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连续变量量子 MNIST 分类器
本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。
EMIT 筛查方法
a. 准备低对照以产生略高于截止浓度的响应（即响应刚好超过 100）。如果一个或多个目标化合物/类别的读数未 >100，则将该目标化合物/类别响应乘以 0.75，并截断为整数，以确定新的截止响应。任何读数大于或等于新截止响应的未知样品都应确认为该目标化合物/类别。例如，如果阿片类药物对照读数为 94，则结果截止值为 70。所有阿片类药物响应≥70 的病例都应确认为阿片类药物。b. 高对照必须对所有目标化合物/类别读数为阳性（>100）。此外，高对照的响应应大于低对照中每种分析物的响应。如果目标化合物/类别响应为阴性（或小于该目标化合物/类别的低对照响应），则必须重新分析该目标化合物/类别的所有未知物。 18.8.1.4 阳性对照-尿液
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
具有不确定动力学的系统的规定性能和边界层控制
控制技术或控制理论是一个落下数学，物理和电气技术的两个水平研究领域。基本上是关于形成算法和方程的依赖于应将控制信号发送到动态系统以实现'scond行为的方程式。普通的歧义包括稳定机器人手臂，维持“损坏的室温或为车辆为特定路线上油。控制技术是关于决定转向警卫制作给定油或参考信号的。控制技术与未指定的研究领域之间的差异在于智能的工作：控制技术旨在为系统创建准确，裸露的控制策略，而使用和使用理解和使用情报。不需要完整模型的情况。经典的重新塑造方法不必作为一个很好的工作，而是迫使基本的数学模型的喜悦。控制系统不需要通过截断阶段进行操作，因为它们基于系统的动力学和行为。但是，现代适应性的调节器可以使用基于物理和数学的模型，该模型与截断数据相关的参数以脱离了类似BOUT的控制信号。控制技术中的当前研究领域 - SNA的控制，称为Okanda Systems，具有引人注目的普遍要求。漏斗功能）。规范系统一个固定系统的一个例子是辅助控制，与在回顾性的环境环境国家一起运行的情况下，周围环境及其周围环境都需要与周围的环境联系起来。迅速变化的牛皮和水 - 静止的土地，它与数学建模相比，因为对照技术仪经常受到影响，而且很难以良好的课程形式遵守知识的权利。最新的热情采用了一种现代控制方法，称为处方绩效控制（也称为漏斗控制），可以轻松地在这种问题上航行。从理论上讲，该方法可以保证系统不会偏离其组装课程 - 即使在重新元素中使用有关系统的动态或证据的信息，您对手的操作也不会。通过定义称为漏斗功能的疮来指定最大偏差的要求（Eng。通过高级数学方法，控制算法扩展了最佳，并且（如有必要）向系统扩展了大量的猪，以强迫其偏离其小于擦除水平的“漏斗”。漏斗法规中的一个问题是，不可能保证在不同时使用学习零时间的函数的情况下，银行业期间的偏差变得很小。然后通过在用于减少控制信号的方程式中留下不连续的功能来解决此问题。从理论上讲，这不是更大的问题，但是实际上，它导致秃头问题（零售额为零），而不幸的是在预示系统中的实际组件上挂在楼上。如果函数中存在困境或扩散，则通常将功能视为不连续的。该术语的目的是确保系统始终朝着该位置的时间直接转向。
MILPERSMAN 1000-130 - MyNavyHR - Navy.mil
askmncc@navy.mil https://my.navy.mil/ 1. 政策。只有在经过行政证据审查和海军人事司令部 (COMNAVPERSCOM) 指挥官的批准后，才能更改官方记录中的姓名。因结婚或离婚而改变姓氏的必须立即报告，如下所述。姓名不得包含标点符号，包括连字符、撇号、逗号、句号或空格。由于传统系统的限制，超过 27 位的全名将被截断。 2. 服役人员的责任。服役人员将通过 MyNavy 门户的“我的记录”下选择“正在寻找？”部分中的“姓名更改”图块提交申请。在申请中提交至少一份下面列出的文件作为验证姓名更改的书面证据。在 MyNavy 门户上可以找到有关浏览申请的教程。如有疑问，请联系 MyNavy 职业中心。a. 结婚证，b最终离婚判决书，其中包含恢复出生姓氏的规定，c. 授权更改姓名的法院命令，d. 出生证明，e. 入籍证明，f. 社会保障卡，或 g. 美国护照 3. 如何发送文件。虽然首选电子自助服务方法，但服务成员可以转发
![arXiv:2303.07032v2 [quant-ph] 2024 年 3 月 8 日](/simg/1\1283ae2309f857fb79f8cccaf49afe4bb71331cf.png)
arXiv:2303.07032v2 [quant-ph] 2024 年 3 月 8 日
