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World File Search System鲁棒性
量子狂犬模型的绝热捷径
，我们提出了一种通过快速到可绝化的（STA）动力学快速生成Rabi模型的非经典基态的方法。通过将参数放大器应用于Jaynes-Cummings模型来模拟时间依赖性量子Rabi模型。使用实验可行的参数驱动器，该STA协议可以通过与绝热协议快的速度快10倍的过程来生成大尺寸的SchréodingerCat状态。如此快速的进化增加了我们的方案抵抗耗散的鲁棒性。我们的方法可以自由设计参数驱动器，以便可以在实验室框架中生成目标状态。在很大程度上失调的光 - 物质耦合使协议可与实验中操作时间的缺陷进行鲁棒性。
摇动操作模式（扩展摘要）
在[BDH + 22]中，我们描述了具有不同鲁棒性特性的五种模式。这些模式中的四种，即Bo，Jambo，Boree和Jamboree，是Feistel网络结构的变化，采用一致且统一的方法。这个Feistel网络有两个强制性的CEN TRAL回合和两个可选的外回合。中央回合提供了AE具有非CE-MISUSE鲁棒性，而一开始的可选回合减少了密文的扩展，并且最终的可选回合增加了抵抗未验证的明文（RUP）的阻力。实际上，jamboree是由一个完全可以固定的sprp固定的完全刚起步的可调节的宽块密码来构建的。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
重新审视的全球结构
摘要。从图像中恢复3D结构和摄像机运动一直是计算机视觉研究的长期重点，被称为结构 - 运动（SFM）。解决此问题的解决方案被分为增量和全球方法。到目前为止，由于其出色的准确性和鲁棒性，最受欢迎的系统遵循增量范式，而全球方法的扩展性更高和效率更大。通过这项工作，我们重新审视了全球SFM的问题，并提出GLOMAP作为一种新的通用系统，在全球SFM中表现优于最新技术。在准确性和鲁棒性方面，我们以PAR或优于Colmap（最广泛使用的增量SFM）实现结果，同时更快地达到了数量级。我们在https://github.com/colmap/glomap上共享我们的系统作为开源实现。
在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究
与哺乳动物相比，斑马鱼可以再生其受损的感光体。这种能力取决于MüllerGlia（Mg）的内在可塑性。在这里，我们确定了转基因记者Careg是重生和心脏的标志，也参与了斑马鱼的视网膜恢复。甲基硝基库（MNU）处理后，视网膜变质并包含受损的细胞类型，包括杆，紫外线敏感锥和外丛状层。该表型与Mg子集中的Careg表达诱导有关，直到光感受器突触层的重建为止。单细胞RNA测序（SCRNASEQ）对再生视网膜的分析表明，未成熟的棒群，通过高淡有关蛋白的高表达和纤毛生成基因MEIG1的定义，但光转导基因的表达较低。此外，锥体对视网膜损伤的反应显示了对代谢和视觉感知基因的放松管制。CAREG：EGFP表达和非表达MG之间的比较表明，这两个亚群的特征是不同的分子特征，表明它们对再生程序的异源反应性。核糖体蛋白S6磷酸化的动力学表明，TOR信号逐渐从MG转换为祖细胞。用雷帕霉素抑制TOR可以降低细胞周期活性，但既不影响CAREG：MG中的EGFP表达，也没有阻止恢复视网膜结构。这表明MG重编程和祖细胞增殖可能受不同的机制调节。总而言之，Careg Reporter检测到活化的MG，并在包括视网膜在内的各种斑马器官中提供了竞争能力的细胞的共同标记。
神经符号人工智能综述与展望
摘要 人工智能 (AI) 的显著进步主要由深度神经网络推动，对我们生活的各个方面产生了重大影响。然而，当前围绕不可持续的计算轨迹、有限的鲁棒性和缺乏可解释性的挑战要求开发下一代 AI 系统。神经符号人工智能 (NSAI) 作为一种有前途的范式出现，融合了神经、符号和概率方法来增强可解释性、鲁棒性和可信度，同时促进从更少的数据中学习。最近的 NSAI 系统在具有推理和认知能力的协作人机场景中表现出巨大潜力。在本文中，我们系统地回顾了 NSAI 的最新进展，并分析了 NSAI 模型的性能特征和计算运算符。此外，我们从系统和架构的角度讨论了 NSAI 的挑战和潜在的未来方向。
压缩作为量子库计算中时间序列处理的资源
摘要：众所周知，压缩是计量学、密码学和计算领域许多应用中的量子资源，与多模环境中的纠缠有关。在这项工作中，我们讨论了压缩在时间序列处理的神经形态机器学习中的影响。具体来说，我们考虑了一种基于循环的光子结构用于储层计算，并讨论了压缩在储层中的影响，考虑了具有主动和被动耦合项的哈密顿量。有趣的是，考虑到实验噪声，当从理想模型转向现实模型时，压缩对量子储层计算既有害又有益。我们证明多模压缩增强了其可访问内存，从而提高了几个基准时间任务的性能。这种改进的起源可以追溯到储层对读出噪声的鲁棒性，而压缩可以提高读出噪声的鲁棒性。
混合量子图像匹配算法
摘要：图像匹配是计算机视觉与图像处理中的重要研究课题，但现有的量子算法主要关注模板像素间的精确匹配，对图像位置和尺度的变化不具有鲁棒性，另外匹配过程的相似度计算是一个基础性重要问题。因此，该文提出一种混合量子算法，利用SIFT（尺度不变特征变换）的鲁棒性提取图像特征，并结合量子指数存储和并行计算的优势来表示数据和计算特征相似度，最后利用量子振幅估计提取测量结果，实现计算的二次加速。实验结果表明，该算法的匹配效果优于现有的经典架构，拓宽了量子计算在图像处理中的应用范围和领域。