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World File Search System统计噪声
一种用于独立于模型寻找新物理的量子算法
我们提出了一种新颖的量子技术，用于在多维对撞机数据中搜索未建模的异常。我们建议将伊辛格子自旋站点与每个容器相关联，并使用根据观测数据和相应的理论期望适当构建的伊辛汉密尔顿量。为了捕获数据中的空间相关异常，我们引入了相邻站点之间的自旋-自旋相互作用以及自相互作用。所得伊辛汉密尔顿量的基态能量可用作新的检验统计量，可以通过经典方法或绝热量子优化计算。我们证明我们的检验统计量优于一些最常用的拟合优度检验。新方法通过利用统计噪声和真正的新物理信号之间的典型差异，大大减少了“别处寻找”效应。
![arxiv：2207.14031v2 [Quant-ph] 2023年1月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dadc05ef3cb19f4267fecaa789173354e30f7d80.webp)
arxiv：2207.14031v2 [Quant-ph] 2023年1月8日
量子储层计算（QRC）利用了量子系统的信息处理能力来解决非平凡的时间任务，从而改善了其经典对应物。最近的进步表明，QRC利用了扩大的希尔伯特空间的潜力，但是实时过程和实现量子优势的实时使用是有效利用资源是对可行的实验实现的巨大挑战。在这项工作中，我们提出了一个适用于实时QRC的光子平台，基于储层的物理集合，以相同的光学脉冲形式通过封闭环循环。理想的操作达到了最大能力，但显示统计噪声会破坏量子优势。我们提出了一种克服此限制并维持QRC性能的策略，当系统的规模扩大时。该平台是为实验实现而设计的，可以使用当前的技术可行。
实时量子储层计算的可扩展光子平台
量子储存计算（QRC）利用了量子系统的信息处理功能来解决非平凡的时间任务，从而改善了其经典对应物。最近的进步表明，QRC利用了扩大的希尔伯特空间的潜力，但是实时处理和实现量子优势的实时利用是有效地利用资源是对可行的实验实现的巨大挑战。在这项工作中，我们提出了一个适用于实时QRC的光子平台，基于储层的物理集合，以相同的光学脉冲形式通过封闭环循环。理想的操作达到了最大能力，但统计噪声显示出破坏任何量子的改进。我们提出了一种克服此限制并维持QRC性能的策略，当系统的规模扩大时。该协议是为实验实现而设计的，该协议具有当前技术的可行性。
跨环境高参数调谐用于增强学习
本文介绍了一种新的经验方法，即交叉环境超参数调谐基准，该方法使用单个超参数设置比较了环境之间的RL算法，从而鼓励算法开发对超级参数不敏感。我们证明，即使使用了很少的样品，这种基准对统计噪声具有鲁棒性，并且在重复的范围中获得了定性相似的结果。这种鲁棒性使得基准计算上的计算便宜，从而可以以低成本的统计良好见解。我们在一组六个小型控制环境（SC-CHTB）以及28个环境（DMC-CHTB）的整个DM控制套件上演示了CHTB的两个示例实例。最后，为了说明CHTB对现代RL算法的适用性，我们对连续控制文献中的一个开放问题进行了新的经验研究。我们充满信心地表明，Ornstein-Uhlenbeck噪声和不相关的高斯噪声在DMC-CHTB上使用DDPG算法探索没有有意义的差异。
使用 MATLAB GUI 进行运动物体检测和跟踪...
摘要：移动物体检测和跟踪是安全应用之一，由于其在视频监控、交通监控和图像识别等领域的应用，引起了计算机视觉研究人员的极大兴趣。移动物体检测涉及在连续帧中识别物体，而物体跟踪用于监控相对于感兴趣区域的移动。在本研究中，使用 MATLAB 中的 Guide 创建了 GUI（图形用户界面），它提供软件应用程序的点击控制，无需学习语言或输入命令即可运行应用程序。在本文中，使用基于高斯混合模型的背景减法算法执行物体检测，该算法可以处理背景强度分布的较大变化，使用卡尔曼滤波器执行视频中的跟踪，该滤波器使用随时间观察到的一系列测量值，包含统计噪声和其他不准确性，并产生未知变量的估计值，这些估计值往往比仅基于单个测量值的估计值更精确，在物体周围绘制一个边界框以在物体在视频帧中移动时跟踪移动物体，每帧中物体的计数值显示在 MATLAB 命令窗口中。这里 MATLAB 与 Arduino 板（基于微控制器的板）连接，Arduino 板与 LED 连接，根据计数值 LED 的数量会发光。MATLAB 的计数值通过串行通信与 Arduino 板通信。关键词：移动物体检测、跟踪、引导、MATLAB、LED、Arduino、串行通信。
使用 MATLAB GUI 进行移动物体检测和跟踪...
摘要：移动物体检测和跟踪是安全应用之一，由于其在视频监控、交通监控和图像识别等领域的应用，引起了计算机视觉研究人员的极大兴趣。移动物体检测涉及在连续帧中识别物体，而物体跟踪用于监控相对于感兴趣区域的移动。在这项研究工作中，GUI（图形用户界面）是使用 MATLAB 中的 Guide 创建的，它提供软件应用程序的点击控制，无需学习语言或输入命令即可运行应用程序。本文使用基于高斯混合模型的背景减法算法进行物体检测，该算法可以处理背景强度分布的较大变化，并使用卡尔曼滤波器进行视频跟踪，该滤波器使用随时间观察到的一系列测量值，包含统计噪声和其他不准确性，并产生未知变量的估计值，这些估计值往往比仅基于单个测量的估计值更精确，在物体周围绘制一个边界框以跟踪视频帧中移动的移动物体，每帧中物体的计数值显示在 MATLAB 命令窗口中。在这里，MATLAB 与 Arduino 板（基于微控制器的板）连接，该板与 LED 连接，根据计数值，LED 的数量将发光。MATLAB 的计数值通过串行通信与 Arduino 板通信。关键词：移动物体检测、跟踪、指南、MATLAB、LED、Arduino、串行通信。