XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误差率
r/JJ ~ - 洛克希德马丁
有句老话说，事物变化越多，保持不变的事物就越多。我相信，当今一代的设计师和操作员将在他们自己的时代带着会心的微笑回忆起新的 20 兆赫计算机、液晶彩色显示器和误差率低于每小时 3 英里的惯性导航系统的兴奋。如果以常识和良好判断力应用技术，技术就没有界限。未来设计师的唯一限制是自我强加的。我希望我们未来飞机的设计师、操作员和维护人员能够从未来系统的开发中获得与我们许多人从经验、关联和成为我们今天所取得成就的一部分中获得的一样多的满足感。这段旅程值得付出努力。
睡眠慢波活动与健康年轻男性髓磷脂的体内估计之间的关联
在开放式云的IBM量子设备上进行的摘要实验用于使用[4、2、2]编码的栅极序列来表征其容错。在IBMQ_BOGOTA和IBMQ_SANTIAGO设备中激活了多达100个逻辑门，我们发现[4,2,2,2]代码的逻辑门集可以被视为大于10门的门序列的故障耐受性。但是，某些电路不满足容错标准。在某些情况下，编码的门序序列显示出高的错误率，该误差率在≈0处较低。1，因此，这些电路中固有的误差无法通过经典后选择来减轻。实验结果与简单错误模型的比较表明，主要的门错误不能以流行的Pauli误差模型来表示。最后，当测试的电路仅限于产生较低尺寸的输出状态的电路时，评估容错标准是最准确的。
对巴尔的摩地区未来气候变化危害和成本的期望
1。引言是因为巴尔的摩地区社区面临着气候事件（例如洪水和极端热量）的威胁，因此知道人们如何对气候变化对生活的影响以及他们对其可能影响其影响的看法进行不同的评估。对于巴尔的摩拥有气候弹性的未来，解决方案在投资气候弹性时需要对评估和看法的差异做出反应，这可以告知哪些适应和缓解策略可能是可行的。在本研究摘要中，我们研究了巴尔的摩地区居民对气候变化的未来影响以及这些担忧如何因种族，收入，年龄和地理的差异的程度。我们使用2023年巴尔的摩地区调查（BAS）的数据报告巴尔的摩地区居民的份额，他们报告说，他们担心气候变化会损害他们以及他们认为气候变化如何影响未来几年的成本。我们专注于对气候变化的关注程度，居民报告的感觉是衡量人们担心气候变化个人伤害的程度。我们还询问了他们认为气候变化将来会影响成本的程度。对气候变化是否会导致更高成本的个人预测可以帮助理解为什么居民对未来政策的权衡有所不同，并知道不同群体如何关注所涉及的财务负担。据我们所知，这是对巴尔的摩地区居民对气候变化的看法的首次代表性调查。 2。 整个样本的总误差率为±4.2％。据我们所知，这是对巴尔的摩地区居民对气候变化的看法的首次代表性调查。2。整个样本的总误差率为±4.2％。本报告提供了有用的信息，可以帮助我们更好地了解邻居和更广泛的巴尔的摩地区社区的看法和关注。这些发现还可以帮助决策者和从业者在讨论巴尔的摩地区不同社区和人口统计的气候变化问题和适应策略时更好地理解可能的反应。数据该研究摘要使用2023年巴尔的摩地区调查的数据。回应来自1,352个巴尔的摩地区受访者，818个来自巴尔的摩市，534来自巴尔的摩县。我们在这里报告的数据和调查结果是代表巴尔的摩市和巴尔的摩县的成人，英语人口的代表。
挫折期间的功能连接
易怒性削减了许多儿科疾病，是儿童精神病学的常见投诉；但是，其神经机制尚不清楚。一种核心的病理生理学来定义易怒的反应异常，对令人沮丧的非奖励。在这里，我们进行了一项初步的FMRI研究，以检查令人沮丧的非奖励期间功能连通性预测转诊样本中易怒的能力。这项研究包括69名年轻人（平均年龄= 14.55岁），诊断组的易怒水平不同：颠覆性情绪失调障碍（n = 20），注意力激发/多动障碍（n = 14），焦虑症（n = 12）（n = 12）（n = 12）和对照组（n = 23）。在fMRI期间，参与者完成了令人沮丧的认知灵活性任务。通过操纵任务困难而引起了挫败感，以至于在需要认知能力的试验中，“挫败感”块具有50％的误差率和一些操纵的反馈，而“非施工”块的误差率为10％。挫败感和非施工块被随机散布。儿童和父母报告情感反应性指数用作易怒的维度措施。基于连接组的预测建模，一种机器学习方法，进行了十倍的交叉验证，以识别预测易怒的网络。在挫败感（但不是非施工）中的连通性预测儿童报告的烦恼（ρ= 0.24，根平方误差= 2.02，p = 0.03，置换测试，1000次迭代，单尾）。对年龄，性别，药物，运动，多动症和焦虑症状的结果进行了调整。烦恼的预测网络主要在运动感官网络中；在运动感官，皮层和显着性网络中；在这些网络以及额叶和内侧额叶网络之间。这项研究提供了初步证据，表明易怒性的个体差异可能与挫折过程中的功能连通性有关，这是一种与表型相关的状态。
在医疗器械制造中实现六西格玛质量...
