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扩展量子算法的数据编码模式
摘要 - 作为量子计算机，基于量子力学定律，它们能够比其经典对应物更快地解决某些问题。但是，理论上的速度通常假定可以有效地加载数据的算法。通常，加载例程的运行时复杂性取决于（i）定义如何表示数据和（ii）数据本身的数据。在某些情况下，加载数据至少需要指数时间，这会破坏潜在的速度。，尤其是对于当前可用的第一代设备，编码数据所需的资源（量子和操作）受到限制。因此，了解特定数据编码的后果至关重要。为了捕获有关不同编码的知识，我们提出了两个数据编码模式，这些模式扩展了我们先前的编码模式集合[1]。索引术语 - Quantum计算，数据编码，模式，模式原语
量子错误校正代码的容忍故障操作
量子误差校正通过在较大的量子系统中编码它来保护脆弱的量子信息，该系统的额外自由度可以检测和纠正错误。与裸露的物理量子相比，编码的逻辑量子标论具有折磨的复杂性。易于故障的协议包含错误的扩散，对于通过错误校正的逻辑量子定量抑制错误至关重要。在这里，我们在实验上证明了容忍缺陷的制备，旋转，误差综合征提取以及对9 QUITAR培根 - 培根代码中编码的逻辑量子的测量。对于逻辑量子，我们测量了平均易耐故障的准备和测量误差为0.6％，横向Clifford Gate的误差为0.3％。结果是一个编码的对数量子，其逻辑实现超出了用于创建它的纠缠操作的结合。我们将这些操作与能够生成任意逻辑状态的非耐受耐受的协议进行了比较，并观察了预期的误差增加。我们直接测量了四个培根 - 稳定器发生器，并能够检测到单量子的Pauli错误。这些结果表明，易于故障的量子系统目前能够使用错误率低于其组成部分的逻辑基原始人。随着未来的中间测量值的添加，可以实现可伸缩量子误差校正的全部功能。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
结合质粒DNA转移在幽门螺杆菌幽门螺杆菌中，由染色体编码的弛豫酶和trag样蛋白介导
human大脑的功能发展对于社会，教育和临床政策至关重要。鉴于其重要性，令人惊讶的是，直到最近对这个话题知之甚少。但是，随着适合婴儿和儿童投资大脑功能的合适方法的出现，这一神经科学领域现在正在迅速发展。当前研究的一个关键重点是脑结构（神经解剖学）的发展如何与儿童期间新兴运动，感知和认知功能有关。这个主题的另一个问题涉及大脑内部专业结构和处理的发展起源。关于第二个问题的一种观点是，大脑皮质的重新专业化主要是通过固有的遗传和分子机制出现的，而这种经验仅在最终的微调中起作用。另一种观点是，至少人类功能性脑发育的某些方面涉及长期的功能专业化过程，该过程受到产后经验的影响很大。在发展心理学家中发育神经科学家之间的平行辩论。一些发展心理学家认为，人类婴儿天生具有与身体和社会世界有关的先天模块和核心知识。相反，其他人提出了行为的许多变化
商用航空不稳定进近和着陆期间的复飞不合规：人为因素分析
根据飞行安全基金会进近和着陆事故减少工作组的调查结果和建议，我们检查并分析了航空安全报告系统 (ASRS) 不稳定进近和着陆事件的事件报告数据。本研究的目的是调查报告的导致美国商业航空不稳定进近和着陆运营事件的人为因素。结果显示，不稳定进近不太可能通过复飞合规性做出响应。二项逻辑回归分析揭示了 ASRS 编码的人为因素与不稳定进近继续着陆而不是复飞合规性的可能性之间的关联存在描述性差异。对机组事故报告叙述的内容分析可能允许识别 ASRS 未明确编码的其他促成人为因素，例如决策。此类调查的结果有可能为有效的复飞合规性培训设计提供信息。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
睡眠慢波活动与健康年轻男性髓磷脂的体内估计之间的关联
在开放式云的IBM量子设备上进行的摘要实验用于使用[4、2、2]编码的栅极序列来表征其容错。在IBMQ_BOGOTA和IBMQ_SANTIAGO设备中激活了多达100个逻辑门，我们发现[4,2,2,2]代码的逻辑门集可以被视为大于10门的门序列的故障耐受性。但是，某些电路不满足容错标准。在某些情况下，编码的门序序列显示出高的错误率，该误差率在≈0处较低。1，因此，这些电路中固有的误差无法通过经典后选择来减轻。实验结果与简单错误模型的比较表明，主要的门错误不能以流行的Pauli误差模型来表示。最后，当测试的电路仅限于产生较低尺寸的输出状态的电路时，评估容错标准是最准确的。
受大脑启发的预测编码提高了机器挑战性任务的性能
反向传播被认为是训练人工神经网络最有利的算法。然而，由于其学习机制与人脑相矛盾，反向传播因其生物学上的不合理性而受到批评。尽管反向传播在各种机器学习应用中取得了超人的表现，但它在特定任务中的表现往往有限。我们将此类任务统称为机器挑战任务 (MCT)，旨在研究增强 MCT 机器学习的方法。具体来说，我们从一个自然的问题开始：模仿人脑的学习机制能否提高 MCT 的性能？我们假设，复制人脑的学习机制对于机器智能难以完成的任务是有效的。使用预测编码（一种比反向传播更具生物学合理性的学习算法）进行了多个对应于特定类型的 MCT 的实验，其中机器智能有提高性能的空间。本研究将增量学习、长尾和小样本识别视为代表性的 MCT。通过大量实验，我们检验了预测编码的有效性，它对 MCT 的表现远优于反向传播训练的网络。我们证明了基于预测编码的增量学习可以减轻灾难性遗忘的影响。接下来，基于预测编码的学习可以减轻长尾识别中的分类偏差。最后，我们验证了用预测编码训练的网络可以用少量样本正确预测相应的目标。我们通过将预测编码网络的特性与人脑的特性进行比较并讨论预测编码网络在一般机器学习中的潜力来分析实验结果。