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使用变分量子算法训练迭代协议以提炼 GHZ 状态
我们提出了用于制备 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的优化提炼方案。我们的方法依赖于以受白噪声影响的 GHZ 状态作为输入来训练变分量子电路。通过对该方案进行一次迭代优化，我们发现可以提高 GHZ 状态的保真度，尽管进一步迭代会降低保真度。同样的方案，作用于相干失真的纯态输入，仅在某些特殊情况下有效。然而，我们表明，当在协议的两次迭代后优化输出时，可以实现截然不同的结果。在这种情况下，获得的方案在从受白噪声影响的输入中提炼 GHZ 状态方面更有效。此外，它们还可以纠正几种类型的相干纯态误差。
使用具有视觉和语言模型的人类在循环中进行道路损害检测的迭代注释
道路基础设施监测检查和诊断道路恶化是一个至关重要的挑战。由于财务限制和人员短缺，以有限成本进行这种维护的需求越来越大。计算机视觉的最新进展促进了检查和诊断的自动化，从而提高了操作效率和稳定性[1]。计算机视觉模型的开发需要手动注释标记的数据集。但是，深度学习减少人工劳动的目标与模型开发是必需的大量征收的事实之间存在矛盾。为了解决这一矛盾，正在考虑一种人类的方法。该框架大大减轻了人类注释负担，从而通过训练数据收集和参数更新的迭代过程来使模型有效地更新[2]。同时，已经发表了许多有关将计算机视觉和自然语言理解的视觉和语言模型发表的研究。具有大规模数据集的经过训练的视觉和语言模型已公开可用。这些模型通过语言特征和训练中的图像功能的结合，具有零拍的识别，使它们甚至能够理解特定类别的图像，而无需在这些类别上明确培训。此外，当在特定数据集上使用零射击识别的模型时，通过对有限的样本（几次学习）进行细化，预计可以进一步提高准确性[3-5]。
使用机器学习对硬件椭圆曲线标量乘法进行非剖析无监督水平迭代攻击
摘要：虽然物联网技术使工业、城市和家庭变得更加智能，但它也为安全风险打开了大门。有了合适的设备和对设备的物理访问，攻击者可以利用旁道信息（如时序、功耗或电磁辐射）来破坏加密操作并提取密钥。这项工作对椭圆曲线标量乘法运算的加密硬件加速器进行了旁道分析，该加速器在现场可编程门阵列和专用集成电路中实现。所提出的框架包括使用最先进的统计水平攻击进行初始密钥提取，然后是正则化的人工神经网络，它将水平攻击中部分错误的密钥猜测作为输入并迭代地纠正它们。通过应用迭代学习，水平攻击的初始正确率（以正确提取的密钥位的分数来衡量）从 75% 提高到 98%。
通过双向深度神经网络和迭代算法设计的超表面用于生成定量场分布
超表面是超材料的二维对应物，它已展示出前所未有的能力，可以在单个平面设备中操纵电磁波的波前。尽管该领域取得了各种进展，但超表面所实现的独特功能是以结构复杂性为代价的，导致传统超表面设计的参数扫描非常耗时。尽管人工神经网络提供了一个灵活的平台来显著改善设计过程，但当前的超表面设计仅限于生成定性场分布。在本研究中，我们证明，通过结合串联神经网络和迭代算法，可以用定量场分布克服超表面设计的先前限制。作为原理验证示例，通过设计的网络架构预测的超透镜具有多个焦点，具有相同/正交的偏振状态，以及精确的强度比（定量场分布），并通过数值计算和实验证明。独特而强大的超表面设计方法将加速开发可应用于成像、检测和传感的高精度功能设备。
跨物种的迭代演变BBB-PENETRANT CAPSIDS
本演讲包含了根据《 1995年私人证券诉讼改革法》和其他联邦证券法的《安全港规定》的目的。使用诸如“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“目标”，“未来”，“未来”，“潜在”或“继续”等单词的使用，以及其他类似的表达方式以及其他类似的表达方式，旨在识别前瞻性陈述，尽管不是全部具有前瞻性的陈述，都包含这些识别的陈述。这些前瞻性陈述包括有关Voyager在其自己的产品开发计划中利用其示踪剂衍生的Capsids的能力以及进步其自己的产品开发计划的能力，包括确定每个计划的主要临床候选人； Voyager能够利用受体到其示踪剂衍生的Capsid家族的能力，以实现理性的Capsid设计并加快这些衣壳家族的演变；以及通过Voyager's及其合作者和合作伙伴的产品开发计划来建立人类概念证明和将临床前数据转化为人类的人类的概念证明。这些前瞻性陈述仅是预测，而Voyager实际上可能无法实现前瞻性陈述中披露的计划，意图或期望。所有前瞻性陈述都受风险和不确定性的影响，这些风险可能导致实际结果与Voyager预期的结果有实质性差异。任何前瞻性声明仅在本演示文稿发布到Voyager网站上的日期。