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使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式
无监督的机器学习算法的类型
无监督的学习是一种机器学习方法，它处理了未标记的数据，与监督学习不同的是在其中标记了特定类别或结果的数据。无监督的学习算法在数据中找到模式和关系，而没有事先了解其含义，从而自行发现隐藏的群体和模式。该算法没有预定义的标签或类别，因此它必须使用诸如聚类，降低性降低或异常检测等技术基于固有模式来弄清楚如何根据固有模式进行分组或组织数据。此过程可以揭示从标记的数据集中显而易见的数据中的见解。例如，购物中心可以根据购买行为等参数将无监督的学习用于分组客户。该算法的输入包括可能包含嘈杂数据，缺失值或未知数据的非结构化数据。有三种用于无监督数据集的算法的主要类型：聚类，关联规则学习和降低维度。聚类是一种基于它们的相似性，用于无监督的机器学习中，将未标记的数据分组为群集。聚类的目的是在数据中识别数据中的模式和关系，而无需先验其含义。这些算法用于将原始的，未分类的数据对象处理为基团，例如根据其物种将大象，骆驼和母牛等动物分组。给定的文本是关于聚类算法，关联规则学习，降低维度，无监督学习的挑战以及无监督学习的应用。2。3。无监督的机器学习算法在没有预定义标签或类别的数据中识别数据中的模式和分组。应用程序包括欺诈检测，网络安全，设备预防，建议系统，图像和文本聚类，社交网络分析，天文学和气候科学。无监督学习的类型包括：1。聚类：分组相似的数据点。降低尺寸：在保留信息的同时降低功能。异常检测：识别偏差模式或异常值。4。建议系统：根据用户行为建议产品。无监督学习的挑战包括缺乏标记的数据，这可能会使评估变得困难，并且对数据质量的敏感性，这可能会影响算法性能。无监督的学习用于NLP任务，例如主题建模，文档群集和言论部分标记。它不同于监督学习，算法学会根据标记的培训数据将输入数据映射到所需的输出值。前8个无监督的机器学习算法是：[插入算法列表]此博客文章旨在帮助用户确定哪种算法最适合其解决问题的需求。k-means聚类，PCA，自动编码器和DBN算法用于无监督的机器学习：比较分析机器学习算法在数据分析中起着至关重要的作用，而无监督的学习是该领域的重要方面。我们将提供一个简短的概述，示例和详细信息，以了解哪些算法更适合特定类型的数据集。在本文中，我们将探讨四种流行的无监督机器学习算法：K-均值聚类，主成分分析（PCA），自动编码器和深度信念网络（DBN）。k-means聚类是用于数据分割的最流行的无监督的机器学习算法之一。它通过将数据集分区为K群集来工作，在K群集中，每个群集的均值是从训练数据中计算出来的。通常通过实验确定簇k的数量。k-均值聚类由于其易于理解和实施而具有优势，并且缺乏对数据基础分布的假设。但是，它可以对初始化值敏感，而不是对大数据集的可扩展性，并且与分类数据无法很好地工作。PCA算法用于降低维度，通常与K-均值聚类结合使用。它找到了一个较低维的空间，其中包含原始数据集中的大多数变化，可以通过降低维度而不会丢失太多信息来帮助使用高维数据集。PCA可以提高许多机器学习算法的性能，因为它们通常对维度敏感。但是，它在计算上可能很昂贵，并且可能不会总是降低维度的情况而不会丢失信息。自动编码器算法是一种用于无监督学习的神经网络。它通过获取输入数据集并将其编码为隐藏层，然后将编码数据与原始输入数据集进行解码和比较。它也无法与分类数据合作。如果两组之间有很高的相似性，则编码器已正确完成了其作业。自动编码器可以在数据中学习复杂的模式，但是如果编码器和解码器不够相似，则可能在计算上昂贵。深度信念网络（DBN）算法是一种用于无监督学习的深度学习算法。它创建了一个层的层次结构，其中每个层由多个神经元组成，从连接到原始数据集的输入层开始，并以产生最终输出的神经元组成的输出层结束。