XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System投影
上下文子空间变分量子特征求解器和非上下文投影假设的稳定器框架
摘要：量子化学是噪声中型量子 (NISQ) 设备的一个有前途的应用。然而，量子计算机迄今为止尚未成功解决具有真正科学意义的问题，算法的进步对于充分利用当今可用的普通 NISQ 机器来说是必不可少的。我们讨论了一种基于将分子汉密尔顿量划分为两部分的基态能量估计方法：一部分是非上下文的，可以用经典方法求解，另一部分是上下文分量，可通过变分量子特征求解器 (VQE) 程序获得量子校正。这种方法被称为上下文子空间 VQE (CS-VQE)；然而，在将其部署到 NISQ 设备上之前，还有一些障碍需要克服。我们在这里解决的问题是 ansatz，即我们在 VQE 期间对其进行优化的参数化量子态；最初并不清楚汉密尔顿量的分裂应如何反映在 CS-VQE ansa ̈ tze 中。我们提出了一种“非上下文投影”方法，该方法由稳定器形式中 CS-VQE 的重新表述所阐明。这定义了从完整电子结构问题到上下文子空间的假设限制，并促进了可在 NISQ 设备上部署的 CS-VQE 的实现。我们使用量子模拟器验证了非上下文投影假设，并展示了一组小分子的化学精确基态能量计算，同时显著减少了所需的量子比特数和电路深度。
软件：关于权力投影和比特币的国家战略意义的新颖理论
当前对比特币基础工作证明技术的分析几乎完全基于财务，货币或经济理论。在进行假设时，对比特币的演绎分析进行回收相同的理论框架具有产生系统性级别的分析偏见的潜力，这可能会对公共政策的努力产生负面影响，甚至可能对美国国家安全构成威胁。本论文介绍了一个新颖的理论框架，用于分析比特币作为电蛋白安全技术的潜在国家战略影响，而不是点对点现金系统。本论文的目的是为研究社区提供不同的参考框架，他们可以用来产生假设，并演绎地分析工作证明技术的潜在风险和回报，这是严格的货币技术以外的其他东西。作者断言，研究人员探索工作证明技术的替代功能，以消除潜在的盲点，对比特币（例如比特币的风险和奖励）的风险和奖励，提供更全面国家的网络安全。利用扎根理论方法，作者结合了不同知识领域的不同概念（例如作者称这种新颖的力量投影策略为“软件”，并探讨了其对21世纪国家战略安全的潜在影响。生物学，心理学，人类学，政治学，计算机科学，系统安全和现代军事战略理论）制定了一个名为“权力投影理论”的新颖框架。 Based on the core concepts of Power Projection Theory, the author inductively reasons that proof-of- work technologies like Bitcoin could not only function as monetary technology, but could also (and perhaps more importantly) function as a new form of electro-cyber power projection technology which could empower nations to secure their most precious bits of information (including but not limited to financial bits of information) against belligerent actors by giving them the ability to impose severe physical costs on other nations in, from, and通过网络空间。像大多数基础理论研究工作一样，本文的主要交付是一种新颖的理论，而不是对从现有理论得出的假设的演绎分析。论文主管：琼·鲁宾系统设计与管理计划执行董事
主要飞机的可操作性投影... - Icas.org
飞机运营性能是实现航空公司盈利和满足乘客期望的关键因素。它由主要飞机部件的“可操作性”以及飞机运行的运营环境决定。可操作性是系统在可靠性、可用性和成本方面满足其运营要求的能力。本文提出了一种方法，将主要飞机部件所采用的技术类型考虑在内，以进行可操作性预测。使用贝叶斯网络开发可操作性模型，有助于预测不同输入参数对主要飞机部件运行性能的影响。使用结合工程和在役数据的方法来实例化不同的参数并训练贝叶斯网络模型。系统设计人员可以使用训练后的模型通过贝叶斯推理对不同的设计解决方案进行可操作性预测，并从可操作性的角度进行权衡研究。本文还讨论了使用无监督学习对数据进行聚类，以确定能够产生理想操作性能的最佳输入参数组合。
3D骨模型上的断裂模式投影作为对骨断裂模拟的支持
结果：已使用了长骨的不同3D模型（股骨，肱骨，尺骨和薄片）。另外，已经创建了裂缝模式的不同类型。这些模式已用于获得其对三维骨骼的投影。在这项研究中，进行了对骨模型上投影的断裂模式的专家验证。对用作投影起点的断裂模式的法医验证也是针对撞击产生这种骨折的情况的，其中有基于法医分析的科学证据。此验证还支持专家，从法医的角度根据分析的标准提供了必要的反馈，以完成或修改其断裂模式。
耦合投影迁移度量学习跨...
