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利用量子机器学习区分量子态
摘要 — 量子机器学习 (QML) 算法在机器学习 (ML) 领域具有重要意义，因为它有望在执行基本线性代数子程序 (BLAS) 时实现量子加速，而基本线性代数子程序是大多数 ML 算法的基本元素。通过利用 BLAS 操作，我们提出、实现并分析了一种时间复杂度低至 O (NKlog (D) I/C) 的量子 k 均值 (qk-means) 算法，以将其应用于判别读出时量子态的基本问题。判别量子态允许从低级同相和正交信号 (IQ) 数据中识别量子态 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，并且可以使用自定义 ML 模型来完成。为了减少对传统计算机的依赖，我们使用 qk-means 在 IBMQ Bogota 设备上执行状态鉴别，并设法找到高达 98.7% 的分配保真度，仅略低于 k-means 算法。检查将两种算法应用于量子态组合所产生的分配保真度分数，结果与我们使用 Pearson 相关系数的相关性分析一致，其中证据表明，在所分析的设备上，(1, 2) 和 (2, 3) 相邻量子比特对之间存在串扰。索引术语 — 量子计算、机器学习、量子机器学习、K-Means、QK-Means、串扰
现场指导研究与开发年度报告...
如何阅读本报告 SDRD 计划的 2023 财年 (FY) 年度报告包含三部分：引言，包括首席科学家和项目经理的评论；项目概述，包含三个主要部分，即项目描述、项目成就和项目价值；以及在内华达国家安全站点网站 https://nnss.gov/mission/sdrd 上以电子方式发布的单个项目报告摘要。 完成项目的完整技术报告可从科学和技术信息办公室 (OSTI) 或首席研究员处获得。 封面 封面和封底：来自项目 23-058“线性感应加速器的非侵入式光斑尺寸诊断”(E. Scott) 的重建图像。 封面内页：来自项目 23-019“结构和像素化/鉴别闪烁体的增材制造”(M. Staska) 的 3D 打印树脂。工作人员 SDRD 项目经理 Paul Guss 编辑 Madeline Gauthier、Anne Totten、Kristen Vernon 设计与布局 Kristen Vernon 网页设计与制作 Kirsten Kellogg、Anne Totten、Kristen Vernon、Obadiah Williams 管理和支持 Michael Baldonado、Beth Burk、Elizabeth Craft、Leslie Esquibel、Matthew Fritz、Edwin Garcia、Lisa Garcia、Emma Gurr、Sally Matthews、Ki Park、Kristen Ruocco
检测痴呆症：使用脑电图
非侵入性脑电图 (EEG) 技术已用于识别与痴呆相关的大脑活动异常。许多研究都研究了使用 EEG 辅助诊断痴呆症（包括阿尔茨海默病 (AD) 和其他类型的痴呆症）的情况。最早也是最重要的使用 EEG 作为早期 AD 识别工具的研究是由 Jelles 等人在 [12] 中开展的。研究结果表明，EEG 频谱分析可以区分痴呆症患者和健康对照者，这表明 EEG 可能是痴呆症早期检测的宝贵诊断工具。Jeong 等人在 [13] 中开展的另一项研究。研究了使用 EEG 区分 AD、血管性痴呆和路易体痴呆的情况。根据研究，EEG 在区分这些痴呆形式方面具有很高的准确度，表明它可能是痴呆鉴别诊断的宝贵工具。今年晚些时候，Babiloni 等人[14] 还概述了 EEG 作为痴呆诊断工具的研究现状。根据研究，痴呆患者始终存在 EEG 异常，该测试可以区分各种形式的痴呆。该研究确实指出，需要进一步研究以确定 EEG 对痴呆诊断的临床相关性，因为它在敏感性和特异性方面存在局限性。
通过对细胞学阴性脑脊液进行纳米孔测序快速诊断脑淋巴瘤
影响中枢神经系统的血液系统肿瘤，最突出的是侵袭性 B 细胞淋巴瘤，需要快速诊断（通常通过立体定向活检）以启动治疗，从而促使采用非侵入性方式 [6]。在具有挑战性的病例中，脑脊液 (CSF) 的 DNA 甲基化 (DNAmeth) 和拷贝数变异 (CNV) 分析可能满足这一需求。健康和肿瘤细胞，包括中枢神经系统淋巴瘤 [11]，可能会将 DNA 片段脱落到血液和脑脊液中作为无细胞 DNA (cfDNA)。此外，细胞碎片可以形成沉淀 DNA (seDNA)。在几例儿童高级别脑肿瘤中，CSF 含有足够量的肿瘤衍生 cfDNA (cf-tDNA)，可通过基于连接的纳米孔测序进行基于甲基化和 CNV 的肿瘤分类 [ 1 ]，并通过各种方法进行疾病监测 [ 15 ]。目前，这些方法需要费力的样品处理和昂贵的基础设施。在这里，我们已经将我们的快速无监督机器学习 (ML) 方法 [ 9 ] 改编为 CSF，用于对淋巴瘤和其他恶性脑肿瘤（包括转移瘤）进行鉴别诊断的病例。我们在两例 CNS 淋巴瘤病例中展示了它的临床应用。允许第二天将纳米孔测序衍生的甲基化模式与泛癌表观基因组和 CNV 数据进行比较
接种莱蒂芬特疫苗，一种新型犬利什曼病 - ...
