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World File Search System观察状态
MLN1986542 - Medicare和心理健康覆盖范围
答案2：当患者从IRF运送到急诊科（ED）或观察状态时，他们不会在3天内返回IRF，完成出院评估并编码出院目的地，因为后来的第一个提供者设置了患者，该患者被允许在ED和/或观察停留后立即接纳。如果患者保持ED和/或观察状态> 3天，则将出院目的地编码为代码99-未列出。
马尔可夫交换经济的强化学习
交互协议：在每个时间步骤 h ∈ [ H ] 中，代理和规划器观察状态 skh ∈S 并选择自己的动作 akh 和 bkh 。然后，下一个状态由环境 skh +1 ∼ P h ( · | skh , bkh ) 生成，并且它们观察
量子Hoare类型理论
状态崩溃在观察状态时。模拟超过数十个量子位是昂贵或不可能的。在物理量子计算机上运行程序的成本很高；如果我们运行不正确的程序会变得更糟。因此，重要的是在静态上确保正确性。
量子计算
然而，在量子计算机中，信息的基本单位称为量子比特，当处于未观察状态时，它可以同时处于 0 和 1 状态。此外，经典比特是固态物理学通过晶体管发明的，而量子比特通常由原子级实体表示，例如光子、电子或原子核。这些实体具有不确定的属性，这意味着，当处于未观察状态时，该属性没有单一确定的值。例如，孤立电子的确切位置是不确定的。最好的方法是，对于空间中的每个点，为电子分配一个振幅，即形式为 re θi 的复数，其中 r 是其模数，θ 是其相位。事实证明，模数的平方与在该点观察到电子的概率成正比。然而，这并不意味着电子会选择任何一条路径。相反，如果不加以观察，它会选择所有可能的路径。当我们观察它时，它似乎只选择了一条路径。这种现象在经典的双缝实验中得到了证实：
衍生品定价和信用风险的量子计算算法转换经济
量子计算机尚未完成为财务分析师常用的实用随机扩散模型提供计算优势的任务。在本文中，我们介绍了一类随机过程，这些过程在模仿金融市场风险以及更适合潜在量子计算优势方面都是现实的。我们研究的模型类型是基于由马尔可夫链驱动的，具有可观察状态的制度转换波动率模型。基本模型具有几何布朗运动，其漂移和波动率参数由马尔可夫链的有限状态确定。我们研究算法以估计基于门的量子计算机上的信用风险和期权定价。这些模型使我们更接近现实的市场环境，因此更接近实用应用领域的量子计算。
量子计算数学 I
不通勤： ⟨ ψ || φ ⟩̸ = | ψ ⟩⟨ ψ | 。然而，这种乘法是结合性和分配性的。因此，例如，| ψ ⟩ ( ⟨ φ | + ⟨ φ ′ | ) = | ψ ⟩⟨ φ | + | ψ ⟩⟨ φ ′ |且 ( | ψ ⟩⟨ φ | )( | ψ ⟩⟨ φ | ) = | ψ ⟩ ( ⟨ φ | φ ⟩ ) ⟨ ψ | = | ψ ⟩⟨ ψ | （因为 ⟨ φ | φ ⟩ = 1）。测量投影：根据量子力学，两个状态 | ψ ⟩ 和 | φ ⟩ 之间的“内积平方” |⟨ ψ | φ ⟩| 2 = ⟨ ψ | φ ⟩⟨ φ | ψ ⟩ 给出了在观察状态“ | φ ⟩ ”时观察到结果“ | ψ ⟩ ”的概率。很容易验证 0 ≤|⟨ ψ | φ ⟩| 2 ≤ 1。如果 ⟨ ψ | φ ⟩ = 0，则两个状态正交。如果 |⟨ ψ | φ ⟩| = 1，则两个状态在一般相位因子范围内相同（因为我们仍然可以有 ⟨ ψ | φ ⟩ = ei γ ）。虽然数学上存在这种普遍的相位差，但在现实中永远无法观察到，因此它没有物理意义。张量积构造：我们可以将空间 CN 和 CM 组合成一个联合空间 C NM : = CN ⊗ CM 。如果 A 和 B 分别是这两个空间的基集，则 CN ⊗ CM 的联合基由笛卡尔积 A × B 给出。因此，使用张量积 ⊗ : CN × CM → C NM ，我们可以组合状态
大脑之外的意识：与宇宙的量子联系
量子物理与意识的融合引发了深刻的哲学反思，挑战了人们对心灵及其与现实联系的传统观点。意识可能源自量子力学这一概念呼应了一些关于存在和自我本质的最深刻的哲学问题。在许多方面，这些想法与伊曼纽尔·康德等哲学家的思想一致，康德认为我们感知的世界不是世界本身，而是心灵的构造——这一概念反映了量子力学关于多重现实坍缩为单一可观察状态的思想。同样，弗里德里希·尼采的永恒轮回概念，即时间和存在无限重复的想法，可能会在量子纠缠和叠加的背景下找到一个新的维度，其中粒子可以存在于时间和空间的多种状态中。
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。
一项关于加强学习中自我播放方法的调查
I. i ntroduction r einformention学习（RL）代表机器学习中的重要范式[1]，与通过与环境的互动进行优化决策过程。它从根本上使用马尔可夫决策过程（MDP）进行建模，这是一个数学框架，描述了在状态，行动，过渡和奖励方面的环境。在MDP中，代理人通过观察状态，根据定义的政策执行诉讼，获得后续奖励，并过渡到后续状态。RL算法的主要目标是得出最佳策略，该政策随着时间的推移而产生最大预期的累积奖励。深度RL通过使用深层神经网络作为函数近似器来扩展传统RL [2]。深度学习与RL的这种融合在处理高维状态空间方面发挥了作用，这有助于在各种复杂的任务中进行突破。
何时提出建议？在人工智能辅助编程中整合人类反馈
人工智能驱动的代码推荐系统（例如 Copilot 和 CodeWhisperer）在程序员环境（例如 IDE）中提供代码建议，旨在提高生产力。我们寻求利用程序员接受和拒绝代码建议的信号来指导建议的机制。我们利用与数百万程序员使用的系统 GitHub Copilot 交互中获得的数据来开发可以为程序员节省时间的干预措施。我们引入了一个效用理论框架来推动关于显示或保留建议的决策。这种方法，即基于人类反馈的条件建议显示 (CDHF)，依赖于一系列模型，这些模型提供了推荐代码被接受的可能性。这些可能性用于有选择地隐藏建议，从而减少延迟和程序员验证时间。使用来自 535 名程序员的数据，我们对 CDHF 进行了回顾性评估，并表明我们可以避免显示大量本来会被拒绝的建议。我们通过一项消融研究进一步证明了在决定何时显示建议时将程序员的潜在未观察状态纳入其中的重要性。最后，我们展示了如何使用建议接受作为指导建议显示的奖励信号会导致建议质量下降，这表明存在意想不到的陷阱。