XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System维空间
![arXiv:2009.01235v3 [quant-ph] 2022 年 1 月 28 日](/simg/7\7bdb3d7911ef8a815b025f85c66fbfbfedfec5ed.webp)
arXiv:2009.01235v3 [quant-ph] 2022 年 1 月 28 日
量子计算机具有在高维空间中相对快速运行的独特能力——这是它们相对于传统计算机的竞争优势。在这项工作中，我们提出了一种称为量子鉴别器的新型量子机器学习模型，它利用量子计算机在高维空间中运行的能力。量子鉴别器使用量子-经典混合算法在 O（N log N）时间内进行训练，并在通用量子计算机上以线性时间进行推理。量子鉴别器将从给定数据中提取的二进制特征与预测量子位作为输入，并输出预测标签。我们分析了它在 Iris 和 Bars and Stripes 数据集上的性能，并表明它在模拟中可以达到 99% 的准确率。
AI 联手5G，让IoT 更实用
图说：「新微笑曲线」力主要在新经济时代创造更高的附加价值，需有多维思考——以X( 上中下游) 、 Y( 附加价值) 、 Z( 领域别) 三轴，加上「时间轴、有无形轴、直间接轴」 之六维空间
网络在人工智能与深度...中的应用
给定输入数据（表示为由其特征响应定义的 d 维空间中的点的集合（在此示例中为 2D），通过将整个训练集发送到树中并优化分割节点的参数来优化所选的能量函数，从而训练决策树。
量子语境
量子上下文集已被公认为通用量子计算、量子控制和量子通信的资源。因此，我们专注于设计支持这些资源的集合并确定它们的结构和属性。这种设计及其后续实施依赖于量子态测量数据统计数据与其经典对应数据的统计数据之间的区分。所考虑的鉴别器是为超图定义的不等式，超图的结构和生成由其基本属性决定。生成本质上是随机的，但可获得数据的量子概率是预定的。为超图定义了两种数据统计数据和六种不等式。一种经常在文献中应用的统计数据被证明是不合适的，两种不等式被证明不是非上下文不等式。结果是利用通用自动算法获得的，该算法可以在任意奇数维和偶数维空间中生成具有奇数和偶数个超边的超图——在本文中，从只有三个超边和三个顶点的最小上下文集到最多 8 维空间中的任意多个上下文集。虽然可行，但更高的维度在计算上要求较高。
量子力学中的逻辑熵和负概率
由 David Ellerman 在最近的一系列论文中引入。尽管数学公式本身并不新鲜，但 Ellerman 提供了 SL 的合理概率解释，作为给定集合上分区区别的度量。同样的公式在量子力学中被视为熵的有用定义，它与量子态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式有助于概括包含负值的概率，这一想法可以追溯到费曼和维格纳。在这里，我们根据逻辑熵的概念分析和重新解释负概率。在有限维空间中推导并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子类属性。对于无限维空间（连续体），我们表明，在逻辑熵和总概率随时间保持不变的唯一假设下，可以得到概率密度的演化方程，该方程与相空间中 Wigner 函数的量子演化基本相同，至少在仅考虑动量变量时如此。这一结果表明，逻辑熵在建立量子物理的特殊规则方面发挥着深远的作用。
基于距离的量子相干性和非经典性方法
相干性是光的波动性和物理学的量子性背后的概念。在量子力学中，薛定谔猫很好地说明了相干性，即宏观不相容情形的相干叠加。当叠加态的相干性消失时，所有量子特性都消失，取而代之的只是对猫态的经典无知。实际上，退相干是解释经典世界出现的最流行机制 [1]。这是量子光学和经典光学中发展迅速的研究领域。在经典光学中，近年来干涉相关现象扩展到矢量光引起了人们的兴趣 [2-6]。在量子光学中，相干性作为量子信息处理等新兴量子技术的基础的发现促使了这项研究 [7]，量化相干性已成为资源理论 [8,9] 所表达的中心任务。从相干性作为量子特征的理解来看，似乎有理由将其作为从第一原理研究非经典行为的任何方法的基础。在本文中，我们建立了量子相干性与非经典性之间的定量关系。我们发现非经典性是通过改变基可以显示的最大相干性，这与偏振度是在幺正变换下可以达到的两个填充模式之间的最大相干性相同[10-12]。基于l1范数的相干性量化器已被建立为有限维空间中相干性的良好度量[8,9]。在本文中，我们用类似Hellinger的距离来表示这种相干性测度。我们还定义了与此距离相关的所有量值的量化器。在第二部分中，我们建立了这些量化器并推导了有限维空间中它们之间的关系。在第三节中，我们计算了一些相关状态的相干性。在第四节中，分析在无限维空间中重现。在第五节中，我们研究该理论是否可以扩展到具有连续光谱的参考可观测量。Fi-
使用子空间技术在脑电图中与任务无关的人特异性签名的证据
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是其他生物识别技术的替代方案，因为它们的保护源于SPOOFIF。以前的研究集中在通过分析任务/条件特异性脑电图来捕获个人变异性。这项工作试图通过标准化相关方差来模拟独立于任务/条件的生物特征特征。朝向这个目标，本文从基于子空间的文本独立说话者识别中扩展了想法，并提出了用于建模多渠道脑电图数据的新型修改。所提出的技术假设生物特征识别信息存在于整个脑电图信号中，并在高维空间中跨时间积累统计。然后将这些高维统计数据投影到保留生物识别信息的较低维空间。使用所提出的方法获得的较低维嵌入显示为任务是独立的。最佳的子空间系统确定精度为86的个体。4％和35。在数据集中分别使用30和920受试者的数据集使用仅使用9个EEG通道。本文还提供了有关子空间模型在培训期间未见任务和个人的可扩展性以及子空间建模所需的渠道数量的见解。
逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
使用子空间技术在脑电图中寻找与任务无关的个体特异性特征的证据
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号由于其防欺骗功能而有望成为其他生物识别技术的替代品。先前的研究侧重于通过分析任务 / 条件特定的 EEG 来捕捉个体差异。这项工作尝试通过规范化相关方差来建模独立于任务 / 条件的生物特征签名。为了实现这一目标，本文扩展了基于子空间的文本独立说话人识别的思想，并提出了用于建模多通道 EEG 数据的新颖修改方法。所提出的技术假设生物特征信息存在于整个 EEG 信号中，并在高维空间中随时间积累统计数据。然后将这些高维统计数据投影到低维空间，生物特征信息得以保留。使用所提出的方法获得的低维嵌入被证明是与任务无关的。最佳子空间系统识别个体的准确率分别为 86.4% 和 35.仅使用 9 个 EEG 通道，在分别包含 30 名和 920 名受试者的数据集上实现了 9% 的准确率。该论文还深入分析了子空间模型在训练过程中对未见过的任务和个体的可扩展性，以及子空间建模所需的通道数量。
起草美国人工智能专利权利要求书 - ...
● 美国专利号 6,474,159 ● 权利要求公开了一种惯性跟踪系统，用于跟踪物体相对于移动参考系的运动。 ● 自动计算物体在三维空间中的位置、方向和速度的传感器 ● 符合专利条件，因为权利要求针对以非传统方式使用惯性传感器的系统和方法，以减少在移动参考系上测量移动物体的相对位置和方向的误差。 ● 权利要求应用或使用数据，而不仅仅是生成数据