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HAD-NET：一个分层对抗知识蒸馏网络，用于改善没有对抗后图像的增强肿瘤分割
对MRI的增强肿瘤或病变的分割对于在许多临床情况下检测新疾病活性很重要。 然而，准确的分割需要在注射对比剂（例如gadolinium）的患者后，将医学图像（例如，T1后对比度MRI）包括在内，这一过程不再被认为是安全的。 尽管在过去几年中已经建立了许多模态分割网络，但在增强病理分割的背景下，它们取得了有限的成功。 在这项工作中，我们提出了一种新颖的o net，这是一种新颖的对抗知识蒸馏（KD）技术，因此，通过访问所有MRI序列的预训练的教师分割网络，通过层次的对抗性训练，通过层次训练来教授学生网络，以更好地克服在重要的图像时呈现出至关重要的图像时会出现的大型域移动。 尤其是，当无法获得对比后成像时，我们将HAD-NET应用于增强肿瘤分割的具有挑战性的任务。 The proposed network is trained and tested on the BraTS 2019 brain tumour segmentation challenge dataset, where it achieves performance improvements in the ranges of 16% - 26% over (a) recent modality-agnostic segmentation methods ( U-HeMIS , U-HVED ), (b) KD-Net adapted to this problem, (c) the pre-trained student network and (d) a non-hierarchical version of the network ( AD-NET），就增强肿瘤（ET）的骰子得分而言。 该网络还显示出肿瘤核心（TC）骰子得分的改善。对MRI的增强肿瘤或病变的分割对于在许多临床情况下检测新疾病活性很重要。然而，准确的分割需要在注射对比剂（例如gadolinium）的患者后，将医学图像（例如，T1后对比度MRI）包括在内，这一过程不再被认为是安全的。尽管在过去几年中已经建立了许多模态分割网络，但在增强病理分割的背景下，它们取得了有限的成功。在这项工作中，我们提出了一种新颖的o net，这是一种新颖的对抗知识蒸馏（KD）技术，因此，通过访问所有MRI序列的预训练的教师分割网络，通过层次的对抗性训练，通过层次训练来教授学生网络，以更好地克服在重要的图像时呈现出至关重要的图像时会出现的大型域移动。尤其是，当无法获得对比后成像时，我们将HAD-NET应用于增强肿瘤分割的具有挑战性的任务。The proposed network is trained and tested on the BraTS 2019 brain tumour segmentation challenge dataset, where it achieves performance improvements in the ranges of 16% - 26% over (a) recent modality-agnostic segmentation methods ( U-HeMIS , U-HVED ), (b) KD-Net adapted to this problem, (c) the pre-trained student network and (d) a non-hierarchical version of the network ( AD-NET），就增强肿瘤（ET）的骰子得分而言。该网络还显示出肿瘤核心（TC）骰子得分的改善。最后，根据不确定性量化，该网络的表现优于基线学生网络和AD-NET，以增强基于BRATS 2019不确定性挑战指标的肿瘤细分。我们的代码可公开可用：https：//github.com/saveriovad/had_net关键字：知识蒸馏，对抗性，歧视者，分层，增强肿瘤，缺失顺序，对比度增强
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本文中，我们引入了 thauma 测度系列来量化量子状态中的非稳定性量，并利用该测度系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定度的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定度蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后，我们证明最大 thauma 可用作一种有效的可计算工具，用于对魔法状态蒸馏的效率进行基准测试，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用最小 thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。作为此约束的结果，我们发现两类具有最大 mana（先前建立的非稳定器度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定器状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定器状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
量子错误校正
Alexei Yu。 kitaev：拓扑量子代码（1996-2003）受到身体保护的量子计算（1997）与非亚伯人Anyons进行计算（1997）CSS-CSS-to-Holdomologicy Dictionary（1998）魔术状态蒸馏（1999-2004）量子电线中的Majorana Modes（2000）Alexei Yu。kitaev：拓扑量子代码（1996-2003）受到身体保护的量子计算（1997）与非亚伯人Anyons进行计算（1997）CSS-CSS-to-Holdomologicy Dictionary（1998）魔术状态蒸馏（1999-2004）量子电线中的Majorana Modes（2000）
MV – MR：自我...
摘要：我们提出了一种基于多视图和多代表（MV – MR）的自我监督学习和知识蒸馏的新方法。MV-MR是基于从增强和非增强视图中可学习的嵌入之间依赖性的最大化，从增强视图中可学习的嵌入与从非杰出视图中的多个非可学习的表示之间最大化依赖性。我们表明，所提出的方法可用于有效的自我监督分类和模型不合时宜的知识蒸馏。与其他自我监督技术不同，我们的方法不使用任何对比度学习，聚类或停止梯度。MV – MR是一个通用框架，允许通过将图像多代表作为正规化器的图像使用，将约束纳入学习嵌入。所提出的方法用于知识蒸馏。MV – MR在线性评估设置中提供了STL10和CIFAR20数据集的最先进的自我监督性能。我们表明，使用基于剪辑模型的拟议知识蒸馏预测的低复杂性RESNET50模型可实现STL10和CIFAR100数据集的最新性能。
非纠缠动力学第二定律...
