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基于纠缠原子阵列相干传输的量子处理器
在量子处理器中，在所需量子比特之间设计并行、可编程操作的能力是构建可扩展量子信息系统的关键 1,2 。在大多数最先进的方法中，量子比特在本地交互，受与其固定空间布局相关的连接的限制。在这里，我们展示了一种具有动态、非局部连接的量子处理器，其中纠缠的量子比特在两个空间维度上以高度并行的方式在单量子比特和双量子比特操作层之间相干传输。我们的方法利用光镊捕获和传输的中性原子阵列；超精细态用于稳健的量子信息存储，激发到里德堡态用于纠缠生成 3–5 。我们使用这种架构来实现纠缠图状态的可编程生成，例如簇状态和七量子比特 Steane 码状态 6,7 。此外，我们穿梭纠缠辅助阵列，以实现具有十三个数据和六个辅助量子比特的表面代码状态 8 以及具有十六个数据和八个辅助量子比特 9 的环面上的环面代码状态。最后，我们利用这种架构实现了混合模拟 - 数字演化 2 ，并将其用于测量量子模拟中的纠缠熵 10-12 ，通过实验观察与量子多体疤痕相关的非单调纠缠动力学 13,14 。这些结果实现了长期目标，为可扩展量子处理提供了一条途径，并实现了从模拟到计量的各种应用。
使用深... 的MR图像中脑肿瘤的分类 用lomitapide靶向PP2A，通过激活AMPK/Beclin1介导的自噬 基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统 通过Fastai 在脑MR扫描上检测大脑异常检测的混合体系结构
脑肿瘤是大脑中异常细胞的质量或簇，由于其能够侵入邻近组织并形成转移酶的能力，因此可能会威胁生命。准确的诊断对于成功的治疗计划和磁共振成像是必不可少的，这是诊断脑肿瘤及其程度的主要成像方式。近年来，计算机视觉应用程序中的深度学习方法已显示出显着的改进，其中大多数可以将大量数据可用于培训模型，并且模型体系结构的改进在有监督的环境中产生更好的近似值。使用这种深度学习方法对肿瘤进行分类，这使得带有可靠注释的开放数据集的可用性取得了重大进展。通常这些方法是3D模型，它使用3D体积MRI，甚至是2D模型，即分别考虑每个切片。然而，通过分别处理一个空间维度，或通过将切片作为一系列图像随着时间的推移来处理，时空模型可以用作此任务的“空间空间”模型。这些模型具有学习特定的空间和时间关系的功能，同时降低了计算成本。本文使用两个时空模型，即Resnet（2+1）D和Resnet混合卷积，以对不同类型的脑肿瘤进行分类。观察到，这两个模型的性能都优于纯3D卷积模型RESNET18。此外，还观察到，在训练肿瘤分类任务之前，将模型预先培训在不同的，甚至是无关的数据集上可以提高性能。最后，在这些实验中，预先训练的重新结合卷积是最佳模型，达到了0.9345的宏F1评分，测试准确性为96.98％，而同时是计算成本最少的模型。
全息时空与量子信息
全息时空 (HST) 的形式主义是将洛伦兹几何的原理翻译成量子信息语言。沿类时间轨迹的间隔及其相关的因果菱形完全表征了洛伦兹几何。贝肯斯坦-霍金-吉本斯-'t Hooft-雅各布森-菲施勒-萨斯坎德-布索协变熵原理将与菱形相关的希尔伯特空间维度的对数等于菱形全息屏幕面积的四分之一，以普朗克单位测量。这一原理最令人信服的论据是雅各布森推导的爱因斯坦方程作为这一熵定律的流体动力学表达。在这种情况下，零能量条件 (NEC) 被视为熵增加局部定律的类似物。爱因斯坦相对论原理的量子版本是对因果钻石沿不同类时轨迹共享的相互量子信息的一组约束。将这一约束应用于相对运动轨迹是 HST 中最大的未解决问题。HST 的另一个关键特征是它声称，对于非负宇宙常数或远小于负 cc 的渐近曲率半径的因果钻石，钻石主体中的局部自由度是全息屏幕上定义的变量的约束状态。这一原理对 BH 熵公式中原本令人费解的特征给出了简单的解释，并解决了 Minkowski 空间中黑洞的防火墙问题。它激发了 CKN[1] 的协变版本，该版本对量子场论 (QFT) 的有效性范围有限制，并详细描绘了 QFT 作为精确理论的近似值出现的方式。
通过动力学系统和基于采样的MPC
基于抽象动力学系统（DS）的运动计划提供无碰撞运动，并具有闭环反应性，这要归功于它们的表达。它可以通过通过矩阵调制来重塑名义DS来确保障碍物不会渗透，该矩阵调制是使用连续可区分的障碍物表示构建的。然而，最新的方法可能会受到非凸障碍诱导的局部最小值，因此未能扩展到复杂的高维关节空间。另一方面，基于抽样的模型预测控制（MPC）技术在关节空间中提供了可行的无碰撞路径，但由于计算复杂性随着空间维度和地平线长度而生长，因此仅限于准反应性场景。为了通过移动的障碍物来控制杂乱的环境中的机器人，并在机器人的关节空间中产生可行且高度反应的无碰撞运动，我们提出了一种使用基于采样的MPC调节关节空间DS的方法。特别是，代表目标不受限制的关节空间运动的名义DS在局部扭曲了障碍物区分速度成分，该速度组件在障碍物周围导航机器人并避免局部微型摩擦。这种切向速度成分是由基于采样的MPC异步产生的无碰撞路径构成的。值得注意的是，不需要MPC不断运行，而只需要在检测到局部最小值时被激活。该方法在7-DOF机器人上的模拟和现实世界实验中得到了验证，该机器人证明了避免凹障碍的能力，同时在准静态和高度动态的混乱环境中保持局部吸引力的稳定性。
