Quantum generative adversarial networks based on a readout error mitigation method with fault tolerant mechanism

Readout errors caused by measurement noise are a significant source of errors in quantum circuits,which severely affect the output results and are an urgent problem to be solved in noisy-intermediate scale quantum(NISQ)computing.In this paper,we use the bit-flip averaging(BFA)method to mitigate frequent readout errors in quantum generative adversarial networks(QGAN)for image generation,which simplifies the response matrix structure by averaging the qubits for each random bit-flip in advance,successfully solving problems with high cost of measurement for traditional error mitigation methods.Our experiments were simulated in Qiskit using the handwritten digit image recognition dataset under the BFA-based method,the Kullback-Leibler(KL)divergence of the generated images converges to 0.04,0.05,and 0.1 for readout error probabilities of p=0.01,p=0.05,and p=0.1,respectively.Additionally,by evaluating the fidelity of the quantum states representing the images,we observe average fidelity values of 0.97,0.96,and 0.95 for the three readout error probabilities,respectively.These results demonstrate the robustness of the model in mitigating readout errors and provide a highly fault tolerant mechanism for image generation models.

HybridGAD: Identification of AI-Generated Radiology Abstracts Based on a Novel Hybrid Model with Attention Mechanism

Class Title:Radiological imaging method a comprehensive overview purpose.This GPT paper provides an overview of the different forms of radiological imaging and the potential diagnosis capabilities they offer as well as recent advances in the field.Materials and Methods:This paper provides an overview of conventional radiography digital radiography panoramic radiography computed tomography and cone-beam computed tomography.Additionally recent advances in radiological imaging are discussed such as imaging diagnosis and modern computer-aided diagnosis systems.Results:This paper details the differences between the imaging techniques the benefits of each and the current advances in the field to aid in the diagnosis of medical conditions.Conclusion:Radiological imaging is an extremely important tool in modern medicine to assist in medical diagnosis.This work provides an overview of the types of imaging techniques used the recent advances made and their potential applications.

Unsupervised multi-modal image translation based on the squeeze-and-excitation mechanism and feature attention module

The unsupervised multi-modal image translation is an emerging domain of computer vision whose goal is to transform an image from the source domain into many diverse styles in the target domain.However,the multi-generator mechanism is employed among the advanced approaches available to model different domain mappings,which results in inefficient training of neural networks and pattern collapse,leading to inefficient generation of image diversity.To address this issue,this paper introduces a multi-modal unsupervised image translation framework that uses a generator to perform multi-modal image translation.Specifically,firstly,the domain code is introduced in this paper to explicitly control the different generation tasks.Secondly,this paper brings in the squeeze-and-excitation(SE)mechanism and feature attention(FA)module.Finally,the model integrates multiple optimization objectives to ensure efficient multi-modal translation.This paper performs qualitative and quantitative experiments on multiple non-paired benchmark image translation datasets while demonstrating the benefits of the proposed method over existing technologies.Overall,experimental results have shown that the proposed method is versatile and scalable.

Integrating Automatic Patch Snatching System by the Concept of Generalized Mechanisms

An automatic patch snatching system is described which has three machine cells including dividing equipment, tackling equipment and patch removing equipment. The electromechanical integration design of in-piece tackling system based on the concept of generalized mechanisms is introduced. The design of the dividing equipment, the design of micro-feeding machine equipped with micro-level pressure sensor, and the realizing of computer path for patch snatching are investigated.

