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World File Search System目标状态
西班牙的癌症死亡率和估计的ra区
Spaceborne Rendezvous是一项冒险且具有挑战性的任务。处理真正的非合作目标使这一任务更具挑战性。与经典的轨内集合和对接活动相反，这些活动可以依赖于目标的某种程度的合作，例如稳定的态度，信息交换或特殊标记来简化导航，ClearSpace-1任务打算捕获不会通过任何方式来减轻此任务的对象。因此，有必要设计强大的指导，导航和控制（GNC）并捕获能够应对未知目标状态的策略，该策略首先可以在轨道上的会合过程中进行更精确的分析。此外，低地球轨道的地面可见性和限制运营成本的愿望需要高水平的车载自主权，这在自主系统完整性监控方面带来了其他挑战。
D7.4 更新的传播、沟通、协作...
下表 1 显示了项目截至 M24（2020 年 11 月）的当前通信 KPI 值。除其他事项外，目标是增加我们网站的流量，使它不关乎数字，而是让访问者了解 EXCELLERAT 的附加值，从而与联盟进行讨论。关于科学论文和白皮书以及“活动”部分发布的数量的表现具有中期目标状态，这意味着将持续采取行动以实现这些目标，以便在项目运行结束时实现设定的目标。特别是在活动方面，值得注意的是，由于 COVID-19 大流行造成的局面，2020 年的许多活动要么推迟到 2021 年，要么取消，因此项目团队已经适应了这一挑战，并专注于数字活动。
在连续变量量子计算机上模拟量子场论
摘要：我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 形式来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化的方法，并证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心，这是一种特殊准备的量子态，可在目标状态上诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的，并通过机器学习进行增强。此外，我们提出了一个框架，其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值，从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新途径。
示例数据策略
数据是一个关键资产，当智能使用时，被证明可以通过指导决策和创造可能不存在的新商机来推动更有效的结果。有效的数据管理是通过允许我们更好地支持和建立与人际关系来解锁这些机会的关键。在市场的最前沿功能和我们在市场上的主导地位使我们对数据的独特访问比我们部门的任何其他组织都多。为了保持这一职位，至关重要的是，我们必须通过确保我们继续满足客户和消费者的期望，并在未来的数字化转型中发挥领导作用，从而为我们的未来运营有效性提供支持。此数据策略概述了我们的数据愿景，并定义了如何通过在与数据操作，合规性，治理和价值一致的一系列功能中发展优势来实现这一愿景。提出了一个规范的计划图表，旨在通过努力实现目标状态来带来利益：
基于Bellman的强化学习中的理论障碍
对此限制的潜在补救措施正在扩大算法利用的反馈。一种这样的方法是事后观察经验重播（她）（Andrychowicz等，2017）。她建立在Bellman方程式上以学习通用价值功能（Sutton等，2011; Schaul等，2015）。假设目标是达到某种目标状态，标准值函数仅根据其达到此目标的能力来估计状态的价值。相比之下，通用价值函数可预测任何其他状态的任何状态。她利用学习过程中遇到的状态来学习这种普遍的价值功能，利用富裕的反馈，而不是达到目标是否达到目标。考虑到这一点，文献中的几项作品应用于ATP（Aygéun等，2022； Trinh等，2024； Poesia等，2024）。
重新审视在线量子态学习
理论也可能有助于解决量子计算和量子信息中的一些有趣问题（Carleo and Troyer 2017）。在本文中，我们应用在线学习理论来解决学习未知量子态的有趣问题。学习未知量子态是量子计算和量子信息中的一个基本问题。基本版本是量子态断层扫描问题（Vogel and Risken 1989），旨在完全恢复未知量子态的经典描述。虽然量子态断层扫描可以完整地表征目标状态，但成本相当高。最近的进展表明，在最坏情况下完全重建未知量子态需要指数级的状态副本（Haah 等人 2016；Odonnell 和 Wright 2016）。然而，在某些应用中，没有必要完全重建未知量子态。一些辅助信息就足够了。因此，一些学习任务会继续学习将一组双结果测量应用于未知状态的成功概率，并考虑某些指标。其中，阴影层析成像问题 (Aaronson 2018) 要求均匀估计集合中所有测量的成功概率。Aaronson (2018) 表明，阴影层析成像中未知状态所需的副本数量与量子比特的数量几乎呈线性关系，并且与测量次数呈多对数关系。更一般地，它可能不需要均匀估计所有双结果测量中误差内的成功概率。按照统计学习理论的思想，我们可以假设在某些可能的双结果测量中存在一个分布。我们的目标是学习一种量子态，使得从分布中采样的测量分别应用于学习状态和目标状态的成功概率之间的预期差异在特定误差范围内。这被称为量子态的统计学习模型或PAC学习模型。Aaronson（2007）证明，量子态PAC学习的样本数量只随着状态的量子比特数量线性增长，与全量子态层析成像相比，这是一个令人惊讶的指数减少。
通过挤压和后选择生成 Greenberger-Horne-Zeilinger 状态
许多量子态制备方法依赖于耗散量子态初始化和随后的幺正演化到所需目标状态的组合。在这里，我们展示了量子测量作为量子态制备的附加工具的实用性。从纯可分离多部分状态开始，控制序列（包括旋转、通过单轴扭曲的自旋压缩、量子测量和后选择）生成高度纠缠的多部分状态，我们将其称为投影压缩 (PS) 状态。然后，通过优化方法，我们确定了最大化 PS 状态与最大纠缠 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态重叠保真度所需的参数。与仅通过单轴扭曲的幺正演化进行准备相比，该方法可显著减少 GHZ 状态的状态准备时间，从而成功实现后选择结果。
在嘈杂环境中任意单QUTRIT状态的联合远程准备
摘要。在本文中，提出了针对任意单Qutrit状态的联合远程准备计划。首先，我们介绍了如何以密度运算符的形式在理想环境中远程准备任意的单Qutrit状态。然后，我们研究了与Weyl oberators相对应的四种典型类型的3D Pauli样噪声的影响：Trit-plip，T型相频率，TRIT相 - 频率和在理想环境中的T-Depolarising。对于每种类型的噪声，我们计算和分析了有限度的结果。结果表明，当考虑到trit-plip，trit-phase频率和t-偏度噪声时，实现与噪声因子和目标状态的所有系数有关。然而，当考虑t阶段频率噪声时，实现仅与目标态的噪声因子和振幅系数有关。
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。