一家大型医疗保健公司希望引入超声波焊接技术，用于制造其一款新型医疗设备的关键部件。焊接失败将给客户带来严重后果。由于每年必须进行数百万次焊接，因此可接受质量水平 (AQL) 的误差率低于 ppm。传统的离线 QC 抽样检查无法确保如此低的 AQL。相反，需要精益生产布局。应以生产速度在线监控所有焊接部件的焊接质量。焊接设备应自动分拣出不合格部件。为确保达到目标质量和高产量，应使用焊接质量监控来根据统计过程控制 (SPC) 图表控制过程。在实施 SPC 之前，实验设计 (DoE) 用于将关键质量 (CTQ) 属性与可在所有样品上快速且无损地测量的参数相关联，以便及时获得测量结果。此外，DoE 已用于建立
酶促DNA合成的人工核苷酸密码子
核糖体将核酸中编码的遗传信息转化为蛋白质。即使将氨基酸逐一组装在一起，这种解码过程也需要mRNA上的三核苷酸密码子与同源氨基酰基-TRNA的相应反密码子之间的watson-Crick相互作用。遗传密码是退化的，由于序列柔韧性主要在第三核苷酸的水平上，因此由一个或多个TRNA识别。1，2另一方面，核酸的合成是由聚合酶介导的，并通过在生长链上组装单个单字母核苷酸来进行进行。由于机制的差异，这些基本生物聚合物的合成涉及的错误率大大差异从非常低的DNA复制到更容易出错的DNA转录到mRNA中，以及将mRNA转换为蛋白质的较小的忠诚度（分别为〜10 -8，〜10 -5，〜10 -5，〜10 -5，〜10 -10 -4，误差率将mRNA转换为蛋白质。3，4
基于机器学习
背景：当前的独立车辆通过仅允许外部变量（底部，道路状况等等）来决定其驾驶系统。）不考虑车辆内部状态。目标：为了解决这个问题，本文提出了“驾驶决策策略（DDS），该策略（DDS）以AI为基础的驾驶汽车，该策略不仅通过分解外部变量，还分解了车辆的内部基础（可消耗条件，消耗条件，rpm rpm情况），从而决定了理想的音调车辆的理想系统。统计分析：DDS从pall中放下的车辆学习了可遗传的计算练习探测器信息，并决定了音调式车辆的理想驾驶程序。发现 /应用程序和改进：本文改变了DDS和MLP，进一步的RF神经系统模型授权DDS。在解剖中，DDS的误差率比车辆条目低约5，而DDS决定了RPM，速度，指导点和路径变化的变化比MLP快40，比RF快22。
brainnet：用暹罗网络改善基于脑电波的生物识别识别
摘要 - 通过捕获大脑活动的消费者可穿戴设备的出现，已提出使用脑电波来验证用户身份的使用，以作为密码的方便替代品。最近在脑生物识别方面的工作显示出可行的性能，但考虑实用性的适用性不足。我们提出了一种新的解决方案Brainnet，该解决方案训练一个暹罗网络，以测量两个脑电图（EEG）输入的相似性，并使用时间锁定的大脑反应而不是连续的心理活动来提高准确性。这种方法消除了对脑电波识别系统进行检验的需求，这是当前解决方案中的常见陷阱，促进了实际部署。此外，Brainnet在验证模式下达到0.14％的误差率（EER），在识别模式下达到0.34％，即使在看不见的攻击者场景下进行评估时，也表现出色的状态。索引术语 - 脑生物识别技术，用户身份验证，计算机安全，脑电图（EEG）
![arXiv:2112.10651v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\976b7fc9a8f06367ba9526968d627a1ef61d741c.webp)
arXiv:2112.10651v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 20 日
在量子信息处理的实际实现中，测量读出阶段可能存在噪声，其中误差不仅出现在单个量子比特上，而且出现在多个量子比特上，后者称为串扰误差。在这项工作中，我们提出了一个用于减轻测量误差的框架，用于减轻单个误差和串扰误差。缓解协议包括两个步骤，首先是量子预处理，在测量之前应用局部幺正变换，然后是经典后处理，操纵测量结果以恢复无噪声数据。量子预处理中的局部幺正可以通过量子探测器断层扫描表征噪声测量来构建。我们表明，缓解协议可以将多个量子比特上的测量误差保持在与单量子比特读出一样多的水平，即，多个量子比特上的测量误差率被抑制到百分比水平。缓解协议在 IBMQ Sydney 中实现并应用于纠缠生成电路的认证。事实证明，缓解协议可以成功消除测量误差，从而可以有效地认证纠缠生成电路。
使用门集断层扫描技术表征超导量子比特的中路测量 Kenneth Rudinger、Guilhem J. Ribeill、Luke CG Govia、Mat
发生在量子电路内部层的测量（中电路测量）是一种重要的量子计算原语，最显著的特点是用于量子误差校正。中电路测量既有经典输出也有量子输出，因此它们可能会受到终止量子电路的测量所不存在的误差模式的影响。在这里，我们展示了如何使用一种称为量子仪器线性门集断层扫描 (QILGST) 的技术来表征由量子仪器建模的中电路测量。然后，我们应用该技术来表征多量子位系统内超导传输量子位的色散测量。通过改变测量脉冲和后续门之间的延迟时间，我们探索了残余腔光子群对测量误差的影响。QILGST 可以解析不同的误差模式并量化测量的总误差；在我们的实验中，对于超过 1000 纳秒的延迟时间，我们测得的总误差率（即半钻石距离）为 ϵ ⋄ = 8 . 1 ± 1 。 4%、读出保真度为 97 . 0±0 . 3%、测量 0 和 1 时输出量子态保真度分别为 96 . 7±0 . 6% 和 93 . 7±0 . 7%。