纠缠是量子信息处理的基本资源，因为它是隐形传态[1]、超密集编码[2]和量子密钥分发[3]等关键协议的推动力。因此，理解纠缠作为一种资源并对其进行量化一直是一个长期的挑战[4]，[5]，这个主题被称为纠缠理论（有关该主题的综述和最新结果，请参阅[6]–[9]）。纠缠理论中两个基本的操作量是可蒸馏纠缠和二分态ρ AB 的纠缠成本[5]，[10]。与这些量相对应的物理场景是，Alice 和 Bob 在遥远的实验室中，第三方将ρ AB 的系统A分发给Alice，将ρ AB 的系统B分发给Bob，并且允许他们对该状态执行本地操作和经典通信（LOCC）。可蒸馏纠缠定义为通过纠缠蒸馏协议从大量 n 个 ρ AB 副本中提取 ebit（贝尔态）的最大速率，即免费使用 LOCC，使得实际输出状态与理想状态 ρ ⊗ n AB 的保真度在极限 n → ∞ 时趋近于 1。纠缠成本定义为通过纠缠稀释协议生成大量 n 个 ρ AB 副本所需的 ebit 的最小速率，即免费使用 LOCC，使得实际输出与理想状态 ρ ⊗ n AB 的保真度在极限 n → ∞ 时趋近于 1。可蒸馏纠缠和纠缠成本通常都极难计算，甚至有人怀疑这些量在图灵意义上是不可计算的 [11]。人们早就知道，可蒸馏的纠缠不会超过纠缠成本 [5]，[12]。这个不等式可以解释为“纠缠动力学第二定律”，阻止了永久纠缠的存在
低分辨率对象识别具有交叉...
摘要 - 在低分辨率图像中识别对象是一项具有挑战性的任务，因为缺乏信息的细节。最近的研究表明，知识蒸馏方法可以通过对齐跨分辨率表示形式有效地将知识从高分辨率的教师模型转移到低分辨率的学生模型。但是，这些方法仍然面临着适应公认对象在训练和测试图像之间表现出显着表示差异的情况的局限性。在这项研究中，我们提出了一种跨分辨率的关系对比蒸馏方法，以促进低分辨率对象识别。我们的方法使学生模型能够模仿训练有素的教师模型的行为，该模型在识别高分辨率对象方面具有很高的精度。为了提取足够的知识，学生学习受到对比的关系蒸馏损失的监督，这保留了对比表示空间中各种关系结构中的相似性。以这种方式，可以有效地增强恢复熟悉的低分辨率对象缺失细节的能力，从而导致更好的知识转移。对低分辨率对象分类和低分辨率面部识别的广泛实验清楚地证明了我们方法的有效和适应性。
未成年人饮酒
资料来源：人口流行率估计值（%）按人级分析权重加权，来自行为健康统计和质量中心 2021 年全国药物使用和健康调查 (NSDUH-2021-DS0001) 公共使用数据文件。酗酒定义为在过去 30 天内至少有 1 天在同一场合男性饮酒 5 杯或以上，或女性在同一场合饮酒 4 杯或以上。任何酒精都被定义为一杯酒精饮料（一罐或一瓶啤酒、一杯葡萄酒或一杯葡萄酒、一杯蒸馏酒或一杯含有蒸馏酒的混合饮料），不包括一两口饮料。[引用于 2023 年 2 月 28 日]。出处：https://www.datafiles.samhsa.gov/dataset/national-survey-drug-use-and-health-2021-nsduh-2021-ds0001。
酒精饮料 - Navy.mil
第122条-违反州法律将货物运往州内持有或销售。禁止以任何方式或任何手段将任何蒸馏酒、葡萄酒、麦芽酒、发酵酒或其他醉人酒类从美国的某个州、领地或地区，或与其不相邻但受其管辖的地方装运或运输到美国的任何其他州、领地或地区，或与其不相邻但受其管辖的地方，或从任何外国装运或运输到美国的任何一个州、领地或地区，或与其不相邻但受其管辖的地方，并且任何有意以违反该等州、领地或地区或与其不相邻但受其管辖的地方的任何法律的方式接收、持有、出售或以任何方式使用上述蒸馏酒、葡萄酒、麦芽酒、发酵酒或其他醉人酒类。