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通过张量网络技术在Kitaev的量子双模型中进行热化
1简介2 2量子自旋系统4 2.1符号和基本特性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2当地哈密顿人的光谱差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3圆环上的周期性边界条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3 PEPS和家长汉密尔顿人13 3.1张量表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2 PEPS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3家长哈密顿人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.4父母哈密顿族人的光谱差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4.1边界状态和近似分解。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4.2局部非注入性PEP的近似分解。。。。。。。。。。。。22 3.4.3近似分解条件的仪表不变性。。。。。。。。。。24 4 PEPS的热场Double 26 4.1量子双模型的描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.2 pepo基本张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2.1星级操作员作为PEPO。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2.2 Plaquette操作员作为Pepo。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 4.2.3 peps张量在边缘。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3128 4.2.2 Plaquette操作员作为Pepo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 4.2.3 peps张量在边缘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
图形神经网络技术和大脑成像诊断神经系统疾病的组合：评论和前景
摘要：神经系统疾病（NDS），例如阿尔茨海默氏病，一直对世界各地的人类健康构成威胁。通过结合人工智能技术和大脑成像来诊断ND非常重要。图形神经网络（GNN）可以建模和分析大脑，形态学，解剖结构，功能特征和其他方面的成像，从而成为ND诊断中最好的深度学习模型之一。一些研究人员已经调查了GNN在医疗领域的应用，但是范围很广，并且其在NDS上的应用不太频繁且不够详细。本综述着重于GNN在ND诊断中的研究进度。首先，我们系统地研究了ND的GNN框架，包括图形构造，图形卷积，图形合并和图形预测。其次，我们使用GNN诊断模型研究了数据模式，受试者的数量和诊断准确性。第三，我们讨论了一些研究挑战和未来的研究方向。这篇综述的结果可能是对人工智能技术和大脑成像的持续交集的宝贵贡献。
金融传染对实体经济的影响——基于复杂网络技术与空间计量模型的实证研究
本研究提出可用于考察金融对实体经济的传染、空间溢出和行业聚集效应的金融网络指标。我们建议基于符号化转移熵和皮尔逊相关系数，设计GDP排名前20位国家的金融部门的有向和无向网络。我们以这些网络指标代替原有的道琼斯金融部门作为解释变量，构建高阶信息空间计量经济模型，以检验网络指标的效果和实用性。结果表明，两个网络获得的估计精度较使用原始数据的空间计量经济模型有显著提高，表明网络指标能更有效地捕捉金融系统的动态信息。同时，基于有向网络的精度略高于无向网络，表明符号化转移熵，即有向加权网络，更适合和有效地反映金融领域的关系。此外，结果还显示，在全球金融危机的影响下，一国或地区金融部门与全球金融部门、金融部门与实体经济部门之间的联动性增强，但部分行业特别是公用事业和医疗保健受到的影响较小。本研究尝试利用金融网络指标建模，研究危机对实体经济的传染渠道和行业聚集效应，并提出网络指标在金融领域的实际应用。
研究人工智能融合和6G的研究...
摘要：随着信息技术的快速发展，在6G时代，人工智能技术的普及和应用在企业的运营和管理以及实现可持续发展的过程中具有不可替代的作用。在工业，农业和其他行业的发展中的应用大大改善了生产。效率和质量。计算机技术的开发为人工智能技术的发展创造了条件。反过来，人工智能的创新发展也在一定程度上促进了计算机网络的发展。随着“互联网 +”时代的出现，计算机网络技术对人们的生产和生活产生了巨大影响。关键字：人工智能，6G，计算机网络技术，融合建模1。引言人工智能和大数据是现代计算机网络技术快速开发的产物。如果我们想在这种情况下提高人工智能和大数据技术的应用水平，则应将两种技术的应用与计算机网络技术相结合。通过探索两种技术在计算机网络技术开发中的应用形式，我们可以更清楚地定义计算机网络技术的当前开发趋势，促进相应的技术研究和开发控制，并满足计算机网络技术研发的科学开发需求[1-6]。
对 ALICE O2 系统中传输大数据量的消息队列库和网络技术进行基准测试
自 2015 年春季以来，ALICE 已成功收集了第 2 次运行的物理数据。与此同时，正在为名为 O2（在线-离线）的重大升级做准备，该升级计划于 2019-2020 年的长期停机 2 中进行。主要要求之一是能够在配备读出卡的所谓 FLP（第一级处理器）和 EPN（事件处理节点）之间传输数据，执行数据聚合、框架构建和部分重建。预计将有 268 个 FLP 将数据调度到 1500 个 EPN，每个的平均输出为 20 Gb/s。总体而言，O2 处理系统将以每秒兆兆位的吞吐量运行，同时处理数百万个并发连接。为了满足这些要求，需要对新系统的软件和硬件层进行全面评估。
中华人民共和国国家标准量子计算术语和定义
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本文件由全国量子计算与测量标准化技术委员会（SAC/TC587）提出并归口。 本文件起草单位：中国科学技术大学、济南量子技术研究院、中国科学院计算技术研究所、中国人 民解放军国防科技大学、中国标准化研究院、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院、深圳 市腾讯计算机系统有限公司、中国计量大学、武汉大学、华为技术有限公司、杭州知量科技有限公司、 上海图灵智算量子科技有限公司、阿里巴巴网络技术有限公司、深圳量旋科技有限公司等。
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