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![arXiv:2402.09524v2 [quant-ph] 2024 年 12 月 10 日](/simg/a\ac497b3be659e4ece169e1e308c9b2b81bcaef78.webp)
arXiv:2402.09524v2 [quant-ph] 2024 年 12 月 10 日
量子机器学习提供了一种从根本上不同的数据分析方法。然而，许多有趣的数据集对于目前可用的量子计算机来说过于复杂。目前的量子机器学习应用通常通过在将数据传递到量子模型之前降低数据的维数（例如通过自动编码器）来降低这种复杂性。在这里，我们设计了一个经典量子范式，将降维任务与量子分类模型统一为一个架构：引导量子压缩模型。我们举例说明了这种架构如何在具有挑战性的二元分类问题上胜过传统的量子机器学习方法：在 LHC 的质子-质子碰撞中识别希格斯玻色子。此外，当仅使用我们数据集中的运动变量时，引导量子压缩模型与深度学习基准相比表现出更好的性能。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
俱乐部目录 - 小石城空军基地 - AF.mil
空巢老人 孩子们已经长大，他们开始了自己的事业、人际关系，甚至组建了家庭。现在家里变得异常安静。无论是你和你的配偶，还是只有你一个人，重要的是要承认你的小鸟离开巢穴是一项积极的成就，这证实了你已经尽到了为人父母的职责。所以现在是时候做一些有趣的事情，甚至有点疯狂的事情了。庆祝包括玩得开心和尽情享受，所以用一个将载入史册的事件来纪念这一生活变化吧。行动胜过闷闷不乐，现在有很多令人兴奋的机会摆在你面前。一扇通往人生新阶段的大门正在打开，与空巢老人俱乐部一起庆祝吧——你会发现很多想法和方法来享受你新获得的自由。联系 Renee Howey，邮箱：Renee.Howey.1.lrck@gmail.com AF Connect Group 代码：EN1916
充分利用人工智能机遇 - 研究论文 1
受控实验发现，使用人工智能执行特定任务的工人的生产力显著提高（产出质量和速度均有所提高）。例如，软件工程师使用基于人工智能的工具编码速度提高了两倍（Kalliamvakou 2022）；专业写作任务的完成速度显著加快（Noy 和 Zhang 2023）；使用人工智能工具后，呼叫中心接线员的生产力提高了 14%（Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023）。此类研究通常发现，经验最少或生产力最低的工人的生产力增幅最高（Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023；Noy 和 Zhang 2023）。一项评估基于人工智能的算法是否能胜过医学生对神经外科病房的审核的研究发现，与使用相同数据集的学生相比，该算法在更短的时间内产生了更多建议，并且事实准确性更高（错误率为 0%）（Brzezicki 等人，2020 年）。
I_I/_A 艾姆斯研究中心人工智能...
我们提供了经验证据，表明在某些标准问题上，我们的方法比传统的建设性回溯方法效率高得多。例如，在 n 皇后问题上，我们的方法可以快速找到一百万皇后问题的解[28]。我们认为基于修复的方法之所以能够胜过建设性方法，是因为完整分配在指导搜索方面比部分分配更具信息性。但是，额外信息的效用取决于领域。为了帮助阐明这种潜在优势的性质，我们提出了一个理论分析，描述了各种问题特征如何影响该方法的性能。例如，该分析显示了当前分配和解决方案之间的“距离”（就所需的最少修复次数而言）如何影响启发式的预期效用。本文描述的工作受到 Adorf 和 Johnston [2, 22] 开发的一种令人惊讶的有效神经网络的启发，该网络用于安排哈勃太空望远镜的天文观测。
mtrank：使用概率模型和治疗选择标准进行排名
描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法，以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型，如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC，首先将研究级数据（即治疗效果和标准误差）转换成偏好格式，指示治疗偏好（例如，治疗 A > 治疗 B）或平局（治疗 A = 治疗 B）。然后使用概率排名模型合成偏好数据，该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此，能力评估值越大，排名就越高。
利用图嵌入神经网络实现自适应布局分解
摘要 — 多重模式布局分解 (MPLD) 已被广泛研究，但到目前为止，还没有一个分解器在结果质量和效率方面胜过其他分解器。这一观察促使我们探索如何为给定的布局图自适应地选择最合适的 MPLD 策略，这是一个并非平凡且仍未解决的问题。在本文中，我们提出了一种基于图卷积网络的布局分解框架来获得布局的图嵌入。图嵌入用于图库构建、分解器选择、图匹配、针迹去除预测和图着色。此外，我们设计了一种纯粹依赖于消息传递图神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，与快速但非最优的启发式方法相比，我们基于图嵌入的框架可以在广泛使用的基准中实现最佳分解，并且运行时间显着下降。
具有嵌入式机器学习的闭环神经接口
摘要 — 能够进行多点电记录、现场信号分类和闭环治疗的神经接口对于神经系统疾病的诊断和治疗至关重要。然而，在低功耗神经设备上部署机器学习算法具有挑战性，因为此类设备的计算和内存资源受到严格限制。在本文中，我们回顾了在神经接口中嵌入机器学习的最新发展，重点关注设计权衡和硬件效率。我们还介绍了我们优化的基于树的模型，用于对脑植入物中的神经信号进行低功耗和内存高效的分类。使用能量感知学习和模型压缩，我们表明所提出的斜树在癫痫或震颤检测和运动解码等应用中可以胜过传统的机器学习模型。索引词 — 神经接口、低功耗、机器学习、斜树、疾病检测、闭环刺激。I. 介绍