端技术相结合，为各种行业开发了创新的解决方案。他们的嵌入式工程团队创建了实时系统，以使复杂流程自动化，从而提高效率和安全性。**猪重量监控**：另一家乌克兰农业公司Barkom与Lemberg Solutions合作，创建了自动化的Pig权重监控设备。该系统会简化大型农场的每日重量检查，这是一项以前耗时且劳动力密集的任务。2。**电池管理系统（BMS）**：对于混合动力汽车和电动汽车，Lemberg Solutions设计了一个BMS，可以通过确定正确的驾驶范围，延长电池组寿命并降低火灾风险来确保安全操作。该系统通过高级SOC和SOH算法实现了96-98％的精度。3。**远程重症监护室（ICU）解决方案**：与TCC合作，Lemberg Solutions开发了一种远程ICU解决方案，使医院能够改善医疗保健服务并更有效地管理工作负载。这包括一个电子护士片剂原型，用于测量患者的生命力和生成治疗计划。4。**支持BLE的工业恒温器**：SELCO与Lemberg Solutions合作，创建了由移动应用程序控制的支持BLE的工业恒温器。该设备专为制造公司而设计，为各个领域提供热管理。5。**自定义嵌入式工程**：通过这些示例，很明显，嵌入式工程可以成为企业和技术挑战的有力解决方案。通过与Lemberg Solutions的专家进行咨询，公司可以确定嵌入式系统是否是满足其需求的最佳选择。模块，固件等等 - 让我们深入嵌入系统的世界！这些系统是基于软件的，旨在控制硬件操作，提供高效率，可靠性，低功耗和成本效益等收益。从数字手表到洗衣机，微波炉和恒温器，每天都会包围简单的嵌入式系统。更复杂的示例包括工业恒温器，远程数字密集型护理解决方案，用于混合动力汽车的电池管理系统，自动化的猪重量监控以及用于人体器官3D建模的生物打印机。然后继续阅读！2。您是要增强具有嵌入式功能的设备还是从头开始构建一个设备？我们将探讨为客户在消费电子，农业技术，汽车，医疗保健和工业物联网域中为客户构建的嵌入式系统的五个现实示例。确保查看下面的链接以深入了解这些示例。那么，什么是嵌入式系统？它们旨在执行由硬件组件和软件组成的特定功能。它们也可以集成到具有固定功能的较大系统中。嵌入式系统已经通过将智能技术无缝整合到我们的日常工作中，从而彻底改变了我们的世界。从安全系统到手机和洗衣机，它们已经改变了我们的生活方式。这些多功能设备用于工业机械，消费电子，农业，加工，汽车，医疗设备和飞机等行业的数千种应用中。为了帮助您更好地了解嵌入式系统的类型，让我们探索行业五个示例：汽车嵌入式系统。汽车，工业，能源，医疗保健和消费电子嵌入式系统是Lemberg Solutions经验的重点。这些字段中使用的关键工具包括用于构建ECU的汽车等级Linux，QT，QNX和Autosar，例如舒适控制模块和信息娱乐系统。工业嵌入式系统监控并优化工业设备中的操作，并使用各种机器人系统和设备来增强性能。这是嵌入式系统的五个现实示例：1。3。对于可靠的工业嵌入式系统开发人员，Lemberg Solutions提供了功能安全协议后的自定义解决方案。能源嵌入式系统在可再生能源管理和智能电力网络等应用中优化了能源消耗。示例包括储能系统，BMS，充电站和EMS，以有效控制和减少能源使用。医疗保健嵌入式系统通过实时数据收集，分析和沟通来扩展医疗设备功能，以改善患者护理。医疗保健嵌入式系统的关键认证包括ISO 13485：2016，ISO 27001：2013，ISO 9001：2015，HIPAA法规，IEC 62304：2006和FDA合规性。消费电子设备嵌入式系统围绕日常生活，智能手机，电视和智能设备可提高性能和生产力。lemberg解决方案为这些领域提供自定义解决方案，提供一系列设备和技术以满足特定需求。lemberg解决方案专门针对增强用户体验的消费电子设备构建嵌入式系统。他们的工程师开发了用于准确的电池范围预测的算法，如其自行车电池范围预测项目所示。用于人体器官的3D建模的生物生物发电机：Cellink使用生物打印来通过分层细胞和生物材料来创建像器官样结构。该技术有可能解决器官移植，再生医学和生殖领域等挑战。