通过结构化的几何相光栅朝任意自旋轨道光学元件
1 Wang Da-heng Center，海伦吉安格量子控制关键实验室，哈尔滨科学技术大学，哈尔滨150080，中国2个国家微观结构实验室，智能光学感应和操纵的主要实验室，以及工程和应用科学学院以及Nanjing University，Nanjing Univentes，Nanjing 210093，En. Del Bosque 115，Colonia Lomas del Campestre，37150León，Gto。 yqlu@nju.edu.cn†这些作者同样贡献。摘要：通过几何阶段与平面光学器件通过几何相位旋转轨道耦合（SOC）为塑造和控制近视结构光提供了有希望的平台。电流设备，从开创性的Q板到最近的J板，仅提供旋转依赖的波前调制，而无需振幅控制。然而，实现对近似SOC状态的所有空间维度的控制需要对相应的复杂振幅的自旋依赖性控制，这对于平面光学元件仍然具有挑战性。在这里，为了解决这个问题，我们提出了一种称为结构化几何相光栅的新型平面元件，该元件能够用于正交输入圆极化。通过使用微结构液晶光平取道，我们设计了一系列扁平式元素，并在实验上显示了它们在任意SOC对照方面的出色精度。该原理通过平坦的光学器件解锁了对副结构光的全场控制，为一般光子SOC态开发信息交换和处理单元提供了一种有希望的方法，以及用于高精度激光束塑形的高精度激光束的外部/腔内转换器。
空间注意力增强脑电图分析用于分析消费者选择
摘要 多年来，神经科学驱动的营销研究逐渐深入到消费者的有意识和潜意识行为。现有的基于脑电图 (EEG) 的消费者产品偏好研究并不全面。由于脑电图的非平稳性问题，受试者的试验间和会话间脑电图信号存在显著差异，这导致在不同的受试者、会话和任务中建立通用的消费者偏好模型面临挑战。迁移学习通过利用来自类似受试者、会话或任务的数据或知识来改进新受试者、会话或任务的学习过程，从而提高整体模型性能，从而缓解了这一挑战。此外，高维脑电图特征通常会导致较差的分类结果。因此，选择有意义或精细的特征对于分类至关重要。因此，我们提出了一个基于脑电图的稳健神经营销框架，结合了深度迁移学习、空间注意力模型和深度神经网络。所提出的框架预测了消费者对电子商务产品的选择（就“喜欢”和“不喜欢”而言）。首先，从预训练网络向所提出的模型进行知识蒸馏，并针对 EEG 的连接特征对模型进行训练。接下来，使用空间注意模型（卷积块注意模块：CBAM）从高级连接特征中提取基于注意的特征。CBAM 沿通道和空间维度提取注意特征图，以进行自适应特征细化。细化的特征提高了分类准确性。最后，将基于注意的特征传递到基于 2D CNN 的深度学习模型以评估消费者选择。所提出的模型在实验数据集上实现了 95.60% 的分类准确率。与现有的基于神经营销的研究相比，所提出的模型实现了 2.60% 的显著提升。
SRIVASTAV，Vatshal 等人。快速量子控制：使用 Qudits 克服损失和噪音。在：物理评论。X，2022 年，第 12 卷，第 4 期，第 041023 页。doi：
建立稳健且无条件安全的量子网络的主要要求是在现实信道上建立量子非局域相关性。虽然无漏洞的贝尔非局域性测试允许在这种与设备无关的环境中进行纠缠认证，但它们对损失和噪声极为敏感，而这些损失和噪声在任何实际通信场景中都会自然出现。量子转向通过以不对称的方式重新构建贝尔非局域性，放松了其严格的技术限制，仅在一侧有一个可信方。然而，量子转向测试仍然需要极高质量的纠缠或非常低的损失。在这里，我们介绍了一种量子转向测试，它利用高维纠缠的优势，同时具有抗噪性和抗损失性。尽管我们的转向测试是为量子比特构建的，但它是为单探测器测量而设计的，能够以时间高效的方式弥补公平采样漏洞。我们通过实验演示了多达 53 个维度的量子控制，摆脱了公平采样漏洞，同时实现了损耗和噪声条件，相当于 79 公里电信光纤的 14.2 dB 损耗和 36% 的白噪声，从而展示了相对于基于量子比特的系统所取得的改进。我们继续展示了高维度的使用如何反直觉地大幅缩短总测量时间，使量子控制违规几乎快了 2 个数量级，而只需将希尔伯特空间维度加倍即可实现。我们的工作最终证明了高维纠缠在损耗、噪声和测量时间方面为量子控制提供了显著的资源优势，并为具有终极安全性的实用量子网络打开了大门。
Domenico Napolitano & Renato Grieco 的折叠空间......
