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World File Search System张量
使用 4D 雷达张量进行自动标记和语义分割
雷达在恶劣天气下的稳健性和提供动态信息的能力使其成为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中摄像头和激光雷达的宝贵补充 [1]。尽管用于 RGB 图像和激光雷达点云 (PC) 的语义分割深度学习方法已经很成熟，但它们在雷达中的应用仍未得到充分探索，尤其是包含额外海拔信息的 4D 雷达数据 [2] [3] [4] [5]。本文通过提出一种直接在距离-方位角-海拔-多普勒 (RAED) 张量上执行语义分割的方法来解决这一研究空白。此外，还引入了一种新颖的自动标记流程来在 RaDelft 数据集中生成逐点多类标签，从而实现使用雷达数据的联合检测和分类。
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
张量产品的随机子空间的浓度估计，并应用于量子信息理论
给定一个随机子空间H n在Hilbert Space的张量中均匀地选择了v n w w，我们认为相对于张量结构，H n h n元素的所有单数值的集合k n。在WIFED的背景下，该随机集获得了大量定律，并且在[3]中以相同的速度以相同的速度倾向于h n，v n的尺寸。在本文中，我们提供了衡量浓度估计值。K n的概率研究是由量子信息理论中重要问题的动机，并允许为尺寸提供最小的已知维度（184），即一个Ancilla空间，允许最小输出熵（MOE）违规。通过我们的估计，作为应用程序，我们可以为发生MOE发生的空间的维度提供实际界限。
注意差距：张量算法的可实现数据运动和操作强度界限
摘要 - 建筑设计空间探索（或DSE）过程（无论是手动还是自动化），从事先了解感兴趣的指标的限制中很大程度上是有益的。数据流动由于对性能和能源效率的影响增加而迅速成为DSE的关键指标。不幸的是，数据移动的常用算法最小值（或“强制性错过”）极限非常松散，从而限制了其在设计空间搜索中的效用。在本文中，我们提出了一种量子算法来计算数据运动限制（或边界）的方法。与算法最小限制不同，Orojenesis理解了重用和缓冲区（例如缓存或SCRATCHPAD）的能力，以利用重复使用以减少数据移动。orijenesis提供了一个结合，即在不同的芯片缓冲区容量限制下不可能超过数据流或映射，包括映射将一系列张量操作融合以利用生产者 - 消费者的重复使用。orijenesis产生的图显示了缓冲区大小与较低的数据运动限制到内存层次结构中下一个级别的限制。此图被称为滑雪坡度图，允许设计师能够对工作负载的行为获得关键的见解，这是存储容量的函数。此分析可以在进行彻底的设计空间搜索之前为早期的高级设计决策提供信息。我们使用牙本质来分析一组有价值的张量算法，包括大语言模型（LLMS）中的批处理和分组矩阵乘法，卷积和操作序列。我们的分析揭示了一系列的建筑见解，包括可实现的数据移动可以是高度高于算法的最低限度的命令，即SRAM和计算资源提供最佳吞吐量之间的最佳位置，并且可以减少5.6倍数据移动，并与320毫米buffer lll一起融合。
通过合并大小方向的大脑结构变化定量和张量多任务学习
摘要 - 预测阿尔茨海默氏病（AD）进展的机器学习（ML）技术可以极大地帮助研究人员和临床医生建立有效的AD预防和治疗策略。数据形式的单调性和医疗数据稀缺性是当前限制ML方法性能的主要原因。在这项研究中，我们提出了一种新型的基于相似性的定量方法，该方法同时考虑了脑生物标志物之间结构变化的幅度和方向关系，并将量化数据编码为第三阶张量，以解决数据形式单调性问题，然后将量张量的多任务学习模型相结合以预测AD AD Progssive。在此模型中，对每个患者的预测都被视为一项任务，每个任务共享通过张量分解获得的一组潜在因素，任务之间的知识共享可以改善模型的概括并解决医疗数据稀缺问题。该模型可用于有效预测AD积分磁共振成像（MRI）数据和AD患者在不同阶段的认知评分的进展。为了评估所提出方法的有效性，我们利用阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了广泛的实验。结果表明，所提出的模型比各种认知评分上的单项任务和最先进的多任务回归方法更准确，一致地预测AD的进展。所提出的方法可以识别患者的大脑结构变异，并将其应用于可靠地预测和诊断AD进展。
X射线张量层析成像，用于具有强纹理的小颗粒多晶