摘要：不同会话之间的分布差异极大地降低了视频诱发脑电图 (EEG) 情绪识别的性能。由于 EEG 信号微弱且非平稳，因此存在差异，并且这些差异表现在每个会话的不同轨迹中，甚至表现在属于同一种情绪的某些轨迹中。为此，我们提出了一个耦合投影迁移度量学习 (CPTML) 模型来联合完成域对齐和基于图的度量学习，这是一个统一的框架，可以同时最小化跨会话和跨试验分歧。通过在 SEED_IV 情绪数据集上的实验，我们表明：(1) CPTML 表现出比其他几种方法更好的性能；(2) 在 CPTML 诱导的子空间中，跨会话分布差异被最小化，不同试验之间的情绪度量图得到优化，表明数据对齐和度量探索的有效性； （3）从学习到的投影矩阵中自动识别出用于情绪识别的关键EEG频带和通道，从而对效应的发生提供更多的见解。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
基于高阶张量分解的头皮到颅内脑电图投影检测发作间期癫痫样放电
摘要。目的。发作间期癫痫样放电 (IED) 发生在两次癫痫发作之间。IED 主要通过颅内记录捕获，通常在头皮上不可见。本研究提出了一种基于张量分解的模型，将头皮脑电图 (sEEG) 的时频 (TF) 特征映射到颅内脑电图 (iEEG) 的 TF 特征，以便以高灵敏度检测头皮上的 IED。方法。采用连续小波变换提取 TF 特征。将来自 iEEG 记录的 IED 段的时间、频率和通道模式连接成四向张量。采用 Tucker 和 CANDECOMP/PARAFAC 分解技术将张量分解为时间、频谱、空间和节段因子。最后，将来自头皮记录的 IED 和非 IED 段的 TF 特征投影到时间分量上进行分类。主要结果。模型性能通过两种不同的方法获得：受试者内和受试者间分类方法。我们提出的方法与其他四种方法进行了比较，即基于张量的空间分量分析方法、基于 TF 的方法、线性回归映射模型以及非对称对称自动编码器映射模型，然后是卷积神经网络。我们提出的方法在受试者内和受试者间分类方法中均优于所有这些方法，分别实现了 84.2% 和 72.6% 的准确率。意义。研究结果表明，将 sEEG 映射到 iEEG 可提高基于头皮的 IED 检测模型的性能。此外，基于张量的映射模型优于基于自动编码器和回归的映射模型。
敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：欧洲战略长期愿景强调了更智能和灵活的系统在2050年之前实现净零温室气体排放的重要性。分布式能源（DER）可以提供所需的灵活性产品。分配系统运营商（DSO）与TSO（传输系统运营商）合作致力于通过基于市场的程序采购这些功能可及性产品。在所有DERS中，电池储能系统（BES）是一项有前途的技术，因为它们可能会出于广泛的目的而被利用。但是，由于其成本仍然很高，因此应优化其大小和位置，以最大程度地提高所有者的收入。打算提供一种评估要在DSO和TSO之间共享的灵活性产品的工具。对比的目标，因为BES所有者的收入最大化以及使用创新解决方案固有的DSO风险最小化。通过将方法应用于真实的意大利中型电压（MV）分布网络来验证所提出的模型。
covid-19疫苗功效：案例的准确性，不确定性和投影
在检查疫苗功效时，经常像辉瑞（Pfizer-Biontech）和现代研究一样进行双倍的安慰剂对照临床试验。在此类试验中，在几个月内招募了中等或大量的参与者，并随机分配给两个试验组之一（或两个武器），以确保两组之间受试者的可比性。一组称为治疗组，其受试者接受研究疫苗。另一组被称为对照组，其受试者接受安慰剂而没有通用的研究药物，模仿不会接受疫苗治疗的社区的人口。然后计算出功效为（1 -𝑅𝑅），𝑅𝑅是风险比，疫苗组的疾病率与对照组𝑅𝑅𝑅𝑢𝑅。因此，相对于未接种疫苗的接种疫苗之间的速率越小（𝑅 /𝑅），疫苗功效越高（1 -𝑅𝑅）[2]。