通过细胞电压，温度，电流，电池化学和容量分析，它可以达到96-98％的精度。自动猪重量监控系统：Lemberg解决方案使用计算机视觉和神经网络创建了一种用于自动猪体重监测的设备，从而使农民更容易控制猪的健康。混合动力汽车和电动汽车的电池管理系统：这种实时嵌入式系统可确保车辆的安全操作，正确的驾驶范围确定，电池寿命延长以及降低火灾风险。4。智能农业系统：Lemberg Solutions开发了一种基于传感器的系统来监测土壤水分，温度和湿度水平，使农民能够做出数据驱动的作物管理决策。5。用于监视工业设备的工业物联网系统：该公司创建了一个嵌入式系统，以跟踪设备性能，检测异常和预测维护需求，减少停机时间并提高整体效率。这些示例展示了Lemberg Solutions在为各种行业构建嵌入式系统的专业知识，从消费电子到农业，汽车，医疗保健和工业物联网。TCC是远程重症监护病房的挑战提供商，使医院能够增强医疗保健服务并优化专家的工作量。我们的工程师开发了一种电子护士平板电脑，可测量患者的生命力，发现异常并告知医务人员。该系统还基于收集的数据生成治疗和进餐计划。了解有关ICU解决方案的更多信息：SELCO创新了各种行业的热管理产品。使用最新的BLE芯片，我们建立了一个由本机IOS和Android应用控制的BLE工业恒温器。在我们的案例研究中发现更多：总而言之，在探索了五个实时嵌入式系统示例之后，您可以决定嵌入式工程是否适合您的业务需求。嵌入式系统控制特定功能或作为整个操作系统运行，具体取决于要求。要讨论自定义咨询和专家答案，请与我们联系。
现代嵌入时间段的消失
动态系统通常是时间变化的，其建模需要相对于时间发展的函数。最近的研究（例如神经普通微分方程）提出了一个时间依赖性的神经网络，该神经网络提供了随时间变化的神经网络。但是，我们声称建立时间相关神经网络的建筑选择显着影响其时间意识，但仍缺乏足够的验证。在这项研究中，我们对模式依赖性神经网络的结构进行了深入的分析。在这里，我们报告了消失的时间段嵌入的脆弱性，这会削弱时间依赖时间的神经网络的时间意识。fur-hoverore，我们发现在扩散模型中也可以观察到这种漏洞，因为它们采用了类似的体系结构，该体系结构结合了时间步长以在扩散过程中区分不同的时间段。我们的分析提供了这种现象的详细描述以及解决根本原因的几种解决方案。通过对神经普通微分方程和扩散模型的实验，我们观察到，通过提出的解决方案确保活着的时间意识提高了其性能，这意味着他们当前的实现缺乏足够的时间依赖性。
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1
嵌入式系统中的容错的监管计时器
嵌入式人工智能包括各种技术，从高级算法到高度专业的计算系统。智能嵌入式系统在汽车，航空航天，医疗保健和物联网等各个行业中起着越来越重要的作用。在考虑智能嵌入式系统所带来的日常生活的位置时，了解其安全性的重要性非常重要。为了确保其高性能，能源效率和鲁棒性，必须确保严格的任务计划。我们对定期和独立的先发制件任务的硬实时容忍度安排的问题感兴趣。本文着重于为这些系统提出一种容忍度的调度算法。通过使用看门狗计时器，该计时器允许智能嵌入式系统通过检测处理器错误并采用最早的截止日期（EDF）算法来更加自治，以允许我们的系统尊重时间约束。目的是通过确保尽管存在故障来确保执行关键任务，以提高可靠性和效率。设计和实施嵌入式系统的耐故障调度算法是各个行业的关键方面。这有助于提高智能嵌入式系统的可靠性和安全性，这对于确保系统的平稳操作至关重要。
模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
经认可的嵌入式网络管理员国家级 - ...
24. Origin Energy Retail Ltd 22 078 868 425 Marshall Taylor ORIGNENM 07 3867 0929 Marshall.Taylor@originenergy.com.au
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)