4) Scheffer IE、Berkovic S、Capovilla G 等。ILAE 癫痫分类:ILAE 分类和术语委员会立场文件。癫痫 2017;58:512-21。5) Gibbs FA、Gibbs EL。脑电图图集。第 1 卷:方法和对照。马萨诸塞州雷丁:Addison-Wesley,1951 年。6) Yoshida Harumi。应用等电位脑电图对小儿脑电图发育的研究。 脑电图和肌电图 1984 ; 12 : 248-60。7) Yoshinaga H, Koutroumanidis M, Kobayashi K, et al. Panayiotopoulos 综合征的脑电图偶极子特征。癫痫 2006 ; 47 : 781-7。8) Seeck M, Koessler L, Bast T, et al. IFCN 的标准化脑电图电极阵列。临床神经生理学 2017 ; 128 : 2070-7。9) Otsubo H, Sharma R, Elliott I, Holowka S, Rutka JT, Snead OC 3rd. 通过侵入性监测硬膜下电极确认患有右额中央癫痫的青少年的两个脑磁图癫痫灶。癫痫1999;40:608-13。10) Shiraishi H、Ahlfors SP、Stufflebeam SM 等。比较三种用脑磁图定位发作间期癫痫样放电的方法。J Clin Neurophysiol 2011;28:431-40。11) Kobayashi K、Akiyama T、Oka M、Endoh F、Yoshinaga H。West 综合征患者在高峰失常期间出现快速(40-150 Hz)振荡风暴。Ann Neurol 2015;77:58-67。12) Kobayashi K、Watanabe Y、Inoue T、Oka M、Yoshinaga H、Ohtsuka Y。儿童睡眠诱发的电癫痫持续状态中头皮记录的高频振荡。癫痫2010;51:2190-4。13) Cao J,Zhao Y,Shan X,等。基于脑电图记录的大脑功能和有效连接:综述。Hum Brain Mapp 2022;43:860-79。14) Willett FR,Avansino DT,Hochberg LR,Henderson JM,Shenoy KV。通过手写实现高性能的脑到文本通信。Nature 2021;593:249-54。15) Jing J,Sun H,Kim JA,等。脑电图解释过程中癫痫样放电专家级自动检测的开发。JAMA Neurol 2020;77:103-8。16) Kobayashi K,Shibata T,Tsuchiya H, Akiyama K. 基于人工智能的儿科头皮脑电图癫痫放电检测:一项初步研究。Acta Med Okayama 2022;76:617-24。17)Scheffer LK、Xu CS、Januszewski M 等。成年果蝇中枢脑的连接组和分析。Elife 2020;9:e57443。18)Cutsuridis V、Cobb S、Graham BP。海马 CA1 微电路模型中的编码和检索。海马 2010;20:423-46。19)Kobayashi K、Akiyama T、Ohmori I、Yoshinaga H、Gotman J。动作电位导致用远离神经元的电极记录的癫痫高频振荡。临床神经生理学2015;126:873-81。
报告的评估是由威尔士公共卫生的招标过程资助的。由斯旺西大学(Swansea University)领导的斯旺西,阿伯里斯特威斯大学(Aberystwyth)和班戈大学(Aberystwyth)和班戈大学(SABU)的研究联盟被授予该合同。合同开始日期是2022年1月和2023年3月结束日期。本报告和支持幻灯片集代表了2023年6月与资助人一致的最终可交付成果。作者负责所有数据收集,分析和解释以及写作工作。作者参加了与AWDPP团队和威尔士公共卫生研究与评估部门成员的月度会议,目的是报告评估的进度。临时调查结果仅在2023年3月提出的报告的初稿中提供给筹款人和AWDPP团队。威尔士公共卫生和AWDPP的代表在两轮审查中对这份报告以及我们的公共贡献者发表了评论。我们要感谢审稿人对这些迭代草案的建设性评论,作者已经阅读了这些迭代,并在此最终报告的制作中适当容纳了这些迭代。该最终报告代表了作者对所有威尔士糖尿病预防计划(AWDPP)的独立评估。本报告中表达的观点和观点是作者的观点,不一定反映了AWDPP团队和组成委员会的观点和观点,NHS WALES大学健康委员会或威尔士公共卫生。利益声明。SABU财团作者宣称他们没有竞争利益。报告中提供的任何逐字行情都是参与评估的参与者的观点和观点,不一定代表NHS威尔士大学健康委员会或公共卫生委员会的作者,AWDPP团队和组成委员会的观点和意见。L Kosnes(直到01.10.2022),P Anderson,S Harris和D Fitzsimmons是健康和护理经济学Cymru(HCEC)的成员,他支持这些人写原始招标(LK,PA,PA,SH和DF)的时间(LK,PA,SH和DF),并支持写作(PA,SH,SH,SH,DF)。HCEC由威尔士的健康和护理研究由威尔士政府资助。致谢我们要感谢以下时间给我们的评估的时间和支持:
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。
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。
维格纳负性作为非经典性的著名指标,在连续变量系统的量子计算和模拟中起着至关重要的作用。最近,已经证明爱因斯坦-波多尔斯基-罗森转向是两个远程模式之间产生维格纳负性的先决条件。受现实世界量子网络需求的推动,我们从定量的角度研究了多部分场景中生成的维格纳负性的可共享性。通过建立类似于广义 Co ffiman-Kundu-Wootters 不等式的一夫一妻制关系,我们证明了维格纳负性的量不能在不同模式之间自由分布。此外,对于光子减法(实验实现的主要非高斯运算之一),我们提供了一种量化远程生成的维格纳负性的通用方法。通过这种方法,我们发现高斯可控性和产生的维格纳负性的数量之间没有直接的定量关系。我们的研究结果为利用维格纳负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
随着空间数据流量的不断增加,空间光通信受到越来越多的关注,作为持续开发高速光学空间网络努力的一部分,尼康和JAXA一直在开发用于调制连续波信号的单横模10 W保偏Er/Yb共掺光纤(EYDF)放大器。我们已经完成了工程模型(EM)的开发,并计划在2024年作为国际空间站光通信系统的一部分演示该放大器。EM放大器具有三级反向泵浦结构,带有抗辐射的EYDF。它还包括泵浦激光二极管和功率监控光电二极管以避免寄生激光,这两者都已被证实具有足够的抗辐射能力,以及控制驱动电路。整体尺寸为300毫米×380毫米×76毫米,重6.3公斤。在标准温度和压力条件(STP:室温,1 个大气压)下,当信号输入为 -3 dBm 时,EM 放大器在总泵浦功率为 34 W 时实现了 10 W 的光输出功率。总电插效率达到 10.1%。在 STP 下,放大器在 10 W 下实现了 2000 小时的运行时间。我们进行了机械振动测试和工作热真空测试,以确保放大器作为太空组件的可靠性。在工作温度范围的上限和下限 ± 0 和 + 50 °C 下,输出功率和偏振消光比 (PER) 分别为 > 10 W 和 > 16 dB,而放大增益或 PER 没有任何下降。
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。