dbn可以学习数据中的复杂模式，但需要广泛的培训数据和计算资源。dbns根据所需的监督学习类型用于分类或回归。他们的快速训练时间是一个重要的优势，因为它们仅在输入到输出层的一个方向上训练。只要存在某些功能信息，它们也可以在有限的标记数据中表现良好。但是，DBN具有限制，例如大量的培训数据和需要大量的计算能力进行培训。此外，他们在分类数据上挣扎。卷积神经网络（CNN）是无监督和监督学习问题的流行选择，因为它们在数据集之间学习复杂的关系的能力。它们是通过将输入图像拆分到小窗口中的，然后将其通过多个执行卷积操作的神经元的层。此过程使CNN能够产生准确的预测，并且只能使用反向传播来快速训练。支持向量机（SVM）是用于无监督和监督学习问题的另一种机器学习算法。它们通过在高维空间中构建超平面而起作用，其中所有训练数据点位于一侧，目标是找到最佳的超平面，以对所有培训数据点进行分类。CNN和SVM都提供了诸如低维输入空间和快速培训时间之类的优点。但是，它们也有缺点，包括对大型数据集的高计算要求以及处理分类数据的局限性。对于有兴趣进一步探索这些算法的人，下面提供了Python代码参考。如果您对其他流行的AI和数据科学主题有建议，请随时让我们知道！
超导体类型1和2
密码密码密码标识符是一种计算机工具，可以识别和识别文本消息中的加密技术。它进行了密码分析，分析字母分布和字符重复等特征以确定加密的类型。此信息可帮助用户选择正确的工具来解码该消息。解密编码消息的第一步是识别所使用的加密。dcode提供了一种人工智能工具，该工具自动识别加密类型并提供了解密工具的链接。该工具使用频率分析之类的方法，该方法检查了字符频率和模式以及巧合索引，从而测量了字符的随机性。签名搜索还标识某些密码或编码的特征标记。但是，某些消息可能由于较短的长度，低熵，不必要的字符，过度加密或多个不同的消息而产生结果。加密中使用的技术几乎不可能将加密消息与随机消息区分开，这是有效加密的关键质量。识别可能是具有挑战性的，尤其是在处理稀有或未知的密码时。dcode开发了一种高级算法，该算法利用人工智能和机器学习来识别加密消息中的模式。该系统能够检测到300多个不同的密码，并得益于用户反馈而继续改善。但是，有些密码可能仍然未被发现。此信息将有助于DCODE改善其算法以供将来使用。在某些情况下，该算法可能会返回多个信号，这表明存在多种密码类型。如果您有要解码的密码消息，请提供原始消息和所使用的加密方法。可用的数据越多，检测过程就越准确。“密码标识符”算法基于神经网络体系结构，其输入层处理编码的消息（使用NGrams）和包含已知密码的输出层。定期更新数据库以包括新的密码，从而允许进行精致的结果。dcode保留“密码标识符”源代码的所有权，除非有明确的开源许可证。算法，小程序或代码段不公开，个人设备也不允许使用离线使用。请记住，只要给予信用，DCode即可免费使用，并允许出于商业目的的页面内容和结果。可以通过单击导出图标来以.csv或.txt格式导出结果。隐藏和揭示秘密的艺术已经存在了几个世纪，埃及，罗马和中国等古老的文明开发了早期的加密方法来保护其有价值的信息。随着文明的发展，加密信息的复杂性和安全性也随之而来，导致文艺复兴时期和启蒙时代的加密术突破。与我们的高级加密功能安全通信。我们的秘密消息创建者提供可自定义的设置，包括寿命和消息的视图限制。设置到期日期以确保仅在特定时期内访问，非常适合共享时间敏感信息。您还可以指定允许的最大视图数量，一旦达到限制，就可以添加额外的机密性。为每个消息生成一个唯一的URL，允许安全共享而无需透露内容。我们的直观平台使创建和解密的秘密消息变得容易而愉快。使用URL访问消息：[插入URL]我们的Secret Message Maker具有用户友好的接口，旨在简化创建，加密和解密的秘密消息。无论您是初学者还是经验丰富的密码师，我们的平台都可以在探索隐藏的消息时确保流畅的旅程。使用我们的先进秘密消息生成器释放您的创造力，这使您能够充满信心地加密，隐瞒和解密秘密消息。