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计算机视觉和图像理解-Orbilu
本文提出了一种基于自适应图的多标签图像分类方法。基于图的方法在多标签分类领域已在很大程度上被利用，因为它们的标签相关性模型。 具体来说，它们的有效性不仅在考虑一个域时，而且在考虑多个领域时也得到了证明。 但是，使用的图形的拓扑并不是最佳的，因为它是预先定义的启发式。 此外，连续图卷积网络（GCN）聚集倾向于破坏特征相似性。 为了克服这些问题，引入了用于以端到端方式学习图形连接性的体系结构。 这是通过整合基于注意力的机制和具有相似性的策略来完成的。 然后，使用对抗训练方案将所提出的框架扩展到多个领域。 对众所周知的单域和多域基准进行了许多实验。 结果表明，我们的方法以平均平均精度（MAP）和模型大小与最先进的方法相比，取得了竞争成果。 该代码将公开可用。基于图的方法在多标签分类领域已在很大程度上被利用，因为它们的标签相关性模型。具体来说，它们的有效性不仅在考虑一个域时，而且在考虑多个领域时也得到了证明。但是，使用的图形的拓扑并不是最佳的，因为它是预先定义的启发式。此外，连续图卷积网络（GCN）聚集倾向于破坏特征相似性。为了克服这些问题，引入了用于以端到端方式学习图形连接性的体系结构。这是通过整合基于注意力的机制和具有相似性的策略来完成的。然后，使用对抗训练方案将所提出的框架扩展到多个领域。对众所周知的单域和多域基准进行了许多实验。结果表明，我们的方法以平均平均精度（MAP）和模型大小与最先进的方法相比，取得了竞争成果。该代码将公开可用。
QCD 中顶夸克的量子信息
顶夸克代表着独特的高能系统，因为它们的自旋关联可以被测量，从而允许用高能对撞机中的量子比特来研究量子力学的基本方面。这里，我们给出了通过高能对撞机中的量子色动力学 (QCD) 产生的顶-反顶 (t¯t) 夸克对的量子态的一般框架。我们认为，一般来说，在对撞机中可以探测的总量子态是由产生自旋密度矩阵给出的，这必然会产生混合态。我们计算了由最基本的 QCD 过程产生的 at¯t 对的量子态，发现在相空间的不同区域存在纠缠和 CHSH 破坏。我们表明，任何现实的 at¯t 对的强子产生都是这些基本 QCD 过程的统计混合。我们重点关注在 LHC 和 Tevatron 上进行的质子-质子和质子-反质子碰撞的实验相关案例，分析量子态与碰撞能量的依赖关系。我们为纠缠和 CHSH 破坏特征提供实验可观测量。在 LHC 上，这些特征由单个可观测量的测量给出，在纠缠的情况下，这代表违反柯西-施瓦茨不等式。我们将文献中提出的 t¯t 对的量子断层扫描协议的有效性扩展到更一般的量子态和任何产生机制。最后，我们论证了在对撞机中测量的 CHSH 破坏只是一种弱形式