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一种用于诊断高维数据的有效混合方法...
收到日期 2022-01-15；修订日期 2022-04-01；接受日期 2022-04-05 摘要：阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症类型，是记忆丧失和其他认知障碍的常见术语。这种疾病非常危险，足以干扰日常生活。在早期阶段识别 AD 仍然是一项极具挑战性的任务，同时，其进展在观察到任何症状之前几年就已经发展起来了。诊断过程中解决的基本问题是数据的高维性。然而，并非所有特征都与解决问题相关，有时，包括一些不相关的特征可能会降低学习性能。因此，通过选择最相关的特征来进行特征减少是必不可少的。在这项工作中，提出了一种用于高维特征选择的混合方法随机森林部分群优化 (RF-PSO)。这项工作背后的根本原因是通过创建一种可临床转化的机器学习方法来支持老年病学家诊断 AD。为此，我们使用了阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 创建的数据集。ADNI 数据集包含 900 名患者，在基线评估后至少三年内可以进行诊断随访。之所以选择它们，是因为它们在解决具有高数据维度的大规模优化问题方面具有优势。实验表明，RF-PSO 优于文献中发现的大多数其他方法。与它们相比，它取得了更高的性能。该方法在所有 AD 阶段的准确率达到 95%。与达到 86% 的随机森林相比，部分群优化达到 89%。关键词：阿尔茨海默病、机器学习、特征选择、高维
带有量子频率处理器的高维离散傅里叶变换门
摘要：离散傅里叶变换 (DFT) 是光子量子信息的基础，但将其扩展到高维的能力在很大程度上取决于物理编码，而频率箱等新兴平台缺乏实用方法。在本文中，我们表明，d 点频率箱 DFT 可以用固定的三分量量子频率处理器 (QFP) 实现，只需在 d 每次增量增加时向电光调制信号添加一个射频谐波即可。我们在数值模拟中验证了门保真度 FW > 0.9997 和成功概率 PW > 0.965，最高 d = 10，并通过实验实现了 d = 3 的解决方案，利用并行 DFT 的测量来量化纠缠并对多个双光子频率箱状态进行层析成像。我们的结果为量子通信和网络中的高维频率箱协议提供了新的机会。
创建和控制高维多目标的经典纠缠光
在空间模式和极化下不可分割的抽象矢量梁已成为从通信到成像的许多不同应用中启用工具。通过控制旋转和轨道角动量的复杂激光设计实现了这种适用性，但到目前为止仅限于二维状态。在这里，我们演示了在八个维度上创建和完全控制的第一个矢量结构化的光，这是一种新的最新最新。我们首次将外部调节光束以控制偏执的结构光束中的古典格林伯格 - 霍恩林格（GHz）状态的完整集，类似于具有高维度的多面量子纠缠状态，并引入了一种新的Somagraphy方法，并引入了一种新的验证方法。我们的完整理论框架揭示了一个丰富的参数空间，可进一步扩展自由度和自由度，为经典和量子制度中的矢量结构光提供新的途径。
高维神经解码的非线性最大相关信息过滤器
摘要：神经信号解码是脑机界面（BMI）中的一项关键技术，可以解释从瘫痪患者中收集的多神经活动的运动意图。作为一种常用的解码算法，卡尔曼过滤器通常用于从高维神经帧观察中得出运动状态。但是，其性能是有限的，对于具有高维测量的嘈杂的非线性神经系统的有效性较小。在本文中，我们提出了一个非线性最大值相关信息过滤器，目的是在过滤过程中进行更好的状态估计，以实现嘈杂的高维测量系统。我们使用神经网络重建了高维测量和低维状态之间的测量模型，并使用Correntropy标准来得出状态估计，以应对非高斯噪声并消除较大的初始不确定性。此外，还提供了收敛性和鲁棒性的分析。通过将其应用于来自两只大鼠的神经尖峰数据的多个段来评估所提出的算法的有效性，以解释受试者执行两杠杆歧视任务时的运动状态。与其他滤波器相比，我们的结果表现出更好，更健壮的状态估计性能。
使用小量子计算机的高维量子机学习
量子计算机具有增强机器学习的巨大希望，但是它们当前的量子计数限制了这一诺言的实现。为了应对这种限制，社区生产了一组技术，用于评估较小的量子设备上的大量子电路。这些技术通过评估较小的机器上的许多较小的电路来起作用，然后将其组合成多项式，以复制较大的machine的输出。此方案需要比通用电路更实用的电路评估。但是，我们调查了某些应用程序的可能性，许多这些子电路都是多余的，并且较小的总和足以估计全电路。我们构建了一个机器学习模型，该模型可能是近似较大电路的输出，并且电路评估要少得多。使用模拟量子计算机比数据维度小得多，我们成功地将模型应用于数字识别的任务。该模型还应用于将随机10量子PQC近似于5量子计算机的随机10量子PQC，即使仅使用相对较少的电路，我们的模型也可以准确地近似于10 Qubit PQC的输出，而不是神经网络尝试。开发的方法可能对于在NISQ时代实现较大数据的量子模型可能很有用。
1 2 3 1 高知 (06) 高空作业车作业等 高知驻军 ...