这种风险和不确定性包括持续开发各种技术平台，包括Voyager的Tracer Capsid Discovery平台； Voyager的科学方法和计划发展进步以及关键研究组成部分的限制供应；吸引和保留有才华的承包商和员工的能力，包括主要的科学家和商业领袖；创建和保护知识产权的能力；现金资源的充分性；辉瑞和诺华许可期权协议和其他合作的开发，商业化，许可证和其他选择的可能性和时机； Voyager就可以接受的条款和第三方接受的条款协商和完成其他许可或协作协议的能力；由第三方合作党控制的计划的成功，在该政党中，Voyager保留了财务利益，以及Voyager的产品候选人的成功。这些陈述还受到了许多物质风险和不确定性的约束，这些陈述在Voyager最新向美国证券交易委员会提交的10-K表格的年度报告中所描述，其随后提交给美国证券交易委员会的文件进行了更新。Voyager不承担公开更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，除非法律要求。
昏暗：用于机器翻译的迭代非Aut-Autore-ReRoRe-ReReRexression Transformer的多个步骤
随着解码步骤的数量增加，迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施，我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps（Dims），这是一种简单而有效的蒸馏技术，以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处，同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型，即学生和老师。在多个解码步骤后，在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时，对学生进行了优化，以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新，并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间，学生用于翻译，并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供：https：//github.com/ layer6ai-labs/dims。
利用迭代正则化流进行相空间均匀数据选择
计算和实验能力的提高正在迅速增加日常生成的科学数据量。在受内存和计算强度限制的应用中，过大的数据集可能会阻碍科学发现，因此数据缩减成为数据驱动方法的关键组成部分。数据集在两个方向上增长：数据点的数量和维数。降维通常旨在在低维空间中描述每个数据样本，而这里的重点是减少数据点的数量。提出了一种选择数据点的策略，使它们均匀地跨越数据的相空间。所提出的算法依赖于估计数据的概率图并使用它来构建接受概率。当仅使用数据集的一小部分来构建概率图时，使用迭代方法来准确估计稀有数据点的概率。不是对相空间进行分组来估计概率图，而是用正则化流来近似其函数形式。因此，该方法自然可以扩展到高维数据集。所提出的框架被证明是在拥有大量数据时实现数据高效机器学习的可行途径。
具有立体视觉应用的迭代图像注册技术
图像注册在计算机视频中找到了多种应用，例如与立体视觉，模式识别和运动分析的图像匹配。不断增加，现有的图像注册技术往往是昂贵的。此外，它们通常无法处理图像的旋转或其他扭曲。在本文中，我们提出了一种新的图像注册技术，该技术使用空间强度梯度信息来指导搜索最佳匹配的位置。通过考虑有关图像的更多信息，该技术能够找到与图像比较少得多的两个图像之间的最佳匹配，这些技术比以某种固定顺序检查了注册位置的技术要少得多。我们的技术利用了以下事实：在许多应用中，这两个图像已经在近似注册中。可以将此技术推广以处理图像的任意线性扭曲，包括旋转。
策略迭代的格理论观点 - DROPS
策略迭代是双人游戏中常用的一种技术，用于确定获胜者或计算收益，但据我们所知，尚未考虑过策略迭代的通用框架。受之前对简单随机游戏的研究启发，我们提出了一种基于 MV 链的策略迭代的通用形式化方法，用于在合适的完整格类上求解最小不动点方程。我们设计了可用于非扩展不动点函数的算法，这些函数分别表示为所谓的最小和最大分解。相应地，我们开发了两种不同的技术：从上方进行的策略迭代，它必须解决迭代可能达到的不动点不是最小的问题；从下方进行的策略迭代，它在算法上更简单，但需要更复杂的正确性论证。我们将我们的方法应用于解决能量游戏并计算概率自动机的行为指标。
无需供体 DNA 模板，CRISPR/FnCas12a 介导的细菌植物病原体高效多重和迭代基因组编辑
1 中国农业科学院植物保护研究所，植物病虫害生物学国家重点实验室，北京，2 农业农村部桂林农作物害虫科学观测实验站，桂林，3 中国农业科学院作物科学研究所，国家农作物基因资源与遗传改良重大科学研究设施，北京，4 南京农业大学，植物病虫害监测与治理教育部重点实验室，南京，5 上海交通大学农业与生物学院，微生物代谢国家重点实验室，上海，6 浙江大学生物技术研究所，水稻生物学国家重点实验室，杭州，