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$^{87}$Sr 中十能级核自旋量子点的量子最优控制
我们研究了使用量子最优控制在 87 Sr、ad = 10 维（四进制）希尔伯特空间中实现 I = 9 / 2 核自旋状态的幺正映射的能力。通过核自旋共振和张量交流斯塔克位移的组合，仅通过调制射频磁场的相位，该系统即可实现量子可控。碱土金属原子（例如 87 Sr）由于复合线较窄且激发态的超精细分裂较大，因此具有非常有利的品质因数。我们用数字方式研究了量子速度极限、最优参数以及任意状态制备和完整 SU(10) 映射的保真度，包括由于光移激光引起的光泵浦而产生的退相干。我们还研究了使用稳健控制来减轻由于光移不均匀性而导致的一些失相。我们发现，当 rf Rabi 频率为 rf 且光移不均匀性为 0.5% 时，我们可以在时间 T = 4.5 π/ rf 内制备任意 Haar 随机状态，平均保真度 ⟨ F ψ ⟩= 0.9992，并在时间 T = 24 π/ rf 内制备任意 Haar 随机 SU(10) 映射，平均保真度 ⟨ FU ⟩= 0.9923。
学习特定于州的强化学习面具
摘要：有效但充分的探索仍然是强化学习（RL）的关键挑战，尤其是对于马尔可夫决策过程（MDP），具有巨大的动作空间。以前的方法通常涉及将原始动作空间投射到潜在空间或采用环境动作面具以减少动作的可能性。尽管如此，这些方法通常缺乏可解释性或依赖专家知识。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法，用于自动降低具有离散动作空间的环境中的动作空间，同时保持可解释性。所提出的方法以双重目的学习了特定于州的面具：（1）消除对MDP最小影响的动作，以及（2）在MDP中具有相同行为后果的汇总行动。具体来说，我们介绍了一个新颖的概念，称为国家（BMA）的行动（BMA）来量化MDP内行动的行为后果，并设计一个专门的掩码模型以确保其二进制性质。至关重要的是，我们提出了一个实用的学习程序，用于培训掩模模型，利用任何RL策略收集的过渡数据。我们的方法旨在插入插件和适应所有RL策略，为了验证其有效性，将其集成到两种突出的RL算法中，即DQN和PPO。从迷宫，Atari和µRTS2获得的实验结果显示在RL学习过程中有很大的加速，并且引入方法促进了促进的性能改善。
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.$$$ 临时文件（文件扩展名） 007 詹姆斯邦德 007 1TR6 (Ger) FTZ 法规（接近 CCITT Q.930/931） 2044 超级英雄 2044 2B1Q 2 个二进制数据，1 个四进制冗余 2D 二维 3ACC 3A 中央控制 3D 三维 3M 明尼苏达矿业和制造有限公司 3PTY 三方服务（I.254 B） 4B3T 4 个二进制数据，3 个三进制冗余（MMS43） 4GL 第四代语言 4H 头脑、心脏、双手、健康 5B6B 5 个二进制数据，6 个二进制冗余（OFT 线路代码） 5XB COER 5 X-Bar 中央办公设备报告系统 A 后果 AA 平权行动委员会 AA 匿名戒酒会 AA 防空炮兵 AA会计副学士 AA 自动应答 AA 汽车协会 [英格兰] AAA 美国汽车协会 AAAAAA 废除滥用缩写和愚蠢首字母缩略词协会 AAAL 美国艺术文学学院 AAAS 美国科学促进会 AAII 美国个人投资者协会 AAMSI 美国医疗系统信息学协会 AAP 平权行动计划 AAP 应用程序接入点 [DEC] AARC 英美编目规则 AARP 美国退休人员协会 AASP ASCII 异步支持包 AAT 平均访问时间 AAX 自动话务员交换 AB 水手 a/b 双线电话连接（T&R） ABA 美国律师协会 ABA 美国篮球协会 ABA 美国书商协会 ABATS 自动位访问测试系统 ABBR ABBReviation ABC 美国广播公司 ABEND 异常结束
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理学院博士课程教学大纲
（研究方法）1. 科学过程：含义和定义，科学过程简史。2. 研究方法介绍：研究的含义、研究目标、研究类型、研究意义、印度研究人员遇到的问题。3. 研究问题：定义、定义研究问题的必要性和技巧、研究问题的表述、研究问题的目标。4. 研究设计：良好研究设计的含义、需求和特点、研究设计的类型、实验设计的基本原则、实验设计、研究主题的概要设计。5. 抽样设计：人口普查和抽样调查、不同类型的样本设计、良好样本设计的特点、选择随机样本的技术。6. 编辑、数据收集和验证：原始数据和次要数据、收集原始数据和次要数据的方法、编辑和数据验证的重要性和方法。 7. 假设：定义、假设检验、假设检验程序、假设检验流程图、假设检验的参数和非参数检验、假设检验的局限性。 8. 论文/毕业论文写作和报告生成：论文写作和报告生成的基本概念、文献综述、参考书目和参考文献的概念、报告写作的意义、报告写作的步骤、研究报告的类型、报告的呈现方法。 9. 计算机应用：计算机基础知识 - 定义、计算机类型。RAM、ROM、CPU、I/O 设备。数字系统 - 二进制、八进制和十六进制、进制转换。逻辑门 - AND、OR、NOT。数据结构 - 数组、堆栈（推送、弹出）、队列（插入、删除）、链接列表 - 单独、
使用MRI放射线特征和机器学习算法冠状动脉旁路后的心肌功能预测
摘要本研究的主要目的是预测使用放射线和机器学习算法的冠状动脉搭桥术后患者心脏MR（LGE-CMR）图像的心肌功能改善。总共选择了43例可见疤痕的患者在短轴LGE-CMR图像上，并且是CABG手术的候选者，并参与了这项研究。MR成像是使用1.5-T MRI扫描仪术前进行的。所有图像均由两位专家放射科医生（共识）进行了分割。在提取放射线特征之前，将所有MR图像重新采样至各向同性体素大小为1.8×1.8×1.8 mm 3。随后，将强度定量为64个离散的灰度，总共提取了93个特征。应用的算法包括平滑剪辑的绝对偏差（SCAD） - 载体支持向量机（SVM）和递归分区（RP）算法，作为该高维和非Sparse数据中二进制分类的可靠分类器。所有模型均通过重复的五倍交叉验证和10,000个自举重新示例验证。为CABG响应者/非响应者分类，选择了使用SCAD-拟合SVM和RP算法的十个功能和七个功能。考虑单变量分析，GLSZM灰度非均匀性 - 标准化功能具有最佳性能（AUC：0.62，95％CI：0.53-0.76），具有SCAD-PAD-PENALALALIZED SVM。关于多变量建模，SCAD-PENALIZIZED SVM的AUC为0.784（95％CI：0.64–0.92），而RP算法的AUC为0.654（95％CI：0.50-0.82）。总而言之，使用机器学习算法在多变量分析中单独或合并不同的放射线纹理特征，可提供有关CABG后患者心肌功能的预后信息。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现