量子算法可以潜在地突破计算困难问题的界限。光束传播算法是现代光学的基石之一，它有助于计算具有特定色散关系的波在时间和空间中如何传播。该算法通过傅里叶变换、与传递函数相乘以及随后的反变换来求解波传播方程。该传递函数由相应的色散关系确定，通常可以展开为多项式。在自由空间中的近轴波传播或皮秒脉冲传播的情况下，该展开式可以在二次项后截断。波传播的经典解需要 O ( NlogN ) 个计算步骤，其中 N 是波函数离散化的点数。在这里，我们表明传播可以作为具有 O ( ( logN ) 2 ) 个单控相位门的量子算法来执行，表明计算复杂度呈指数级降低。我们在此演示了这种量子光束传播方法 (QBPM)，并在双缝实验和高斯光束传播的一维和二维系统中进行了这种传播。我们强调了选择合适的可观测量的重要性，以便在量子测量过程的统计性质下保持量子优势，这会导致经典解决方案中不存在的采样误差。
量子计算机受控门操作的初态相关优化
将量子算法编码到量子电路中没有唯一的方法。由于量子比特数、连接性和相干时间有限，量子电路优化对于充分利用近期量子设备至关重要。我们引入了一种名为 Aqcel 的新型电路优化器，旨在根据电路的初始状态从受控门中删除冗余的控制操作。特别地，Aqcel 可以通过使用量子计算机识别零振幅计算基态，从多项式计算资源中的多控门中去除不必要的量子比特控制，即使所有相关量子比特都纠缠在一起。作为基准，Aqcel 部署在用于模拟高能物理中的终态辐射的量子算法上。对于这个基准，我们已经证明 Aqcel 优化的电路可以用少得多的门产生等效的终态。此外，当将 Aqcel 与嘈杂的中型量子计算机一起部署时，它可以通过截断低于某些阈值的低振幅计算基础状态来有效地生成与原始电路近似的量子电路，并且保真度很高。我们的技术可用于各种量子算法，为进一步简化量子电路以使其对实际设备更有效开辟了新的可能性。
能量启发模型：利用采样器诱导分布进行学习
基于能量的模型 (EBM) 是强大的概率模型 [8, 44]，但由于配分函数的原因，其采样和密度评估难以处理。因此，EBM 中的推理依赖于近似采样算法，导致模型和推理不匹配。受此启发，我们将采样器诱导分布视为感兴趣的模型，并最大化该模型的似然。这产生了一类能量启发模型 (EIM)，它结合了学习到的能量函数，同时仍提供精确样本和可处理的对数似然下限。我们基于截断拒绝抽样、自归一化重要性抽样和汉密尔顿重要性抽样描述和评估了此类模型的三个实例。这些模型的表现优于或相当与最近提出的学习接受/拒绝采样算法 [ 5 ]，并为排序噪声对比估计 [ 34 ， 46 ] 和对比预测编码 [ 57 ] 提供了新的见解。此外，EIM 使我们能够概括多样本变分下界 [ 9 ] 和辅助变量变分推断 [ 1 ， 63 ， 59 ， 47 ] 之间的最新联系。我们展示了最近的变分界限 [ 9 ， 49 ， 52 ， 42 ， 73 ， 51 ， 65 ] 如何与 EIM 统一为变分家族。
揭示BIN1-SH3相互作用的基础中心肌病
蛋白质蛋白相互作用的抽象截断SH3结构域的膜重塑桥梁整合剂1（BIN1，Amphiphysin 2）蛋白会导致中心核肌病。在这里，我们使用常规的体外和基于细胞的测定方法评估了一组自然观察到的，以前未经表征的BIN1 SH3结构域变体的影响，从而监测与Dynamin 2（DNM2）相互作用的相互作用，并确定了可能有害的，并且还可以暂时连接到神经肌肉肌肉肌肉disorders。然而，SH3领域通常是滥交的，并且预计除了DNM2以外，迄今为止，BIN1的其他伴侣也参与了Centronuclear肌病的发展。为了阐明这些其他相关的相互作用伙伴，并为BIN1 SH3域变体背后的病理机理的整体描绘，我们使用了亲和力相互作用。我们确定了数百种新的BIN1相互作用伙伴蛋白质组，其中许多似乎参与细胞分裂，这表明BIN1在调节有丝分裂中的关键作用。最后，我们表明已鉴定出的BIN1突变确实会导致蛋白质组广泛的亲和力扰动，这表明采用了无偏见的亲和力相互作用方法的重要性。
对基于晶格的密码系统的多项式乘法的调查
尤其是，我们调查了针对基于晶格的密码系统中多项式乘法的实施工程，其中具有指令套件的架构架构/扩展ARMV7-M，ARMV7E-M，ARMV7E-M，ARMV8-A和AVX2。本文有三个重点：（i）模块化算术，（ii）同态和（iii）矢量化。对于模块化算术，我们调查了蒙哥马利，巴雷特和panthard乘法。对于同构，我们调查（a）各种同态，例如cooley-tukey FFT，良好 - 托马斯FFT，Bruun的FFT，Rader's FFT，Rader's FFT，Karat-suba和Toom – Cook； （b）与系数环相邻的各种代数技术，包括定位，Schönhage的FFT，Nussbaumer的FFT和系数环开关； （c）与多项式模量相关的各种代数技术，包括扭曲，组成的乘法，∞评估，截断，不完全转化，步骤和toeplitz矩阵矢量 - uct。为矢量化，我们调查了同态和矢量算术之间的关系。然后，我们进行了几个案例研究：我们比较了二锂和kyber中使用的模块化乘法的实现，解释了如何在Saber中利用矩阵对矢量结构，并回顾了NTRU和NTRU Prime与矢量化的转换设计选择。最后，我们概述了几个有趣的实施项目。