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具有双重抑制策略的协同分解双线性网络用于 MRI 脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤自动分类是一种可行的加速临床诊断的方法。最近，使用 MRI 数据集进行深度卷积神经网络 (CNN) 训练已在计算机辅助诊断 (CAD) 系统中取得成功。为了进一步提高 CNN 的分类性能，在脑肿瘤的细微判别细节方面仍有一条艰难的道路。我们注意到，现有方法严重依赖数据驱动的卷积模型，而忽略了使一个类别与其他类别不同的因素。我们的研究旨在引导网络在相似的肿瘤类别中找到确切的差异。我们首先提出了一种针对脑肿瘤 MRI 的“双重抑制编码”模块，它从我们的网络中分出两条路径来细化全局无序信息和局部空间表示。目的是通过减少负面全局特征的影响并扩大显着局部部分的注意力，为正确的类别提供更有价值的线索。然后我们引入了一个用于特征融合的“分解双线性编码”层。目的是生成紧凑且有判别力的表示。最后，这两个组件之间的协同作用形成了一个以端到端方式学习的管道。大量实验在三个数据集的定性和定量评估中表现出卓越的分类性能。
量子线性网络编码用于限制体系结构中的纠缠分布
在本文中，我们提出了一种用于在架构中分发纠缠的技术，其中量子对之间的相互作用被限制在固定的网络g上。这允许在GATE传送中彼此远程偏远的Qubits之间执行两倍的操作。我们证明了如何使用将量子线性网络编码编码到Qubits网络中的纠缠分布问题的问题，可以用来解决分布钟状状态和GHz状态的概率，而G中的瓶颈则否则G中的瓶颈会迫使这种纠缠的状态被迫使该状态进行顺序分布。，我们表明，通过减少固定网络g中K问题或多个多播问题的经典网络编码协议，可以用cli的量子电路在发射机和接收器之间分布纠缠，其量子深度的量子深度为某些（通常是小且易于调整）不变，但是依赖于Transmits和Transmits的接收器，并且是遥远的转移器和遥控器。这些结果也直接概括到任何质量尺寸的Qudits。我们使用专门的形式主义证明了我们的结果，与稳定剂形式主义相比，与稳定器形式主义更有效，这很可能有助于推理和原型此类量子线性网络编码电路。
具有线性网络和可分离输入的分布式量子计量
我们推导出线性光学网络使用任意非经典但无纠缠的输入状态估计独立相移的线性组合的能力的界限，从而阐明了使用多端口干涉仪获得海森堡极限所需的量子资源。我们的界限表明，虽然线性网络可以生成高度纠缠的状态，但它们无法有效地将分布在多个模式中的量子资源组合起来用于计量目的：从这个意义上讲，具有分布良好的量子资源的线性网络表现为经典行为。相反，我们的界限表明，当输入光子集中在少数输入模式中时，线性网络可以实现分布式计量的海森堡极限，并且我们提出了一个明确的方案来实现这一点。