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World File Search System错误率
合成数据可以公平而私密吗？合成数据生成和公平算法的比较研究
更多错误。由于准确性是错误率的补充，因此准确性差异为ERD的负。这也意味着较低的ERD分数将导致较低的精度差异分数。erd接近1表示，无特权组的错误明显超过特权群体，0意味着两组的错误率相等（这是理想的），而接近-1表示特权组的错误明显多于非特权组。ERD的计算如下：ERD =错误率𝑐-错误率𝑏。第三，TPRD度量检查是否有适当识别正面结果的不同组是否有相同的机会。tprd在数学上表示为：tprd = tpr𝑏 -tpr𝑐。其中：
根据容错阈值对量子逻辑运算进行基准测试
当前用于对噪声量子处理器进行基准测试的方法通常测量平均错误率或过程保真度。然而，容错量子误差校正的阈值是以最坏情况错误率（通过钻石范数定义）表示的，这可能与平均错误率相差几个数量级。解决这种差异的一种方法是使用随机编译 (RC) 等技术对量子门的物理实现进行随机化。在这项工作中，我们使用门集断层扫描对一组双量子位逻辑门进行精确表征，以研究超导量子处理器上的 RC。我们发现，在 RC 下，门错误可以通过随机泡利噪声模型准确描述，而没有相干误差，并且空间相关的相干误差和非马尔可夫误差受到强烈抑制。我们进一步表明，对于随机编译的门，平均错误率和最坏情况错误率相等，并且测量到我们的门集的最大最坏情况误差为 0.0197(3)。我们的结果表明，当且仅当门是通过调整噪声的随机化方法实现的，随机化基准是验证量子处理器的错误率是否低于容错阈值以及限制近期算法的失败率的可行途径。
问题集 3，100 分
错误率 p ad = 1 − e − tg /T 1 和 p pd = 1 − e − 2 tg /T ϕ 取决于门时间 tg、量子比特弛豫时间 T 1 和失相时间 T ϕ = 2 T 1 T 2 / (2 T 1 − T 2 )，其中 T 2 是量子比特相干时间。由于 tg 取决于正在执行的门，因此该噪声模型假设每个门的错误率都不同。为便于分析，我们假设单量子比特门错误率 p ad, 1 q = p pd, 1 q ≡ p 1 = 10 − 4 和双量子比特错误率 p ad, 2 q = p pd, 2 q = p 2 = 10 − 2 。这些值与当前硬件的值非常接近。在这里，我们将研究一个由两个噪声量子比特组成的系统。
基于图形设计元素的自动提取和重建
摘要。该研究旨在探索绘画和设计中的视觉和神经网络，并提出一种基于重复网络的绘画和设计元素以及计算机辅助设计（CAD）重建的方法。通过这种方法，希望在提供更具创造力的灵感的同时，可以自动提取和重建绘画设计元素。本文调查了如何使用RNN实现绘画和设计元素的自动提取，包括线条，颜色，构图和其他元素的识别和提取。此外，该研究详细讨论了如何重建CAD中提取的绘画设计元素，并实现设计元素的参数化表示，以进行后续编辑和修改。改进前图像匹配错误率在9％至10％之间，而提高的匹配错误率为3％至5％。这表明改进的方法可显着降低图像匹配的错误率。提高前的最低错误率为9％，而改善后的最大错误率为4.5％，进一步验证了改进方法的有效性。通过限制模型参数，正则化项可防止在训练数据上过度拟合模型，从而使模型可以更好地概括到测试数据并提高匹配的准确性。
移民案件的DNA测试：错误结论的风险
