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QEEGNet：用于增强脑电图编码的量子机器学习
摘要 — 脑电图 (EEG) 是神经科学和临床实践中监测和分析大脑活动的重要工具。传统的神经网络模型（例如 EEG-Net）在解码 EEG 信号方面取得了相当大的成功，但经常难以应对数据的复杂性和高维性。量子计算的最新进展为通过量子机器学习 (QML) 技术增强机器学习模型提供了新的机会。在本文中，我们介绍了 Quantum-EEGNet (QEEGNet)，这是一种新型混合神经网络，它将量子计算与经典 EEGNet 架构相结合，以改进 EEG 编码和分析，作为一种前瞻性方法，承认结果可能并不总是超越传统方法，但它显示了其潜力。QEEGNet 在神经网络中整合了量子层，使其能够捕获 EEG 数据中更复杂的模式并可能提供计算优势。我们在基准 EEG 数据集 BCI Competition IV 2a 上评估了 QEEGNet，表明它在大多数受试者和其他抗噪性方面始终优于传统 EEG-Net。我们的研究结果凸显了量子增强神经网络在脑电图分析中的巨大潜力，为该领域的研究和实际应用指明了新的方向。索引词——脑电图、脑电图分类、量子机器学习、量子算法、深度学习、脑机接口
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
Turbo 编码的安全可靠量子隐形传态
2 = 1 。通过传输经典信息并借助一对额外的纠缠量子比特，可以将这个量子比特从发送器传送到接收器。隐形传态协议不需要传输量子比特 ψ ⟩ 本身，而是使用通过经典信道传递的经典信息以及通过量子信道传递的预共享纠缠量子比特之一，在接收器处重建原始量子比特的副本。因此，QT 系统具有双经典量子信道。更明确地说，通过贝尔测量在发送器处提取有关量子比特 ψ ⟩ 的信息，然后通过经典信道将结果传递给接收器。此信息决定了在预共享量子比特上适当应用单量子比特门，以在接收器处重现隐形传态量子比特的原始状态 ψ ⟩。请注意，在测量之前，量子信道用于从发射器到接收器共享一个纠缠量子比特。然而，只有在实现硬件中的噪声水平较低且经典传输和量子传输均无错误的情况下，隐形传态协议才有效。因此，必须结合量子纠错来保护预共享纠缠量子比特的传输。同样，也需要经典纠错来将测量结果从发射器可靠地传输到接收器。还必须确保传输的安全性，尤其是在量子信道中。经典信道或量子信道（或两者）中的错误都会降低最终隐形传态量子比特的保真度。人们通常认为在隐形传态协议中信道误差可以忽略不计。然而，当隐形传态
嗅觉加工和稀疏编码的神经形态模型
动物神经系统在处理感觉输入方面非常有效。神经形态计算范式的目的是针对神经网络计算的硬件实施，以支持用于构建脑启发的计算系统的新颖解决方案。在这里，我们从果实幼虫的神经系统中的感觉处理中汲取灵感。具有<200个神经元和<1.000的强烈有限的计算资源，幼虫嗅觉途径采用基本计算来转变外围的广泛调节的益人的输入，成为中央大脑中良好的稀疏代码。我们展示了这种方法如何使我们能够在尖峰神经网络中实现刺激模式的稀疏编码和提高的可分离性，并在混合体信号实时神经形态硬件上通过软件仿真和硬件仿真验证。我们验证反馈抑制是在神经元种群中支持空间结构域稀疏性的主要基础，而尖峰频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的例外表明，在神经形态硬件上有效地实现了如此大小的生物学上现实的神经网络，可以实现并行处理并有效地编码在全时间分辨率下进行感官。
Whittier Tech 2024-2025颜色编码的学校日历
- 关注第2周的时间1-4 3开放日（1-4pm）6 ELA重新测试会议1 7 ELA RETEST会议2 8报告卡发行期限1 11 NO School/退伍军人第12天12数学重新测试会议1 13数学重新测试会议2 21父母的夜晚（5：30-7：30）
由于线粒体DNA编码的呼吸复合物I亚基
leber遗传性视神经神经病（Lhon，Omim＃535000）是记录失明案例的重要贡献者。大多数LHON病例超过90％，是由线粒体脱氧核酸（MTDNA）中三个经典致病突变之一引起的：M.3460G> a，M.11778G> a，或M.144484T> c。这些突变发生在编码亚基ND1，ND4或ND6的基因中，氧化磷酸化（OXPHOS）呼吸复合物I（CI）[1]。但是，并非所有携带其中一个突变之一的本性人都会发展出这种疾病，这是一种被称为不完全渗透率的现象。这种高光是其他因素参与疾病表现[2]。对携带这些突变的患者的研究主要定义了与该疾病相关的简化元素，包括生理，环境，
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。
掩盖纯态和混合态中编码的量子信息
摘要：量子信息的掩蔽意味着信息从子系统中隐藏，并分散到复合系统中。Modi 等人在 [Phys. Rev. Lett. 120, 230501 (2018)] 中证明，对于某些非正交量子态的受限集，掩蔽是正确的，而对于任意量子态，掩蔽是不可能的。在本文中，我们分别讨论了掩蔽纯态和混合态中编码的量子信息的问题。基于已建立的纯态集被算子掩蔽的必要条件和充分条件，我们发现存在一组四个不能被掩蔽的状态，这意味着掩蔽未知的纯态是不可能的。我们构造了一个掩蔽器 S ♯ 并获得了其最大可掩蔽集，从而对上述 Modi 论文中提出的猜想给出了肯定的回答。我们还证明了纯态的正交（或线性无关）子集可以通过等距（或注入）进行掩蔽。将纯态的情况概括起来，我们引入了一组混合态的可掩蔽性，并证明混合态的交换子集可以被等距 S ⋄ 掩蔽，但任何算子都不可能掩蔽所有混合态。我们还分别找到了等距 S ♯ 和 S ⋄ 的混合态的最大可掩蔽集。