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World File Search System数据编码
使用最小开销的稳健量子分类器
摘要 - 要在实际环境中见证量子优势，不仅在硬件级别上，而且在理论研究上都需要大量努力，以降低给定协议的计算成本。量子计算有可能显着增强现有的经典机器学习方法，并且已经提出了基于内核方法的二进制分类的几种量子算法。这些算法依赖于估计期望值，这又需要多次重复昂贵的量子数据编码过程。在这项工作中，我们明确计算获取固定成功概率所需的重复数量，并表明Hadamard检测和交换测试电路在量子电路参数方面实现了最佳差异。仅通过优化与数据相关的参数进行优化，可以进一步减少差异，因此重复的数量。我们还表明，无论数据的数量和尺寸如何，都可以通过单量测量进行基于内核的二进制分类。最后，我们表明，对于许多相关的噪声模型，可以可靠地执行分类，而无需纠正量子误差。我们的发现对于在有限的资源下设计量子分类实验非常有用，这是嘈杂的中间尺度量子时代的普遍挑战。
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
基于DNA的数据存储的隐式神经多重描述
DNA由于其固有的生物分子结构而引起，由于其令人印象深刻的储存密度和长期稳定性，它具有出色的潜力作为数据存储解决方案。但是，开发这种新型媒介有其自身的挑战，尤其是在解决储存和生物操纵引起的错误时。这些挑战进一步由DNA序列的结构限制和成本考虑。响应这些局限性，我们开创了一种新颖的压缩方案和使用神经网络进行DNA数据存储的尖端多重描述编码（MDC）技术。我们的MDC方法引入了一种创新方法，将数据编码为DNA，该方法专门设计用于有效承受错误。值得注意的是，我们的新压缩方案过于表现DNA-DATA存储的经典图像压缩方法。此外，我们的方法比依赖自动编码器的常规MDC方法具有优越性。其独特的优势在于它绕过对广泛模型训练的需求及其对微调冗余水平增强的适应性的能力。实验结果表明，我们的解决方案与现场最新的DNA数据存储方法竞争，提供了出色的压缩率和强大的噪声弹性。
通过ARG衍生的IBD估算进化和人口参数
从基因组序列样本中的进化和人口统计学参数推断通常是通过首先推断出相同的逐种（IBD）基因组段进行的。通过基于祖先重组图（ARG）利用有效的数据编码，我们获得了与当前方法相比的三个主要优势：（i）无需在IBD段上施加长度的阈值，（ii）IBD可以定义IBD，而无需进行无需重新组合的损失，并且（III II II II III）可以定义IBD，并且（III II II II II III），并且（III II II III）可以进行统计学上的损失。一组序列对，与样本量线性缩放。我们首先在模拟数据中获得真实的IBD信息时首先演示有力的推论。对于从真实数据推断出的IBD，我们提出了近似贝叶斯计算推理算法，并使用它表明即使是较差的短IBD段也可以改善估计。我们的突变估计量估计器与以前发布的方法相似，尽管用于推断的数据降低了4000倍，我们发现了人类种群之间的显着差异。计算成本限制在我们的方法中模型的复杂性，但是我们能够结合未知的不明智参数和模型错误指定，仍然可以找到改进的参数推断。
可解释的量子神经网络的视觉分析
摘要 - 随着量子机器学习的快速发展，量子神经网络（QNN）在过去几年中经历了很大的进步，利用了量子计算的优势，可以显着加快经典的机器学习任务。尽管量子神经网络越来越受欢迎，但由于它们在其架构中的独特量子特异性层（例如，数据编码和测量），量子神经网络非常违反直觉且难以理解。它可以防止QNN用户和研究人员有效地了解其内部工作和探索模型培训状态。为了填补研究空白，我们提出了紫罗兰色，这是一种新型的视觉分析方法，以提高量子神经网络的解释性。在从与域专家的访谈和文献调查中提取的设计要求的指导下，我们开发了三种可视化视图：编码器视图揭示了将经典输入数据转换为量子状态的过程，ANSATZ视图揭示了训练过程中量子状态的时间演变，并且该功能视图显示了QNN的培训过程。提出了两种新型的视觉设计，即卫星图和增强热图，分别在视觉上解释了变化参数和量子电路测量值。我们通过两项案例研究和对12个领域专家的深入访谈评估紫罗兰色。结果证明了紫罗兰在帮助QNN用户和开发人员直观地理解和探索量子神经网络方面的有效性和可用性。
EM4205-EM4305
特性 512 位 EEPROM，分为 16 个 32 位字 32 位唯一标识符 (UID) 32 位密码读写保护 符合 ISO 11784 / 11785 标准 锁定功能将 EEPROM 字转换为只读 两种数据编码：曼彻斯特和双相 多用途数据速率：8、16、32、40 和 64 RF 时钟 读者对话优先功能 与 EM4469/EM4569 通信协议兼容 100 至 150 kHz 频率范围 片上整流器和电压限制器 无需外部电源缓冲电容 -40°C 至 +85 C 温度范围 极低功耗 加大凸块(200 m x 400 m) 用于直接连接线圈 (EM4305) EM4205：2 个谐振电容器版本 210pF 或 250pF，可通过掩模选项选择。谐振电容器可在工厂级微调，以提供 3% 的公差精度。 EM4305：3 个谐振电容器版本 210pF、250pF 或 330pF，可通过掩模选项选择 采用极薄小外形塑料封装；2 个端子；主体 1.1 * 1.4 * 0.46 毫米 应用 符合 ISO FDX-B 的动物识别 赛鸽标准 废物管理标准 (BDE) 门禁控制 工业
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
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。
城市作战先进训练技术
7.1 目标 7-1 7.2 支持 2020 年城市培训的标准 7-1 7.3 遗留系统和过渡 7-2 7.4 参与方面 7-2 7.4.1 参与数据集 (TES 代码) 7-2 7.4.1.1 代码集的双重结构 7-3 7.4.1.2 数据编码需求 7-4 7.4.1.3 目标指定参与 7-4 7.4.1.4 目标指定系统的可能代码集 7-4 7.4.1.5 非目标指定参与 7-7 7.5 脆弱性数据集 7-7 7.6 效果表示 (ER) 数据集 7-8 7.7 参与的数据通信方面 7-8 7.8 过渡阶段7-8 7.8.1 背景 7-8 7.8.2 一般概念 7-9 7.8.3 定义 7-9 7.8.4 遗留系统与 UCATT 系统的结合 7-10 7.8.4.1 遗留系统与 UCATT 系统结合，目标上有遗留 CI 7-10 7.8.4.2 遗留系统与 UCATT 系统的结合 7-10 7.8.5 UCATT 系统与遗留系统结合 7-11 7.8.5.1 UCATT 系统与遗留系统结合，目标上有 UCATT CI 7-11 7.8.5.2 UCATT 系统与遗留系统结合，目标上有遗留 CI 7-11 7.9 OSAG 代码过渡阶段支持概念 7-11 7.9.1 指导原则 7-12 7.10 前进的道路 7-12 7.10.1 SISO 标准化 7-12 7.10.2 用例的审查和开发 7-13 7.10.3 资助的实验 7-13