疫苗接种可能会引发抗体的产生，而这种抗体可以通过标准诊断技术检测到。这一事实可能无法实现感染动物与疫苗接种动物的鉴别 (DIVA) (1)。DIVA 疫苗可以对易感动物群体进行大规模疫苗接种，而不会影响恢复期个体的血清学鉴定。在犬利什曼病中，可以通过标准诊断技术检测到对疫苗的抗体反应，从而无法区分接种疫苗的狗和自然感染的狗。此外，接种疫苗的狗体内的抗利什曼抗体水平可能在数月内都能检测到 (2, 3)。最近，欧盟委员会已授予 LetiFend ® 上市许可。该疫苗的有效成分是 Protein Q，这是一种由 L. infantum 细胞内蛋白的五个抗原片段基因融合形成的重组蛋白 (3)。LetiFend ® 适用于 6 个月以上未感染狗的主动免疫，以降低接触 L. infantum 后发生活动性感染和/或临床疾病的风险。 LetiFend ® 的疫苗接种疗程为一次注射，随后每年进行加强注射。本研究旨在评估 LetiFend ® 疫苗接种对多种 L. infantum 血清学诊断测试的潜在干扰。
柠檬多样性的研究（柑橘柠檬（L.）burm。）...
在西孟加拉邦的12个地区进行了一项调查，以识别精英柠檬基因型，从而鉴定了52个加入的鉴定，这些加入进一步通过使用22个定量特征进行描述性分析，层次群集分析，鉴别分析，相关性分析和主要成分分析和主要成分分析和Biplot分析和Biplot和Biplot分析。在12个定量字符中观察到了广泛的变化，即果实体重，果皮厚度，果汁重量，果汁量，果汁百分比，每种水果的种子数量，种子重量，种子长度，种子宽度，TSS：酸比，总糖和非还原糖导致层次聚类分析这些集群分析到20个集群。通过规范判别分析负责这种聚类的主要特征是水果长度，果汁量，果汁百分比，种子长度和TSS：酸。主成分分析（PCA）解释了七个组件，累积方差为77.432％。然而，双层分析揭示了评分图不同象限中存在的基因型具有较高的定量特征值，保留在相应的载荷图中。从这项研究中可以得出结论，可以利用柠檬基因型中发现的可变性，以选择精英材料，以进一步保守，详细的评估和作物改进计划中的利用率。
367 类通信、电气：声波系统...