根据DNA分析的结果和家庭团聚案件中的其他信息做出正确的决定可能会出于多种原因而变得复杂。这些包括分层人群，家庭星座的文化差异，人口不同的家庭以及复杂的家庭关系，给人以复杂的血统。这项研究的目的是分析移民案件中错误结论的风险，并提出替代程序，以减少犯此类错误的风险。模拟模型用于研究不同的问题。为简单起见，我们专注于可以作为有关亲子关系的问题提出的案例。我们介绍了错误率（错误地包括男人作为真正的父亲，而错误地排除了真正的父亲的错误率），以进行相当标准的计算，我们展示了这些因素如何受到不同因素的影响。例如，在案例中添加更多的DNA标记将降低错误率，包括更多儿童。我们发现，使用不适当的人口频率数据库对错误率的影响很小，但可能性比率从低估100倍到高估100,000倍的变化。为了降低错误的风险，包括一个与真正的父亲有关的人，我们提出了一个更简单的先验，包括五个假设，而不是通常使用的两个假设。模拟表明，即使先验不完全对应现实，该方法与标准计算相比降低了错误率。＃2007 Elsevier Ireland Ltd.保留所有权利。
人工智能是否会加剧针对女性的偏见？
“我的研究发现，IBM、微软和亚马逊等科技巨头销售的人工智能系统存在巨大的性别和种族偏见。在猜测面部性别的任务中，所有公司在男性面部上的表现都远远好于女性面部。我评估的公司对浅肤色男性的错误率不超过 1%。对于深色皮肤的女性，错误率飙升至 35%。”
表面代码中的相干误差和读出误差
我们考虑了读出误差和相干误差（即确定性相位旋转）对表面代码的综合影响。我们使用一种最近开发的数值方法，通过将物理量子位映射到马约拉纳费米子。我们展示了如何在存在读出误差的情况下使用这种方法，在现象学层面上进行处理：完美的投影测量，可能记录错误的结果，以及多次重复的测量。我们发现这种错误组合的阈值，其错误率接近相应非相干错误通道（随机 Pauli-Z 和读出误差）的阈值。使用最坏情况保真度作为逻辑错误的度量，阈值错误率的值为 2.6%。低于阈值，扩大代码会导致逻辑级错误的相干性迅速丧失，但错误率高于相应非相干错误通道的错误率。我们还分别改变了相干和读出误差率，发现表面代码对相干误差比对读出误差更敏感。我们的工作将最近关于完美读出的相干误差的结果扩展到实验上更现实的情况，即读出误差也会发生的情况。
量子纠错
起初，量子纠错理论只是量子信息和量子计算领域的一个小领域。物理学家们主要对纠缠的抽象概念和与热力学的一些联系感兴趣。量子纠错的发展非常缓慢，直到 Schor 提出因式分解算法后才开始成为边缘话题。因式分解算法表明，量子计算机可以在多项式时间内分解数字，而传统计算机则需要指数时间。然而，即使有了这个结果，当时的物理学家也不相信量子计算会成为可能，因为相干量子态极其脆弱，因此建立一个大规模、可控、误差率低的量子系统是一种幻想。1995 年初，有人提出了一些能够纠正量子数据的代码。这是量子计算早期的重大发展之一，也是让物理学界相信量子计算是可能的起点。通过比较经典计算机和量子计算机的错误率，很容易理解量子纠错的重要性。经典计算机的平均错误率为 10 − 18 ，而当今最好的量子计算机的错误率为 10 − 4 。实际上，几乎无法想象它们的错误率会超过 10 − 7 。换句话说，在量子计算中，除非我们能够进行纠错，否则我们将无法进行任何相关计算。
量子纠错
起初，量子纠错理论只是量子信息和量子计算领域的一个小领域。物理学家们主要对纠缠的抽象概念和与热力学的一些联系感兴趣。量子纠错的发展非常缓慢，直到 Schor 提出因式分解算法后才开始成为边缘话题。因式分解算法表明，量子计算机可以在多项式时间内分解数字，而传统计算机则需要指数时间。然而，即使有了这个结果，当时的物理学家也不相信量子计算会成为可能，因为相干量子态极其脆弱，因此建立一个大规模、可控、误差率低的量子系统是一种幻想。1995 年初，有人提出了一些能够纠正量子数据的代码。这是量子计算早期的重大发展之一，也是让物理学界相信量子计算是可能的起点。通过比较经典计算机和量子计算机的错误率，很容易理解量子纠错的重要性。经典计算机的平均错误率为 10 − 18 ，而当今最好的量子计算机的错误率为 10 − 4 。实际上，几乎无法想象它们的错误率会超过 10 − 7 。换句话说，在量子计算中，除非我们能够进行纠错，否则我们将无法进行任何相关计算。