6 一般事项 (1) 承包商应提供所使用的高空作业平台。 （2）高空作业车的操作应由承包商进行。 （3）承包商应负责将货物运至使用现场和运离使用现场。 （4）承包商应承担工作期间和装卸时使用的燃料费用。 （5）在开展工作前，必须向主管部门提交高空作业平台操作人员的驾驶执照副本。
用于量子控制的高维多保真贝叶斯优化
摘要 我们提出了第一个多保真贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决原型量子系统的量子控制中的逆问题。我们的方法自动构建时间相关的控制场，从而实现初始和期望的最终量子态之间的转换。最重要的是，我们的 BO 方法在构建时间相关的控制场方面表现出色，即使对于难以用现有的基于梯度的方法收敛的情况也是如此。我们提供了我们的机器学习方法的详细描述以及各种机器学习算法的性能指标。总之，我们的结果表明 BO 是一种有前途的方法，可以有效、自主地设计一般量子动力系统中的控制场。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
受计算机启发的高维多部分量子门概念
量子光学研究的共同目标之一是找到控制复杂量子系统的方法，这既可用于研究量子力学的基本问题，也可用于量子技术的潜在应用 [1,2]。量子系统的复杂性随着所涉及部分的数量和各个部分的维数的增加而增加。对于单光子量子系统，25 年来，人们一直知道如何进行任意幺正变换 [3]，这已成为集成光子学的基础 [4 – 7]。同样，在光子的其他自由度中，单量子门也已得到很好的理解，例如，使用离散化时间步骤 [8] 或光子的空间模式 [9 – 12] 和对单光子进行高维多自由度操作 [13]。多光子操作更加复杂，因为光子之间不相互作用。为了克服这一困难并实现两个光子之间的有效相互作用，辅助状态用于预示概率变换，例如受控非门 (CNOT) [14-16]。这些变换的质量已大大提高，使得任意二维双光子门的片上演示以及任意光子量子比特变换的理论概念成为可能 [17]。总而言之，多光子量子比特变换和单光子任意高维变换的特殊情况已得到充分理解。然而，d 维中 n 个光子的变换的一般情况仍未得到解决。
细胞和分子生物学 人工智能和机器学习在癌症研究中的高维作用
人工智能和机器学习在癌症研究中的作用有几个优势，主要是扩大信息处理规模和提高临床决策的准确性。精准医学、数字医学和转化医学当前使用的关键支持工具，在此称为“智能系统”（IS），利用前所未有的数据量，旨在模拟与患者结果相关的潜在异构影响和变量。由于 IS 的功能和性能与复杂的诊断和治疗决策相关，因此在高维数据中检测到的丰富模式和特征对于推理目的可能至关重要。这样的发现任务也存在许多挑战。首先，可解释模型的生成来自结构化和非结构化输入信息的混合。其次，设计和实施自动化临床决策流程，以绘制疾病轨迹和患者档案。最终，临床影响取决于数据是否有效地经过协调、整合、验证等步骤。这项研究的目的是讨论 IS 应用于通过各种相互关联的癌症领域（高通量基因组学、实验生物学、医学图像处理、放射组学、患者电子记录等）获得的多模态数据的转化价值。