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图神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径来降低日益增长的机器学习模型复杂性，这是天气预报、财务预测或工程的大型语言模型和模拟模型所必需的。图神经网络是一类特殊的机器学习模型，因其能够很好地处理结构化数据而备受关注。我们研究如何增强现有的 GNN，并通过归纳偏差发现量子电路最适合用于编码节点特征。提出的量子特征嵌入 (QFE) 将原始输入特征转换为量子态，从而实现非线性和纠缠表示。特别是，QFE 在指数级更大的特征空间中提供规范化、非冗余的权重矩阵，并且所需的量子比特比完全量子图神经网络少得多。在标准图基准数据集上，我们展示了对于相同参数数量，QFE 的表现优于其经典对应物，并且能够匹配指数级更大的模型的性能。最后，我们研究了在具体用例激光切割上使用混合量子图神经网络相对于经典替代方案的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提升这些商业应用的性能，因此在短期内有潜力。
纸 - 基于DNA链的颜色图像的加密...
摘要 - 在这项研究中，一种新方法正在引起编码2D和3D颜色图像。将DNA链构造用作结构该方法的基础。此方法由两个主要阶段组成，即加密和解密阶段。每个阶段都包含多个操作，以达到所需的目标。在编码阶段，准备了一张特别的表格，以显示工作的机构。首先将DNA碱基编码为两个二进制订单，然后将两个零添加到字符串中，最终由四个二进制位组成，它们的大小与在二进制中表示的一组十六进制数字平行，然后在其中进行XOR操作，然后在两个值之间完成两个值，以使结果与原始代码完全不同。然后将我们获得的二进制值转换为十进制值，该值放置在阵列中，其大小与要编码的图像相同。最后，最后一个数组是用指数函数因子处理的，因此最终结果是100％编码图像。在解码阶段，构建了另一种算法，该算法反映了在加密阶段之前的工作，其中结果是原始图像的确切副本。值得注意的是，不同大小的标准图像被用作测试图像。该方法的性能评估是基于几个因素来计算的：MSE，峰值PSNR以及执行编码和解码过程所需的时间。在质量和时间方面与其他方法的结果相比，该方法获得了良好的结果。
Ai-12英文手册121010 - NET
有效储存150组成型数据（如时间、次数、压力、速度、行程、计量、模厚、模具名称、选用条件、原料温度等）。 在线操作详细提示。 采用分级加密锁定软件数据。 输入数据时有防错提示，以防修改不当。 数据修改可通过iChen系统在线保存在中央服务器。 最先进的SMT电板组装技术，可靠性高。 64位高速CPU。 10组PID温控，在30℃~500℃之间调节，精度高。 冷启动预防、、、、、自动预热功能、、、、、喷嘴堵塞报警、、、、、树脂溢流检测。。。。。。 运行中高低温偏差设定及温控器断线检测。注射10段速度、、、、、10段压力设定。。。。。 塑化10段速度、、、、、10段压力及10段背压设定。。。。。 4组吹气，6组抽芯。 锁模、注射、顶出均采用高精度光学编码器（标配）或电位器（选配）。 储存报警历史记录，方便工艺调试及维护。 生产数量及批次控制。 配合iChen订单排单系统。 自动切换润滑设定，缺油报警。 操作动作图形显示，方便注塑机运行的监督。 循环操作时间监视，方便调整以缩短循环时间。 注射速度、压力标准图与当前图对比。 注射终点统计。 在线监视程序运行情况及各种输入、输出、定时器、计数器的状态，方便调试和维护。支持104个输出、104个输入、200个定时器及20个计数器状态监控。模具数据可自由选取、复制及删除。可利用电脑内预设模具数据，保存设定时间。亦可外接SD卡输入数据。智能故障检测及辅助操作指示。支持热流道温度控制（60腔，选配）。全面支持iChen网络管理系统。