XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System运算符
在亚里曼歧管和应用的路径空间上的功能不平等
我们考虑了由歧管的路径空间，该路径空间是由随机流动引起的，其无限发电机是低纤维化的，但不是椭圆形的。这些发电机可以看作是具有选择补体的亚riemannian结构的亚拉普拉斯人。我们以梯度运算符在L 2中的方式介绍了路径空间上圆柱功能的梯度概念。有了该结构，我们表明，水平RICCI曲率的结合相当于路径空间上功能的几种不等式，例如梯度不等式，Log-Sobolev不平等和POINCARé不平等。因此，我们还获得了Ornstein -Uhlenbeck操作员光谱间隙的结合。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
对医疗保健领域最新人工智能的定量和定性评估
方法：我们评估了 2019-2021 年与医疗保健相关的选定同行评审 AI 出版物的成熟度。为了撰写报告，数据收集是通过 PubMed 搜索进行的，使用布尔运算符“机器学习”或“人工智能”和“2021”或“2020”或“2019”，并搜索截至每年 12 月 31 日的英语和人类受试者研究。选定的所有三年都被手动分为 26 个不同的医学专业。我们使用 Transformers (BERT) 神经网络模型的双向编码器表示根据摘要确定研究出版物的成熟度级别。我们进一步根据文章的资深作者的医疗保健专业和地理位置对成熟出版物进行分类。最后，我们手动注释了成熟出版物中的特定细节，例如模型类型、数据类型和疾病类型。
QuTiP：一个用于开放量子系统动力学的开源 Python 框架
我们提出了一个面向对象的开源框架，用于解决用 Python 编写的开放量子系统的动力学问题。任意的汉密尔顿量（包括时间相关系统）都可以从量子对象类定义的运算符和状态构建，然后传递给主方程或蒙特卡罗求解器。在详细介绍开放系统动力学的数值模拟之前，我们概述了框架的基本结构。给出了几个示例来说明完整计算的构建过程。最后，我们根据当前实现的性能来衡量我们的库的性能。这里描述的框架特别适合量子光学、超导电路器件、纳米力学和捕获离子等领域，同时也非常适合用于课堂教学。
Dorks 碱基浓缩处理...
在数字时代，信息是组织的主要资产之一，成为竞争优势。为了保护信息，信息安全采取了查找信息存储漏洞的做法。用于查找网页漏洞的一种做法是 Google Hacking。Google Hacking 是一种信息安全实践，它使用 dorks、搜索字符串（添加或不添加高级 Google 运算符）。Google 黑客数据库可在互联网上获取，该数据库来自进攻性安全组织，包含经过测试和验证的黑客。尽管基地里有大量的呆子，但基地的属性却很少，因此使用它的人必须有先验知识。丰富这个 dorks 基础的一种方法是使用自然语言处理技术，这是人工智能的一个子领域，负责理解、生成和
测试和学习量子Juntas几乎是最佳的 *
1简介认证和表征量子系统的动态行为是物理学中的基本任务，通常通过量子过程断层扫描（QPT）来实现[CN97]。但是，QPT非常有资源密集型。例如，所有已知的方法用于学习任意n- Qubit统一操作员的经典描述（给定的黑框查询访问），都需要对单位[GJ14]进行ω（4N）查询。另一方面，如果我们要测试统一是否具有特定的特定属性，则可以显着降低这种复杂性。这自然会导致我们考虑理论计算机科学中研究良好的财产测试框架[GOL10，BY22]。属性测试的设置（在统一动态的背景下，与本文有关）如下：给定甲骨文访问1对单位运算符U及其逆U†的设置，我们的目标是确定您是否具有某个属性或与每个单位运算符的“远处” 2，使用少量的属性使用对Oracles的呼叫来满足每个属性。我们还允许算法以一些较小的概率输出不正确的答案。在此模型中已经研究了单一动力学的几种自然特性，例如通勤性，对角度，保利（Pauli）的成员身份等。，我们将有兴趣的读者转到Montanaro和De Wolf在量子属性测试[MDW16]的调查第5.1节中，以获取更多信息。像Montanaro和Osborne [Mo10]一样，我们将统一的K -Junta称为量子K -Junta，以将其与K -Junta Boolean函数（或简单的Boolean K -Junta）区分开来。我们对这里进行测试感兴趣的属性是作为k -junta：我们说，如果仅对n个qubits的k起作用，则n qubit unition U是k -junta（对于正式定义，请参见definition 2.2）。作为一种特殊情况，量子k -juntas的概念捕获了研究的良好测试问题，如果布尔函数f：{0，1} n→{0，1}是k -junta（cf.问题1.3）。
主动脉“疾病中的疾病”
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
劳伦斯·伯克利国家实验室
量子计算中的挑战之一是将单一操作员合成为具有多组栅极复杂性的量子电路。通用单位的确切合成通常需要大量的门。我们通过放松统一的约束并通过块编码将其互换为Ancilla Qubits互换来提出一种新型的近似量子电路合成技术。这种方法结合了较小的块编码，易于合成，将其合成为较大的操作员的量子电路。由于使用块编码，我们的技术不仅限于统一操作员，还可以应用于任意操作员的合成。我们表明，在某些假设下，可以用Polyrogarithmic Gate的复杂性合成可以通过规范多地表表达近似的运算符。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
关于量子检测和平方根测量
摘要 - 在本文中，我们考虑了对构建测量的问题，以区分可能非正交量子状态的集合。我们考虑了纯状态的集合，并寻求一个积极的操作员评估措施（POVM），该措施由排名一的运算符组成，其中最接近平方标准的符号向量。我们将我们的结果与佩雷斯（Peres and Wootters）[11]和Hausladen等人提出的先前测量结果进行了比较。[10]，我们将后者称为平方根测量（SRM）。我们获得了SRM的新特征，并证明它在最小二乘意义上是最佳的。此外，我们表明，对于几何均匀的状态，SRM设置了SRM最小化检测误差的可能性。这概括了Ban等人的类似结果。[7]。
在嘈杂环境中任意单QUTRIT状态的联合远程准备
摘要。在本文中，提出了针对任意单Qutrit状态的联合远程准备计划。首先，我们介绍了如何以密度运算符的形式在理想环境中远程准备任意的单Qutrit状态。然后，我们研究了与Weyl oberators相对应的四种典型类型的3D Pauli样噪声的影响：Trit-plip，T型相频率，TRIT相 - 频率和在理想环境中的T-Depolarising。对于每种类型的噪声，我们计算和分析了有限度的结果。结果表明，当考虑到trit-plip，trit-phase频率和t-偏度噪声时，实现与噪声因子和目标状态的所有系数有关。然而，当考虑t阶段频率噪声时，实现仅与目标态的噪声因子和振幅系数有关。