基于量子计算的用户识别算法

本文提出了基于量子算法的快速用户识别算法.当代社会进入互联网时代后,大量的信息充斥在网络上,许多有价值的信息被隐藏在Weblog中,大数据分析的一项任务就是通过对Weblog的分析得到用户行为模式等重要的信息,在这之前必须要做的是对用户进行识别.以往对用户识别算法的研究较为侧重在准确度方面,识别的速度尚不能令人满意.本文基于Grover搜索算法提出了扩展记录模式和非扩展记录模式的两种快速IP地址搜索算法,将搜索的查询复杂度进行了二次加速.

基于NCP门库的一维量子行走可逆逻辑电路

本文提出了基于NCP门库的一维量子行走可逆逻辑电路设计方案.根据一维量子行走的特点,电路被划分为投掷硬币和S操作两个部分;文章详细分析一维量子行走,对其行为数学建模,巧妙利用可控加减电路实现了S操作.目前对于量子行走算法的研究多数局限于数学理论和数理解析层面,在量子电路理论层面对量子行走算法的研究为数不多.本文利用原始递归给出了一维量子行走中每一步在量子电路理论层面上的数学表达式;提出的可逆逻辑电路描述了一维量子行走的最基本操作,并且将其使用模块化表示,使一维量子行走算法的研究从理论到实现上前进了一步.

迭代次数自适应的Grover算法

本文提出了利用相位门自动控制Grover搜索算法迭代次数的算法.Grover搜索算法最终得到目标分量的概率非常依赖于酉算子迭代的次数.迭代次数的计算依赖于目标分量的数量.因此当目标分量数未知时,该方法无法以高概率测量到目标分量.在以往的解决方案中需要较高的Oracle查询复杂度才能以一定概率得到目标分量的数量.本文提出了一种通过判断叠加态相位正负性,可自动控制Grover搜索算法迭代次数的方法.只需要添加一个判断相位的门电路,仅增加一次Oracle查询次数就可以精确的在最优迭代次数时停止Grover搜索算法,在搜索空间较小时可比原算法有更大的概率得到目标分量.

基于Ring-Sum-Expansion范式的Reed-Muller展开式算法

为了改善生成Reed-Muller展开式的灵活性,提出了基于RSE范式的Reed-Muller展开式算法.根据将析取主范式转化为Ring-Sum-Expansion范式的过程,先使用真值表输入项构造预处理表,再从真值表中抽取使输出项为真的二进制码,通过预处理表直接解出每一个输出项的Reed-Muller展开式.对算法进行复杂度分析比较表明,与通常所用的GRM递归算法和GRM矩阵相乘Reed-Muller展开式算法相比,该算法在生成展开式时具有更好的灵活性,可以单独生成指定输出项的Reed-Muller展开式,不同于常用算法必须要一次生成全部输出项的Reed-Muller展开式.

基于自注意力机制的FCM++及其在学生评价中的应用

利用传统的专家赋权等方式对学生进行评价时,结果往往缺乏准确性。提出一种基于自注意力机制的模糊C均值聚类(FCM)算法,以注意力作为初始聚类中心的选择依据,通过引入注意力机制增强数据之间的关联性,并通过模糊C均值聚类的隶属度思想增强评价的客观性和准确性。实验结果表明,在学生评价问题中,相较于传统模糊聚类算法,提出的引入自注意力机制的FCM++算法在簇间密度和簇内方差等指标上表现更优;相较于基于粒子群的模糊聚类算法,DB指数降低了19%,Dunn指数提高了26%。

基于卡诺图的三变量可逆逻辑综合算法

提出了一种基于卡诺图的可逆逻辑综合算法,该算法可以快速地求解带垃圾位的可逆逻辑综合问题。大量特定的可逆逻辑门都不可避免地带有一定的垃圾位,如果使用真值表、置换群等经典可逆逻辑综合算法求解这些带垃圾位的可逆逻辑门,则因无法获得全局状态而很难得到结果。根据卡诺图的特点,将可逆逻辑问题分解为多个变量分别求解,无需关心全局状态。提出的卡诺图可逆逻辑综合算法根据在卡诺图上的邻接性将3变量可逆逻辑问题划分为5个等价类;对每个等价类分别进行计算,在常数时间内解决了带垃圾位的可逆逻辑综合问题。

