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World File Search System量化器
距离和熵可区分性量化器的比较用于检测记忆效应
最近，从记忆效应的角度对开放量子系统动力学进行表征引起了广泛关注，人们在这个方向上研究了不同的方法，以解决什么是非马尔可夫量子过程这一问题。1–6 我们在此重点介绍开创性论文中引入的一种策略，7 该策略只需要了解开放系统的简化状态随时间的变化。该方法最初是依靠迹距离来比较不同初始系统状态的演变。后来表明，也可以考虑基于量子相对熵的熵量词。8,9 在本文中，我们想研究这些量词的不同行为，以检查由此获得的非马尔可夫动力学概念是否确实对所考虑的量词具有鲁棒性，前提是它满足一些自然的一般性质。为此，我们研究了参考文献中引入的非马尔可夫性度量。7，
![arXiv:2110.09427v2 [quant-ph] 2022 年 3 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6830125d478a57636490f602e7ae4cb51d8e1511.webp)
arXiv:2110.09427v2 [quant-ph] 2022 年 3 月 22 日
局域量子不确定性（LQU）和局域量子 Fisher 信息（LQFI）都是用来捕捉多部分量子系统中纯量子关联的两种工具。在本文中，我们研究了多部分 Glauber 相干态（包括 GHZ（Greenberger-Horne-Zeilinger）和 Werner 态）中的这些量化器。我们对孤立系统中的 LQFI 和 LQU 进行了比较研究。此外，通过使用 Kraus 算子表示，我们研究了这些量化器在失相通道上的行为，以研究它们在退相干效应下的性能。此外，还研究了这两个量化器对退相干效应的稳健性。我们进一步研究了涉及多部分 Glauber 相干态的情况，以确定探测态作为量子估计协议资源的灵敏度。
基于距离的量子相干性和非经典性方法
相干性是光的波动性和物理学的量子性背后的概念。在量子力学中，薛定谔猫很好地说明了相干性，即宏观不相容情形的相干叠加。当叠加态的相干性消失时，所有量子特性都消失，取而代之的只是对猫态的经典无知。实际上，退相干是解释经典世界出现的最流行机制 [1]。这是量子光学和经典光学中发展迅速的研究领域。在经典光学中，近年来干涉相关现象扩展到矢量光引起了人们的兴趣 [2-6]。在量子光学中，相干性作为量子信息处理等新兴量子技术的基础的发现促使了这项研究 [7]，量化相干性已成为资源理论 [8,9] 所表达的中心任务。从相干性作为量子特征的理解来看，似乎有理由将其作为从第一原理研究非经典行为的任何方法的基础。在本文中，我们建立了量子相干性与非经典性之间的定量关系。我们发现非经典性是通过改变基可以显示的最大相干性，这与偏振度是在幺正变换下可以达到的两个填充模式之间的最大相干性相同[10-12]。基于l1范数的相干性量化器已被建立为有限维空间中相干性的良好度量[8,9]。在本文中，我们用类似Hellinger的距离来表示这种相干性测度。我们还定义了与此距离相关的所有量值的量化器。在第二部分中，我们建立了这些量化器并推导了有限维空间中它们之间的关系。在第三节中，我们计算了一些相关状态的相干性。在第四节中，分析在无限维空间中重现。在第五节中，我们研究该理论是否可以扩展到具有连续光谱的参考可观测量。Fi-
具有需求定量方面的经验
4.10量化器4.10.1 R32- /量词 /通用使用“每个”，而不是“全部”，“任何”或“两者”。使用“全部”，“两者”或“任何”都令人困惑，因为很难区分动作是在整个集合还是集合的每个元素上发生的。“所有”也很难验证，除非可以清楚地将“所有”定义为封闭集。在许多情况下，“所有”一词是不必要的，可以被删除，从而导致不太模棱两可的需求或需求陈述。
使用玻色子采样设备的私钥量子密码学
▶ Aaronson 和 Arkhipov 的技术成果对于计算密钥消耗至关重要，但不需要玻色子采样的经典计算复杂性。 ▶ 我们超越了无碰撞机制 ▶ 使用可访问信息作为安全量化器——量子数据锁定 [8,9]。 ▶ 有界量子存储器：Eve 存储量子信息的时间不会超过有限（已知）的时间。
将电子病历与急诊室记录合并，以使用急诊科患者的机器学习预测结果
收集EMR从NTUH ED收集2013年至2017年之间的深度学习模型。采用分层矢量化器（HVEC）模型来提取患者信息并预测严重程度，包括入院后7天内的ICU入院和死亡率，并在入院急诊患者后30天内再入院。使用Text2Node将医疗记录的文本医学概念嵌入到模型中，并将所有医疗概念代码的分布式表示形式计算为128维向量。
![arxiv：2502.04628v1 [CS.CV] 2025年2月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e62c82b565d6cc8945b22d0eaa9569d70c13f527.webp)
arxiv：2502.04628v1 [CS.CV] 2025年2月7日
训练后量化（PTQ）已成为减少视觉变压器（VIT）的存储和计算成本的承诺解决方案。最近的进步主要是对制作量化器进行制作量化，以处理以VIT为特征的特殊激活。然而，大多数现有方法未列出重量序列产生的信息损失，从而导致严重的性能恶化，尤其是在低位案例中。此外，量化VIT后施加后激活的一种常见实践是对对数转换的影响，不幸的是，这对零左右的信息值较少。这种方法引入了其他冗余，最终导致了次序量化功效。为了处理这些内容，本文为VIT量身定制的创新PTQ方法称为AIQVIT（用于VIT S的训练后的训练后Q）。首先，我们设计了一个知情的低级补偿机制，其中引入了可学习的低级权重以补偿由权重量化引起的降解。第二，我们设计了动态的聚焦量化器，以适应后敏化后激活的不平衡分布，该分散量是为了动态地介绍更高量化的最有价值的间隔。对五个视觉任务的广泛实验，包括图像分类，对象检测，实例分割，点云分类和点云部分分割，证明了AIQVIT优于最先进的PTQ方法。