XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误率
LPDDR5 验证和调试
• Vref 训练尝试最小化所有信号中的错误 • 总体错误率由“最差”信号决定 • 最好均衡所有信号中的错误率 • 平均值不能模拟实际的 LPDDR5 训练 • 中点最接近 Vref 训练结果
使用长距离低开销容错量子计算...
由于纠错会产生大量开销，大规模量子计算将需要大量量子比特。我们提出了一种基于量子低密度奇偶校验 (LDPC) 码的低开销容错量子计算方案，其中长距离相互作用使得许多逻辑量子比特能够用少量物理量子比特进行编码。在我们的方法中，逻辑门通过逻辑 Pauli 测量进行操作，既能保护 LDPC 码，又能降低所需额外量子比特数的开销。与具有相同代码距离的表面码相比，我们估计使用此方法处理大约 100 个逻辑量子比特的开销将有数量级的改善。鉴于 LDPC 码所展示的高阈值，我们的估计表明，这种规模的容错量子计算可能只需几千个物理量子比特就能实现，错误率与当前方法所需的错误率相当。
Vera.ai：人工智能辅助验证
● 泛化：对未知数据和新类型虚假信息的错误率更高 ● 对新数据的鲁棒性：特定于平台的格式、API、元数据 ● 多模式和跨模式检测（例如脱离上下文） ● 高水平的透明度，包括可解释性和可解释性
XM-6401B CD-ROM 驱动器产品规格
3.规格 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 3 3.1.性能 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3 3.2.环境条件 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 3.2.1.温度和湿度 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.2.2.灰尘和污垢 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 3.2.3.振动 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 3.2.4.大气压力和海拔 ---------------------------------------------------------------------------------- 5 3.2.5.冲击 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 3.3.安装条件 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 3.4.尺寸和质量 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 3.5.可靠性 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 3.5.1.错误率 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 3.5.2.MTBF ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 9 3.5.3.MTTR ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 9 3.5.4.驱动器寿命 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 9
通过宏节点集群简化量子计算......
连续变量簇状态与将量子比特编码为玻色子模式的 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 结合使用时，可实现基于容错测量的量子计算。对于四轨晶格宏节点簇状态，其构造由固定的低深度分束器网络定义，我们表明，Clifferd 门和 GKP 误差校正可以在单个传送步骤中同时实现。我们给出了实现 Clifferd 生成集的明确方法，并在簇状态和 GKP 资源有限压缩的情况下计算逻辑门错误率。我们发现，在 11.9–13.7 dB 的压缩下，可以实现与拓扑码阈值兼容的 10 − 2 – 10 − 3 的逻辑错误率。所提出的协议消除了先前方案中存在的噪声，并将容错所需的压缩置于当前最先进的光学实验范围内。最后，我们展示了如何直接在簇状态中产生可提取的 GKP 魔法状态。
工业噪声对使用 MS HoloLens 2 时的语音交互性能和用户接受度的影响
摘要：尽管辅助系统由于固有技术的日益成熟而具有更大的潜力，但自动语音识别在工业环境中面临着独特的挑战。语音识别使沉浸式辅助系统能够在双手操作工作期间免提处理输入和命令。基于平衡的受试者内设计进行的研究（n = 22 名参与者）的结果证明了 HMD HoloLens 2 的性能（字错误率和信息传输率）与工业噪声的声压级的关系。工业噪声对听写的字错误率的负面影响高于对语音命令的信息传输率的影响。与预期相反，在平稳和非平稳噪声之间没有发现性能的统计学上显着差异。此外，这项研究证实了错误的语音交互会对用户接受度产生负面影响的假设。此外，错误的语音交互对工作量或生理参数（皮肤电导率和心率）没有统计学上显着的影响。可以总结一下，自动语音识别还不是一种适合工业环境的交互范例。
量子加速器的通用微体系结构
量子与经典对应物之间的比较是定义量子计算机蓝图的必要步骤。同时也分析了它们的差异，但最大的差异是量子和量子门的错误率，以10-3为单位，而对于CMOS技术，则大约为10-15。物理学家目前正在研究如何规避此问题，但是估计将解决方案至少十年之遥。K. Bertels将我们的当前时期与经典计算机建筑的前横梁时期进行了比较。错误率已经提到的错误率是由于物理Qubits无法长时间保留其状态的原因。这发生在当前目前的每个实验平台。量子门是解决此问题的另一个贡献者，也容易受到错误的介绍。这些因素通过专注于操纵理论完美的量子单元来使我们距离真实量子比特的距离，并隔离了此类问题。也称为完美，因为它们的行为与其无关，并且它们的门操作是防故障的。在这种情况下，本主论文描述了量子数字微观架构的开发，该结构将用作量子组装语言之间的介质-CQASM-和使用C ++进行此类Qubits -Qbeesim-处理的仿真平台。此处描述的量子微观构造是通用的，因为它没有具体溶液为导向的设计，但应用作适应性的结构，需要最小的调整以拟合任何特定的研究领域。使用它，我们估计当前的经典设备在电路模拟方面允许我们使用什么，得出的结论是，对于单个孤立的设备，固定量子应超出我们的限制。这项工作使我们更接近实现完整的全堆栈量子加速器[11]，并简化了量子算法开发过程。
深度量子纠错
量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
评估在振动环境中使用触摸屏的情况
驾驶舱中触摸屏的使用一直在稳步增加，然而当出现湍流条件时，它们的可用性可能会受到严重影响。之前的研究大多侧重于在静态条件下使用触摸屏，因此本研究评估了在湍流代表性运动（使用 6 轴运动模拟器产生）下触摸屏的使用情况。在中心、侧面和头顶位置测试了触摸屏，以研究湍流如何影响：(1) 错误率、移动时间和准确性，(2) 手臂疲劳和不适。比较了两种触摸屏技术：15 英寸红外和 17.3 英寸具有力感应功能的投射电容式触摸屏。还研究了力感应功能在最大限度地减少无意交互方面的潜力。26 名参与者在四种振动条件（控制、轻度冲击、轻度扰动和中度扰动）下接受了多方向敲击（ISO 9241；ISO，2010）和手势任务。随着屏幕位置和扰动程度的增加，错误率、移动时间和工作量显著增加，可用性显著下降。
FlexType：使用少量输入手势实现灵活的文本输入
在许多情况下，通过选择物理或触摸屏键盘上的精确位置来输入文本可能是不切实际的或不可能的。我们提出了一种具有四个字符组的歧义键盘，它可以用于免眼文本输入，以及使用单个开关或脑机接口的文本输入。我们开发了一种基于利用长跨度语言模型的消歧算法来优化这些字符分组的程序。我们在离线优化实验中生成了字母约束和不受约束的字符组，并在纵向用户研究中对它们进行了比较。经过四个小时的练习，我们的结果没有显示约束和不受约束的字符组之间有显著差异。如预期的那样，参与者在第一次训练中对不受约束的组的错误率明显更高，这表明学习这项技术的门槛更高。因此，我们推荐使用字母限制的字符组，参与者能够用单手且在没有视觉反馈的情况下实现每分钟 12.0 个单词的平均输入速度，字符错误率为 2.03%。