小角度X射线张量层析成像和相关的广角X射线张量扫描仪是X射线成像技术，可以通过断层扫描重建扩展样品的各向异性散射密度。在以前的研究中，这些方法已用于成像样品，其中散射密度缓慢地取决于散射方向，通常对方向性进行建模，即质地，球形谐波扩展到'= 8或更低为止。这项研究研究了几种已建立的算法从小角度X射线张量断层扫描上的样品上的性能，其变化速度更快，这是散射方向的函数，并比较了它们的预期和达到的性能。使用具有已知纹理的AS绘制钢丝中的广角散射数据对各种算法进行了测试，以确定用于此类样品的张量断层扫描方法的可行性，并比较现有算法的性能。
微波光谱揭示拓扑约瑟夫森物质的量子几何张量
引言。目前，人们对拓扑非平凡系统中的凝聚态物理学有着浓厚的兴趣。在过去的二十年里，人们做出了巨大的努力来寻找新型拓扑量子物质，如拓扑绝缘体[1,2]、拓扑半金属[3]或拓扑超导体[4]。拓扑相通常与两个能带相交的能带结构中的孤立奇点有关[5,6]。在拓扑超导体的情况下，零能量的Bogoliubov准粒子（称为Majorana零模式）可用于拓扑保护的量子计算[4]。此类系统中零能量模式的存在受到拓扑保护[7]，最近已在超导三端结实验中得到证实[8]。实际上，超导弱链接中的安德烈夫束缚态 (ABS)（也称为约瑟夫森结）也被提议用于实现量子比特 [9,10]。如果将结嵌入射频超导量子干涉装置 (SQUID)，则可以轻松调整 ABS，并且可以通过微波 [11 – 14]、隧穿 [15] 和超电流谱 [16] 进行实验访问和相干操控。最近，据预测，由传统超导体制成的多端约瑟夫森结 (MJJ) 将表现出四 [17 – 22] 和三 [23 – 27] 引线的非平凡拓扑。在这样的系统中，不需要奇异的拓扑材料，尽管多端拓扑纳米线也已被讨论过 [27]。在 MJJ 中，两个终端之间的量化跨导是整数值陈数的表现形式 [17,20,21,27]。或者，弗洛凯在周期驱动的约瑟夫森系统中陈述，其连通性比
构建用于张量网络量子电路模拟的最佳收缩树
摘要 - 基于张量网络的量子电路模拟中的关键问题之一是构造收缩树，它可以最大程度地减少模拟成本，其中可以在操作数量中表达成本作为模拟运行时间的代理。在各种应用领域中出现了同样的问题，例如组合科学计算，概率图形模型中的边缘化以及解决约束满意度问题。在本文中，我们将该问题的计算严重部分减少到一个线性排序之一，并演示如何利用该领域的现有方法在相同的运行时间内实现比现有最先进的方法更好的数量级。为此，我们引入了一种新型的多项式时间算法，用于从给定的顺序构造最佳收缩树。此外，我们引入了一个快速，高质量的线性订购求解器，并证明了其适用性，作为为收缩树提供订购的启发式。最后，我们将我们的求解器与量子电路模拟中构造收缩树构造收缩树的竞争方法比较了随机生成的量子近似优化算法最大切割电路，并表明我们的方法在大多数测试的量子电路上都取得了卓越的结果。可重复性：我们的源代码和数据可在https://github.com/cameton/hpec2022 ContractionTrees上获得。索引术语 - 收集树，张量网络，量子电路模拟，QAOA
高级编程抽象和近内存计算和内存计算的编译
N. A. Rink等。“ cfdlang：流体动力学中高阶方法的高级代码生成”。rwdsl'18。A. Susungi等。 “用于跨域张量优化的元编程” GPCE'18，79-92。 N.A. 溜冰场，N。A。和J. Castrillon。 “ teil：一种类型的安全张量张量中间语言”，Array'19，pp。 57-68A. Susungi等。“用于跨域张量优化的元编程” GPCE'18，79-92。N.A.溜冰场，N。A。和J. Castrillon。“ teil：一种类型的安全张量张量中间语言”，Array'19，pp。57-68
练习表 4：图表和量子通道
您可能已经注意到，对于少量的张量因子，即使是简单的计算也可能变得难以理解。因此，开发了一种可视化此类计算的替代方法。在本练习中，我们将简要介绍这种计算技术的基础知识。但是，我们鼓励您查看 https://arxiv.org/abs/1912.10049，它对张量网络进行了完整而全面的概述。但是，对于本课程，您不需要大部分内容。在张量网络符号中，张量只是一个具有索引的对象，通常是一组复数 A i 1 ,...,in 。具有一个索引的张量是向量，具有两个索引的张量是矩阵。具有 n 个索引的张量表示为具有 n 条腿的盒子。我们有已知对象与图表之间的以下对应关系。首先，我们将使用线的方向来区分状态（对应于向量）的 kets 和 bra：