本文通过比较现象学和经验主义/媒体考古学方法来研究新的机器聆听技术。现象学将聆听与主观性联系起来，而经验主义则考虑了人类和非人类设备中聆听过程所涉及的技术操作。基于这一理论框架，本文对版权检测中使用的两种算法进行了媒体考古学研究：“声学指纹”和“音频水印”。在声音识别算法的技术操作中，经验分析表明多种空间共存：从发生在三维物理空间中的“声音事件”，到其在矢量空间中的数学表示，再到数据处理和机器对机器通信的一维信息空间。回顾德勒兹对“褶皱”的定义，我们将技术文化介导的声音中这些共存的空间维度定义为机器聆听的“折叠空间”。我们进一步论证了机器聆听中的空间问题在于自动识别的声音事件几乎无限的变化。困难在于调和声音传输的理论上持久的信息与受空间影响的声音的偶然表现。为了让机器能够处理特定于地点的声音，识别算法需要在信号处理层面重建三维空间，这是一种对声音现象的逆向工程，让人想起沃尔夫冈·恩斯特定义的“隐性声音”概念。虽然用来描述机器聆听的隐喻和社会表征往往是拟人化的——而“聆听”一词在指代数值运算时，本身就可以看作是一种隐喻——但我们认为，人类聆听和机器聆听都是在社会技术网络中共同定义的，其中聆听空间不再与聆听主体的位置重合，而是由人类和非人类机构协商确定的。
新型大平面离子晶体的量子相关性...
存储在射频阱中的线性离子库仑晶体已导致量子信息科学领域的最先进实验，对单个粒子及其之间的相互作用具有出色的控制。这使得线性离子晶体成为量子计算、模拟、计量和传感领域实验的主要平台之一。然而，将这些系统扩展到超过 50 个粒子同时保持对它们的精确实验控制已被证明具有挑战性，但对于执行超出传统计算能力的计算或模拟而言是必需的，这是实验量子信息科学的主要目标。本论文报告了一种新的实验装置的设置，该装置通过摆脱传统的线性离子晶体配置并改为捕获平面离子晶体，实现对射频阱中比以前更大的离子库仑晶体的量子控制。利用第二空间维度的方法开辟了缓解线性离子晶体中遇到的一些与缩放相关的技术限制的方法。另一个好处是可以自然地实现二维粒子的相互作用，特别是用于扩展可在量子模拟中直接研究的模型范围。虽然之前在射频阱中对平面离子库仑晶体的量子控制方面的努力仅限于小系统，但我们的工作标志着首次将这种控制扩展到 100 个离子之外。这篇论文提供了证据，表明可以克服平面离子库仑晶体中出现的已知挑战，例如射频加热、微运动和结构相变，从而为量子模拟应用构建一个强大的实验装置。该装置的功能在表征测量和利用量子关联（尤其是纠缠）的实验中得到证明。
DigitalCommons@内布拉斯加大学林肯分校
摘要：报告了在 2016–2018 年 CERN LHC 的 CMS 实验记录的质子-质子碰撞数据中寻找重共振和衰变成 e µ 、e τ 和 µτ 终态的量子黑洞，这些数据是在√ s = 13 TeV 时记录的，对应的积分光度为 138 fb − 1 。重建了 e µ 、e τ 和 µτ 不变质量谱，未发现超出标准模型的物理证据。对于轻子味违反信号，截面与分支分数乘积的上限设定为 95% 的置信水平。研究了三个基准信号：R 宇称违反超对称模型中的共振 τ 中微子产生、具有轻子味违反衰变的重 Z ′ 规范玻色子以及具有额外空间维度的模型中的非共振量子黑洞产生。共振 τ 中微子在 e µ 通道中质量不超过 4.2TeV，在 e τ 通道中质量不超过 3.7TeV，在 µτ 通道中质量不超过 3.6TeV 时被排除。具有轻子味破坏耦合的 AZ ′ 玻色子在 e µ 通道中质量不超过 5.0TeV，在 e τ 通道中质量不超过 4.3Te V，在 µτ 通道中质量不超过 4.1TeV 时被排除。基准模型中的量子黑洞在 e µ 通道中阈值质量不超过 5.6TeV，在 e τ 通道中阈值质量不超过 5.2Te V，在 µτ 通道中阈值质量不超过 5.0TeV 时被排除。此外，还提取了与模型无关的限制，以便与具有相同最终状态和类似事件选择要求的其他模型进行比较。这些搜索的结果为发生轻子味道破坏衰变的重粒子提供了对撞机实验中最严格的限制。