367 电气通信：声波系统与装置 1 声纳对抗措施 2 应答器 3 .声纳浮标和声纳浮标系统 4 ..带有部件启动或部署装置 5 ..带有多个声纳浮标 6 .带有多个应答器 7 声像转换 8 .声全息术 9 ..地震显示 10 ..液体或可变形表面全息术 11 .带有记忆装置 12 光束稳定或补偿 13 测试、监测或校准 14 地震勘探 15 .海上勘探 16 ..传感器位置控制 17 .液压机械 18 .流体变化 19 ..传感器电缆位置确定 20 ..多水听器电缆系统 21 ..信号处理 22 ..传感器输出加权 23 ..受控源信号 24 ..混响消除 25 .测井 26 ..阈值设置系统 27 ..时间间隔测量 28 ..振幅测量 29 ..峰值振幅 30 ..振幅比较 31 ..非压缩声波能量 32 ..频率相关确定 33 ..深度记录或控制 34 ..接收信号周期鉴别 35 ..井眼或套管状况 36 .陆地折射类型 37 .陆地反射类型 38 ..信号分析和/或校正 39 ..随机信号相关 40 ..接收相关 41 ..传输相关 42 ..标准相关 43 ..滤波器
鲨鱼 3D 牙齿形态的多尺度变异以及发育和进化推论：鲨类牙齿的奥德赛
牙齿是连续的结构，其进化和发育历史与脊椎动物矿化组织的出现密切相关。牙齿表现出多种形式，在现存脊椎动物中发育模式不同，使其成为研究物种多样化的重要元素。鲨鱼牙齿永久更新，并表现出与交配和营养行为相关的形态。这项工作首先使用 3D 几何形态测量和机器学习来评估两种鲨鱼牙齿形态的变化。首次详细描述了雌雄异齿在鲨鱼个体发育过程中的出现，并表明在进行物种鉴别之前应首先评估这种自然变异。这项工作还质疑特定蛋白质在发育过程中对鲨鱼牙齿形态获得的作用。功能测试表明 Shh 和 Fgf3 对尖端形态发生和矿化过程有影响。这些蛋白质是对观察到的牙齿差异的有前途的解释性变量，导致假设它们在具有物种形成和营养和交配行为的结构演变中的作用，这是对广泛的bone tertebraey thermenthers thry thry thry thriment thrimation sermast sermast symant symast and symast symast and sentriment and symast sensiment and symast rastiment and symast symast insment astriment symast rast的同时，长期以来，这一组中的发生
Occgen：自动驾驶的生成多模式3D占用预测
摘要。现有的3D语义占用预测方法典型地将任务视为一个单发的3D体素分割问题，在输入和占用图之间的单步映射上进行了限制，这限制了它们完善和完成本地区域的能力。在本文中，我们引入了Occgen，这是3D语义占用预测的简单而强大的生成感知模型。Occgen采用了“噪声到占用”生成范式，通过预测和消除随机高斯分布来逐渐推断和完善占用图。OCCGEN由两个主要组成部分组成：一个能够处理多模式输入的条件编码器，以及一种采用多模式特征作为条件的逐步改进解码器。对这种生成管道的关键见解是，扩散的deoising过程自然能够对密集的3D杯映射的粗到细化进行建模，从而产生更详细的预测。对几个占用基准的广泛实验证明了与最新方法相比，该方法的有效实验。例如，OCCGEN在Muli-Modal，仅LIDAR-仅和仅相机设置下的Nuscenes-cupancy数据集中相对将MIOU提高9.5％，6.3％和13.3％。此外，作为一种生成感知模型，Occgen表现出鉴别模型无法实现的理想特性，例如在其多步预测并提供不确定性估计的情况下。
![arXiv:2006.08822v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 15 日](/simg/5\596e780a082ed603e08f0a1f95a5e3747015fc64.webp)
arXiv:2006.08822v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 15 日
在量子信息处理与计算中，凸结构在量子态、量子测量和量子信道的集合中起着重要作用。一个典型的凸结构问题是量子态鉴别，它从一组给定的量子态 {| Ψ i ⟩} ni =1 中区分出一个量子态，其中先验概率 pi 满足 P nipi = 1，参见[1–4]。最近，[5–8] 考虑了不可用量子态到可用状态集合的最佳近似问题。对于给定状态 ρ，问题改写为从 {| Ψ i ⟩} ni =1 中寻找最难区分的状态，使得 ρ 与凸集 P nipi | Ψ i ⟩⟨ Ψ i | 之间的距离最小[7]，该问题的解决有利于可用量子资源的选择[9–11]。与量子相干性和量子纠缠中距离测度的选择类似，我们在这里采用迹范数作为距离测度[12–18]。一个重要的问题是如何选择基{| Ψ i ⟩} ni =1。在量子信息处理中，人们一般关注逻辑门在制备量子态时的可用性。从资源论的角度看，所谓可用态通常意味着它们可以很容易地制备和操纵。在光学实验中，倾斜放置的偏振器将输入光子态转换为真实量子逻辑门的本征态。如果半波片与水平轴以π/ 8倾斜放置，则构成阿达玛门[19, 20]。因此，无论从实验可用性还是态制备的可行性角度，将真实量子逻辑门的本征态视为可用基都是有意义的。给出的不确定关系