基于新型可逆门的可扩展可逆比较器

针对当前可逆比较器设计方案缺乏可扩展性的问题,提出了基于新型可逆门的具有可扩展性的可逆比较器可逆逻辑电路设计方案.该方案根据二进制数比较的特点采用递归思想将电路分解为2种新型可逆门,对分解出的每一个可逆门进行可逆逻辑综合,再将这2种可逆门级联成可逆比较器.给出了设计方案中每一步的逻辑演算,利用编码的思想进行带无关项的可逆逻辑综合,最终给出了具体的可逆比较器的综合方案.同时,以可逆比较器作为元器件给出了败者树排序电路,将排序的时间复杂度降低到Θ(n).

量子主成分分析算法

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是模式识别领域,尤其是人脸识别中一种应用广泛的重要算法.然而,在此算法及其后续的改造算法中始终存在两个主要问题:(1)降维处理后的特征空间依然较大;(2)用于比较两幅人脸特征相似性的测度方法计算量较大,从而导致算法在识别阶段的时间效率较差.该文基于量子信息的相关理论与方法,并受算术编码基本思想的启发,提出了量子PCA算法.设计了一种人脸特征编码方案,进一步压缩了降维处理后的特征空间;将两幅人脸特征的相似性测度方法改为在某一阈值条件下的等值判定;应用Grover算法修改识别阶段的处理流程,使得算法的时间效率有了显著提高.

应用型本科进行系统性教学的探索——以软件工程专业为例

在当今新工科背景下,应用型本科更加重视基于面向产出的教学理念。大量工科专业的最终产出是综合利用在大学中学习的全部知识,解决一个复杂工程问题。当前的应用型本科的培养方案是将解决复杂工程问题所需要的全部知识按照递进的原则分成若干门课程进行教学。但是由于课程之间的承上启下以及周期过长等原因,导致学生学到后面忘了前面,以至于到了最终综合的阶段无法真正地解决复杂工程问题。文章提出了使用系统性教学的培养方案,可以更加有效地提高学生的最终产出。

基于多目标扩展通用Toffoli门的量子比较器设计

利用多目标扩展通用Toffoli门,提出了经典量子信息比较器的设计构造方法,并对其正确性进行了理论证明,在此基础之上,给出了量子比较器在简单搜索问题中的一个应用。与其它同类量子比较器相比,此比较器通过减少使用辅助位来节约相关量子资源;通过设置多目标扩展通用Toffoli门的控制条件,使得在比较出结果后剩余的门不再起作用,从而提高了运行效率,降低了出错率,增强了比较器的鲁棒性。

多值逻辑量子置换门的酉矩阵表示

理论上量子可逆电路不存在能量耗散问题,因此量子计算系统对环境产生的负面影响可以达到最低.多值逻辑量子置换门是构建多值逻辑量子电路的基本单元.该文从数学的角度研究多值逻辑量子置换门的酉矩阵,提出了一种构造多值逻辑量子置换门酉矩阵的方法,并对其正确性进行了讨论.在此基础之上,又给出了构造混合多值逻辑量子置换门酉矩阵的框架,利用此框架可以方便地构造任何混合逻辑量子置换门的酉矩阵.酉矩阵是量子门的数学模型,可以清晰地反映出量子门的数学性质.研究量子门的酉矩阵对验证量子门的正确性和可靠性,分析量子状态在电路中的演化过程及发展趋势具有一定的意义.

基于超立方体的多目标量子行走搜索算法

提出了可以解决多目标搜索的量子行走算法。量子行走是一种通用的量子计算工具,理论上可以实现任意量子算法。当前提出的基于量子行走的无结构数据库搜索算法只能进行单目标搜索。多目标搜索是一种更常见的问题。为了求解多目标搜索算法,基于超立方体上量子行走框架提出了新的硬币算子,通过对目标节点入边的幅度扩大,增加测量到目标节点的概率,最终解决了多目标搜索问题。最后证明了算法的查询复杂度为O(N/M)。

