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World File Search System平行投影
量子态准备的投影算法...
我们提出了一种在量子硬件上准备多体系统状态的有效方法，首先隔离单个量子数，然后利用时间演化来隔离能量。我们的方法最简单的形式只需要一个额外的辅助量子位。精确解的总演化时间与试验状态的光谱范围与最低激发态间隙的比率成正比，这比其他投影算法有了很大的改进，而且精度随着演化时间呈指数增长。由于特征值已知，隔离量子数是有效的，并且增加了间隙，从而缩短了所需的传播时间。算法的成功率或产生所需状态的概率是测量时间和相位的简单函数，并由原始状态与所需状态的平方重叠决定。我们给出了来自核壳模型和海森堡模型的示例。我们将此算法与以前的短演化时间算法进行了比较，并讨论了潜在的进一步改进。
Carrageenan原材料供应投影
背景：海藻行业经历了快速增长，尤其是在食品，饲料，生物燃料和生化的生产方面。印度尼西亚已成为新鲜，冷冻和干海藻的最大出口商；但是，角挑菜衍生物仍然受到限制。对海藻的需求不断增加，但是针菜衍生产品的海藻原材料的供应尚未达到国际标准，因此它未能完全满足需求。海藻生产以原材料出口，农民，生产者，地方政府和其他利益相关者尚未享受其附加值。对角叉菜胶的需求，尤其是作为食品行业的原材料，正在增加，这强调了海藻供应的重要性。目的：本研究的目的是管理海藻衍生产品在塔卡拉尔摄政的Laikang Village的海藻生产中心地区的Carrageenan衍生产品的原材料。设计/方法论/方法：本研究使用了对Miles，Huberman和Saldana的互动模型的定性分析。所使用的技术包括半结构化访谈，在该访谈中，实现更灵活以公开识别问题。被要求提供更多详细的信息和想法，然后观察到发现/结果：研究结果表明，Laikang Village的海藻供应的管理在数量方面足够，但根据农业行业的需求，质量方面仍然缺乏。结论：为了通过更便宜的种子，改善分配和环保实践培训来提高海藻质量，政府的帮助至关重要。在这项研究中强调了市场研究和供应管理中的战略规划，该研究预示着Laikang的Carrageenan衍生品的海藻供应。虽然下游处理法规可以通过最大程度地减少原材料出口，有效的供应/价值（艺术状态）来优化经济潜力：这项研究通过调查未明确定义，不明显的知识或不足的问题而做出了原始贡献（探索性（探索性），从而更好地理解了范围的供应范围，从而可以使范围的原始材料的供应范围，从而使laikanan的原始材料的供应范围，从而使laikanan的原始材料的供应范围为laikanan，从而使laikanan carrageanan naikang的原始材料的供应。受试者正在研究。
通过自适应n-gram平行解码
大型语言模型有可能在医疗保健行业中有价值，但是通过严格的评估来验证其安全性和有效性至关重要。在我们的研究中，我们在各种医疗任务中评估了包括Google的双子座在内的LLM。尽管GEMIni的功能，与Medpalm 2和GPT-4等领先模型相比，它的表现不佳，尤其是在医学视觉问题An-Swering（VQA）中，其准确性差距显着（Gemini为61.45％，与GPT-4V相比为88％，为GPT-4V）。我们的分析表明，双子座对幻觉，过度自信和知识差距高度可疑，如果不批判性地表明风险。我们还按照医学主题和测试类型进行了分析，为开发人员和临床医生提供了可行的反馈。为了减轻风险，我们提出了有效的提示策略，提高绩效，并通过释放用于医疗LLM评估的Python模块，并在拥抱面孔上为正在进行的研究和撤销服务中建立排行榜。Python模块可以在github.com/promptslab/rosettaeval
使用平行视觉变压器
摘要 - 采用人工智力来创建高度逼真的合成媒体，对隐私，安全性和错误信息传播构成了重大威胁。传统的深层检测方法，主要基于电流神经网络（CNN），通常在有效地识别这些复杂的伪造方面掉落。本项目探讨了平行视觉变压器（PVIT）用于深泡探测器的使用，利用其高级功能在建模复杂模式和视觉数据中的长距离依赖性中进行建模。我们使用NVIDIA A100 GPU的Google Colab培训了由140K真实和假面的数据集培训了PVIT模型。我们的结果表明，PVIT可显着提高检测准确性，精度，召回和鲁棒性，提供有希望的解决方案，以打击达到91.92精度的DeepFake技术所带来的挑战。索引术语 - 深层检测，平行视觉变形，以前，AI生成的，伪造的内容识别，变换，网络安全，数字取证，机器学习，深度学习。
图像重建来自光声投影
Changhui Li, l,m Meng Yang, n, * Sheng Wang, c, * and Jie Tian h,o,p, * a Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei, China b School of Engineering Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China c Department of Anesthesiology, the First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China d Anhui Province Key Laboratory of Biomedical Imaging and Intelligent Processing, Hefei, China e College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China f School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China g Shanghai Clinical Research and Trial Center, Shanghai, China h CAS Key Laboratory of Molecular Imaging,中国科学院自动化研究所中国北京，国家生物医学成像中心，北京大学，北京，中国北部，n超声部门，复杂严重和稀有疾病的州主要实验室，北京联合医学院医院，中国医学科学院和北京联合医学院，北京，北京，北京，工程学，北京大学，北京大学北京，中国
光子皮带的陆地投影
Motivation and historical background Extending of the concept “ Cosmic Home” Within the tumultuous multimillionnairely terrestrial history, the extremely diversified humanity arrived to a Hamlettian crucial point “ to be or not to be ”, alternatively formulated by Albert Camus – accentuating the Ecoumenic component of the 3-Eco existential system Ecoumeny-Ecology-Economy – „if will exist the 21st century, it will宗教”。无论如何，它每次都存在第三个解决方案的可能性。似乎自然选择的达尔文原理实际上仅在宇宙水平上起作用，远远超出了陆地级别，相反，由于反替丁选择的结果，人类由少数抗人类实体所占据主导地位，遭受了虐待人的立场。这不仅是公平的，不仅在陆地上，也不公平！It is not fair to abuse first of all the time-question , the cosmic architecture – its real shape, structure and functioning – and its galactic, photon-beltic, solar and terrestrial consequences, the parallel inter-/sub-/supra-terranian and different dimensional more or less human civilizations, the multitude of genetic, other material, energetic and informational manipulations, a.s.o.
基于增量和平行SAT求解
量子计算（QC）是一种新的计算范式，有望比各个域中的经典计算大幅加速。但是，近期QC面临许多挑战，包括有限的量子连接性和嘈杂的量子操作。要解决量子连接约束，在量子计算机上执行量子电路是必需的。此过程涉及执行初始量子位置并使用量子交换操作来重新安置最近的静脉相互作用。减少电路映射中的互换计数对于提高量子电路执行的成功率至关重要，因为掉期昂贵且容易出错。在这项工作中，我们通过结合增量和并行解决布尔满意度（SAT）来引入一种新颖的电路映射方法。我们提出了用于电路映射问题的创新SAT编码，该编码可显着改善基于求解器的映射方法，并在编译质量和编译时间之间提供平稳的权衡。通过在2种不同的量子计算机拓扑上涵盖3种量子算法的78个实例的全面基准测试，我们证明我们的方法比基于最先进的求解器的方法快26××，从而将汇编时间从数小时减少到数分钟的时间来减少重要的量子应用。我们的方法还超过了现有的启发式算法的掉期数量26％。