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World File Search System误差
HPV相关的皮肤表型患有先天免疫误差
1临床免疫学实验室，炎症和过敏利维亚，医学与药学学院，哈桑二世大学，卡萨布兰卡20250，摩洛哥； drailalfatima@gmail.com（F.A。）; jalilaelbakkouri@gmail.com（J.E.B。）; khalid.zerouali2000@gmail.com（k.z.）; profbousfin@gmail.com（A.A.B。）2细菌学，病毒学和医院卫生实验室，伊本·罗奇大学医院，卡萨布兰卡20250，摩洛哥3，摩洛哥3细菌学和病毒学实验室，医学和药学学院，哈桑二世大学，卡萨布兰卡20250，20250，20250 20250，摩洛哥5免疫学实验室，伊本·罗奇大学医院，卡萨布兰卡20250，摩洛哥6摩洛哥6人类传染病的人遗传学实验室，内克斯特分公司，国立国家基金会，国家de lasanté等人等人，de la recherchemédicale（Inserm），75015 Paris，France，France； vivien.beziat@inserm.fr（V.B.）; emmanuelle.jouanguy@inserm.fr（E.J.）; casanova@mail.rockefeller.edu（J.-L.C.）7人类传染病遗传学实验室，洛克菲勒分公司，洛克菲勒大学，纽约，纽约，纽约，10065，美国8霍华德·休斯医学研究所，雪佛兰Chase，MD 20815，美国 *通信：
表面代码阈值下方的量子误差校正
量子误差校正1-4通过将多个物理量子器组合到逻辑量子位中，提供了达到实用量子计算的途径，其中添加了更多的量子器，将逻辑错误率指数置于指数抑制。但是，仅当物理错误率低于临界阈值时，这种指数抑制才会发生。在这里，我们在我们最新一代的超导处理器柳树：距离-7代码和与实时解码器集成的距离-7代码和距离-5代码上介绍了两个以下阈值表面代码记忆。将代码距离增加2时，我们较大的量子存储器的逻辑错误率被λ= 2.14±0.02抑制，最终以101 Qubit的距离-7代码为0.143％±0.003％误差误差误差。这种逻辑记忆也超出了盈亏平衡，超过了其最佳物理值的寿命2.4±0.3。实时解码时，我们的系统保持低于阈值的性能，在5到100万个周期的距离时，平均解码器延迟为63微秒，周期时间为1.1微秒。我们还将重复代码运行到距离29，发现逻辑性能受到罕见相关误差事件的限制，大约每小时发生一次或3×10 9周期。我们的结果表明设备性能，如果缩放，则可以实现大规模易于故障量子算法的操作要求。
机器学习算法的概括误差的确切表征
摘要：最坏的数据生成（WCDG）概率度量是作为表征机器学习算法的概括功能的工具。这样的WCDG概率度量被证明是两个不同优化问题的独特解决方案：（a）在数据集中，预期损失的最大化是在数据集中的相对熵相对于参考度量的一组概率测量值的最大化； （b）相对于参考度量，通过相对熵的正则化对预期损失的最大化。这样的参考度量可以解释为数据集中的先验。WCDG累积物是有限的，并根据参考度量的累积量进行了界定。分析WCDG概率度量引起的预期经验风险的浓度，引入了模型的（ϵ，δ） - 固定性的概念。闭合形式表达式显示了固定模型的预期损失的灵敏度。这些结果导致了新的表达式，用于任意机器学习算法的概括误差。这些表达式可以大致分为两个类。第一个涉及WCDG概率度量，而第二个涉及Gibbs算法。此发现表明，对Gibbs算法的概括误差的探索促进了适用于任何机器学习算法的总体见解的推导。
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
通过托特特误差分析的量子计算量子计算的精炼资源估计
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比，量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中，我们准确地估算了量子量的量子，例如逻辑柜和量子门的数量，这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计，并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外，我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器，与先前的研究相比，我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终，这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
提高量子误差校正的变异量子算法的速度
我们考虑为作用在量子电路上的通用量子噪声设计合适的量子误差校正程序（QEC）程序的问题。通常，没有分析通用程序来获得编码和校正统一门，如果噪声未知并且必须重建噪声，问题甚至更难。现有过程依赖于变分的量子算法（VQA），并且由于成本函数的梯度的大小随量子数而衰减，因此很难训练。我们使用基于量子1（QW 1）的量子Wasserstein距离的成本函数来解决此问题。在量子信息处理中通常采用的其他量子距离方面，QW 1缺少单一不变性属性，这使其成为避免被困在本地最小值中的合适工具。专注于一个简单的噪声模型，该模型已知确切的QEC解决方案，并且可以用作理论基准，我们进行了一系列数值测试，这些测试表明如何通过QW 1指导VQA搜索，确实可以显着提高成功培训的可能性，并在使用恢复状态的情况下，以实现的态度来实现会议的方法。