浅谈LCD技术

本文对LCD显示器从显示方式，显示能力等方面进行粗略的介绍，以便读者更深地了解这种显示器的性能。

基于CQT和梅尔频谱的带有人声的音乐风格转换方法

近年来,生成对抗网络在图像风格迁移领域中表现优秀,然而其在音乐领域表现一般。现有的音乐风格迁移对带有人声的音乐的风格迁移效果不佳。为了解决这些问题,首先提取音乐的CQT特征和梅尔频谱特征,然后采用CycleGAN对CQT特征和梅尔频谱的联合特征做风格迁移,再通过WaveNet声码器来对迁移后的谱图进行解码,最终实现了带有人声的音乐的风格迁移。在公开数据集FMA上对所提模型进行评估,符合要求的音乐的平均风格迁移率达到了94.07%。与其他算法相比,该方法所产生的音乐的风格迁移率和音频质量都优于其他算法。

基于战场热点图的MOBA类游戏战术分析研究

随着电子竞技产业不断发展,除了经验、天赋、技巧等决胜因素外,数据分析对MOBA游戏的胜负手影响越来越大。针对某些MOBA类游戏无法直接通过接口获得准确数据的问题,提出根据官方提供的热点图来对核心人物的位置数据进行预处理,利用原型聚类算法思想的PNN(Probabilistic Nearest Neighbor)算法对热点图进行战术分析,最后以概率的形式导出战术:对战方核心人物去往战场核心点的移动概率。本算法加入了加权距离以改善KNN利用欧氏距离计算样本点之间差异的不足,并利用最小二乘法来取得最优的常数解;同时对所有的距离数据进行归一化处理,提高了算法准确度。最终实验表明了所提方法预测战场核心人物去往核心点的概率的有效性。

基于Attention机制与LRUA模块的ESports行为模式预测模型

随着电子竞技产业的不断发展,对电子竞技比赛进行准确且快速的数据分析显得越来越重要。文中对电子竞技行为模式预测这一重要问题进行了研究。从度量学习的角度出发,通过引入修正余弦度量替代余弦度量的方法,改善了行为模式预测因为队伍评价尺度不同而导致模型不精确的问题。同时,为了进一步提高模型的精确度,从文中数据的特征出发,考虑到该问题较为注重数据的内容,因此引入LRUA模块进行内存的存取。实验表明,所提模型具有较高的准确率以及较低的波动性。

基于对换门库的可逆逻辑电路综合算法

为了将可逆函数以较小的代价自动构造为对应的可逆逻辑电路,提出了一种基于对换门库的综合算法.首先,将可逆函数的输出作为快速排序算法的输入数据,在排序算法中按顺序保留所交换的元素对,并输出该元素对序列;其次,利用置换群规则对该序列进行优化处理,获得相似度最高的对换序列;然后,逆序排列该对换序列,并基于对换门库生成可逆函数的初始电路;最后,应用电路门优化规则,对初始电路进行优化,得到最终的可逆逻辑电路.相比于其他算法,所提算法明显提高了可逆逻辑综合效率,其思想的简洁性使得算法更易于理解和实现.

出口食品生产企业“三同”成熟度评价体系的研究与构建

"三同"工程是国家在经济发展"新常态"下实施供给侧改革、推动经济发展、提振消费信心和国内经济的一项重大战略举措。"三同"工作始于出口食品并扩展到出口消费品,为出口产品生产企业加快培育以技术、标准、品牌、质量、服务为核心的对外贸易新优势,实现内销转型升级和提升国内消费品质量指明了方向和途径,是一项长期的基础性工作。"三同"成熟度评价体系的构建有助于"三同"工作的科学、规范、有序开展。文章总结了出口食品生产企业"三同"工作的现状和不足,分析了开展成熟度评价工作的意义、评价指标设计选取原则以及评价指标构成,提出了"三同"成熟度评价标准,建立了"三同"成熟度评价体系。

星图上的散射量子行走搜索算法

量子行走是一种典型的量子计算模型,近年来开始受到量子计算理论研究者们的广泛关注.本文首先证明了在星图上硬币量子行走与散射量子行走的酉等价关系,之后提出了一个在星图上的散射量子行走搜索算法.该算法的时间复杂度与Grover算法相同,但是当搜索的目标数目多于总数的1/3时搜索成功概率大于Grover算法.