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AIRC在标题为
pec：chiarazictella@pec.it orc ID：0000-0001-9047-1575 Scopus作者ID：57217001202当前位置2024年4月2024年 - 托迪：AIRC在该项目中授权的项目中，该项目有权：“在不编码的RNA H19 ins in in in in in in in in in in in in forne forne colon rna H19中，生物医学，神经科学和高级诊断（BI.N.D） - 巴勒莫大学生物化学实验室（UNIPA）。以前的职位2020-FEB 2024：博士学位。该项目中实验性肿瘤学和手术的学生的标题为：“对非编码RNA（INCH19和miR-675）控制肿瘤进展的分子机制的研究和对结直肠癌药物治疗的抗性”，bi.n.d- unipa。博士的日期学位23/02/2024。2020年1月至1020年：该项目的研究生研究员题为：“研究非编码RNA H19及其基因内miR-675-5p之间的相互作用：原发性或转移性结肠癌的新目标”，de.bi.n.d -unipa; 2019年10月至12月：细胞和分子生物学实验室，生物学和遗传学部分的研究生自愿实习 - 部门bi.n.d -unipa。教育和培训2020年11月 - 2024年：博士学位在实验肿瘤学和手术中 - 周期XXXVI，系BI.N.D-细胞和分子生物学，生物学和遗传学部分，Unipa。2023年11月：作为生物学家实践的许可（A节）。评估：50/50。2017-19：医学与分子医学硕士学位（LM-9），医学与外科学院-Unipa。硕士学位的日期18/10/2019，评估：110/110兼豪华奖。2014-17：Unipa生物科学学士学位（L-13）。学士学位的日期18/10/2017。
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
α-静态负性
二分量子状态的对数负态是量子信息理论中广泛使用的纠缠，因为它易于计算并用作可蒸馏纠缠的上限。最近，两部分状态的κ键入被证明是易于计算且具有精确的信息理论含义的第一个纠缠措施，等于双方量子状态的确切纠缠成本，而自由操作是那些完全保留部分trans pose pose porths-pose pose and porths porths pornale porneme wang and warg and wang and wang and wang and wang and wang and wang wang and warg and wang and wang and warg and warg and wang wang and warg and wang wang and warg and wang wang wang and warg wang。修订版Lett。 125（4）：040502，2020年7月]。 在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。 在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。 我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。 我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。 最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。Lett。125（4）：040502，2020年7月]。在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。
对标国际电池政策
9.其他国家电池相关政策目标概览 �������������������������������� 87 9.1.英国 ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 88 9.2.法国 �� ...以色列 �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 89 9.4.加拿大 �� ...印度 ................................................................................................................................................ 90
负迁移研究综述
摘要 — 迁移学习 (TL) 利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域中的学习。由于注释成本、隐私问题等原因，当目标域中标记数据很少或没有标记数据时，它特别有用。不幸的是，TL 的有效性并不总是能得到保证。负迁移 (NT)，即利用源域数据/知识会不理想地降低目标域的学习性能，一直是 TL 中存在已久且具有挑战性的问题。文献中提出了各种方法来处理它。然而，目前还没有关于 NT 的制定、导致 NT 的因素以及缓解 NT 的算法的系统调查。本文填补了这一空白，首先介绍了 NT 的定义及其因素，然后根据四类回顾了大约 50 种克服 NT 的代表性方法：安全迁移、域相似性估计、远距离迁移和 NT 缓解。我们还讨论了相关领域的NT，例如多任务学习、终身学习和对抗性攻击。