XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抗噪
利用电势进行量子空间搜索：长期动力学和抗噪声能力
离散时间量子游动 (DQW) 对应于量子细胞自动机的单粒子部分 [1,2]。它们可以模拟许多物理系统，从任意杨-米尔斯规范场中的粒子 [3] 和黑洞附近的无质量狄拉克费米子 [4]，到带电量子流体 [5]，其他面向物理的应用参见参考文献 [6–16]。此外，DQW 可以看作是经典随机游动 (CRW) [17] 的量子类似物，可以用来构建空间搜索算法，其性能优于 [18] 使用 CRW 构建的算法。连续时间量子游动也可以用于这一目的 [19]。在三维空间中，基于 DQW 的算法 [18,19] 可以在 O (√
UCC21220、UCC21220A 4A、6A、双通道基本和功能隔离式栅极驱动器，具有高抗噪性 数据表 (Rev. G)
(1) 爬电距离和电气间隙要求应根据应用的特定设备隔离标准来应用。应注意保持电路板设计的爬电距离和电气间隙，以确保印刷电路板上隔离器的安装垫不会减小此距离。在某些情况下，印刷电路板上的爬电距离和电气间隙会相等。在印刷电路板上插入凹槽、肋条或两者等技术可用于帮助提高这些规格。 (2) 此耦合器仅适用于最大工作额定值内的基本电气绝缘。应通过适当的保护电路确保符合安全额定值。 (3) 在空气或油中进行测试以确定隔离屏障的固有浪涌抗扰度。 (4) 视在电荷是由局部放电 (pd) 引起的放电。 (5) 屏障两侧的所有引脚连接在一起，形成一个双引脚设备。 (6) 系统隔离工作电压需要根据应用参数进行验证。
抗噪模态参数识别与损伤...
摘要目的——地面振动测试对于飞机设计和认证至关重要。快速松弛矢量拟合 (FRVF) 和 Loewner 框架 (LF) 最近扩展到机械系统中的模态参数提取，以解决时间和频域技术的计算挑战，用于航空相关结构的损伤检测。设计/方法/方法——FRVF 和 LF 应用于数值数据集以评估噪声稳健性和损伤检测性能。还评估了计算效率。此外，它们还应用于一种新的高纵横比机翼损伤检测基准，将其性能与最先进的方法 N4SID 进行比较。结果——FRVF 和 LF 可有效检测结构变化；LF 表现出更好的噪声稳健性，而 FRVF 的计算效率更高。实际意义——建议在有噪声的测量中使用 LF。原创性/价值——据作者所知，这是首次应用 LF 和 FRVF 提取航空相关结构中的模态参数的研究。此外，还介绍了一种新型高纵横比机翼损伤检测基准。
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。
来自深度量子电路的抗噪基态能量估计
在容错方面，量子计算的实用性将取决于量子算法中噪声影响的可避免程度。混合量子-经典算法（如变分量子特征值求解器 (VQE)）是为短期方案设计的。然而，随着问题规模的扩大，VQE 结果通常会因当今硬件上的噪声而变得杂乱。虽然错误缓解技术在一定程度上缓解了这些问题，但迫切需要开发对噪声具有更高鲁棒性的算法方法。在这里，我们探索了最近引入的量子计算矩 (QCM) 方法对基态能量问题的鲁棒性，并通过分析示例展示了底层能量估计如何明确地滤除非相干噪声。受此观察的启发，我们在 IBM Quantum 硬件上为量子磁性模型实现了 QCM，以检查随着电路深度的增加噪声过滤效果。我们发现 QCM 保持了极高程度的误差稳健性，而 VQE 则完全失效。在量子磁性模型中，对于多达 20 个量子比特的超深试验态电路（最多 500 个 CNOT），QCM 仍然能够提取合理的能量估计值。大量实验结果支持了这一观察结果。要达到这些结果，VQE 需要在错误率上将硬件改进大约 2 个数量级。
用于脑电信号分类的抗噪低秩学习算法
脑电图(EEG)在临床癫痫治疗中常用于监测癫痫患者脑部电信号的变化。随着信号处理和人工智能技术的发展，人工智能分类方法在癫痫脑电信号的自动识别中发挥着重要作用。但传统分类器容易受到癫痫脑电信号中杂质和噪声的影响。针对这一问题，该文设计了一种抗噪声低秩学习(NRLRL)脑电信号分类算法。NRLRL建立低秩子空间连接原始数据空间与标签空间，充分利用监督信息，考虑样本局部信息的保存性，保证类内紧凑性和类间离散性的低秩表示。将非对称最小二乘支持向量机(aLS-SVM)嵌入到NRLRL的目标函数中。 aLS-SVM基于pinball损失函数寻找两类样本间的最大分位数距离，进一步提高了模型的噪声鲁棒性。在Bonn数据集上设计了多个不同噪声强度的分类实验，实验结果验证了NRLRL算法的有效性。
抗噪声且可解释的癫痫发作检测
摘要 — 深度卷积神经网络最近已成为检测癫痫发作的先进工具。此类模型能够提取脑电图 (EEG) 信号的复杂非线性表示，与依赖手工制作特征的方法相比，其准确性更高。然而，神经网络容易受到脑电图信号中常见的混杂伪影的影响，并且难以解释。在这项工作中，我们提出了一种基于神经网络的癫痫发作检测算法，该算法利用信息论的最新进展来构建信号表示，其中包含区分癫痫发作和正常大脑活动所需的最少信息。我们展示了我们的方法自动学习忽略常见信号伪影并从原始信号中编码医学相关信息的表示。