Exploring unbinding mechanism of drugs from SERT via molecular dynamics simulation and its implication in antidepressants

The human serotonin transporter(SERT)terminates neurotransmission by removing serotonin from the synaptic cleft,which is an essential process that plays an important role in depression.In addition to natural substrate serotonin,SERT is also the target of the abused drug cocaine and,clinically used antidepressants,escitalopram,and paroxetine.To date,few studies have attempted to investigate the unbinding mechanism underlying the orthosteric and allosteric modulation of SERT.In this article,the conserved property of the orthosteric and allosteric sites(S1 and S2)of SERT was revealed by combining the high resolutions of x-ray crystal structures and molecular dynamics(MD)simulations.The residues Tyr95 and Ser438 located within the S1 site,and Arg104 located within the S2 site in SERT illustrate conserved interactions(hydrogen bonds and hydrophobic interactions),as responses to selective serotonin reuptake inhibitors.Van der Waals interactions were keys to designing effective drugs inhibiting SERT and further,electrostatic interactions highlighted escitalopram as a potent antidepressant.We found that cocaine,escitalopram,and paroxetine,whether the S1 site or the S2 site,were more competitive.According to this potential of mean force(PMF)simulations,the new insights reveal the principles of competitive inhibitors that lengths of trails from central SERT to an opening were~18A for serotonin and~22 A for the above-mentioned three drugs.Furthermore,the distance between the natural substrate serotonin and cocaine(or escitalopram)at the allosteric site was~3A.Thus,it can be inferred that the potent antidepressants tended to bind at deeper positions of the S1 or the S2 site of SERT in comparison to the substrate.Continuing exploring the processes of unbinding four ligands against the two target pockets of SERT,this study observed a broad pathway in which serotonin,cocaine,escitalopram(at the S1 site),and paroxetine all were pulled out to an opening between MT1b and MT6a,which may be helpful to understand the dissociation mechanism of antidepressants.

氦气资源形成地质条件、成因机理与富集规律

借鉴含油气系统思路及方法,基于典型富氦气田解剖,并利用地球化学成藏方法技术,研究天然气中氦气资源形成的地质条件、成因机理与富集规律。结果表明:①氦气“生-运-聚”机理与天然气有显著差异性,氦气主要为基底富U、Th元素缓慢α衰变或深部壳幔氦释放,沿岩石圈复合输导体系运移至天然气成藏系统,依附适宜载体气聚集成藏。②氦运移输导主要受“岩石圈断裂、基底断裂、沉积层断裂、有效输导层”复合输导体系控制,基于地下流体中“氦-气-水”相平衡及相-势耦合综合分析,提出氦气运聚过程中具有“水溶相、气溶相、游离相”3种主要赋存状态,存在氦气“集流、渗流、扩散”3种运移方式。③富氦气藏形成和氦气富集通常受控于“优质氦源、高效输导、适宜载体”3大主控要素,具有“脱溶汇聚、浮力驱动、压差驱替”3种聚集成藏动力类型,已发现富氦气藏具有相对“近氦源、邻断裂、低势区、高部位”的分布规律和成藏模式。④氦气富集区勘探和评价需要依托天然气兼探/并探,在评价落实氦气“源-运-聚”要素与天然气“生-储-盖”条件耦合匹配性、局部相对低势高部位有利圈闭载体气区的基础上,综合评价优选“通源连圈、低势高位、气氦适配”的有利氦气富集区。

垂直式重力储能系统的研究进展和关键技术

基于固体重物的重力储能技术因其不依赖水资源、选址灵活、效率高等优势,未来有望成为我国北方和西北缺水地区重要的储能技术之一,可以很好地满足大规模可再生能源电力并网对储能技术的需求。然而,由于固体重物的不可流动性和不连续性,重物启停和切换过程会对机械传动和电网系统造成冲击,是固体重力储能区别于抽水蓄能的重要特征。本文首先介绍了近年来国内外基于竖井和地面构筑物的垂直式重力储能技术的研发现状和示范工程,并进一步对垂直式重力储能系统垂直提升、水平转移和自动接驳机械传动技术,以及发电电动机和并网控制技术中存在的核心技术难题进行了分析,最后对垂直式重力储能技术未来的发展趋势进行了展望。研究表明,垂直式重力储能系统尽管技术方案较多,但在重载快速提升和转移、重物启停和切换过程控制、并网控制和能效提升等方面还存在诸多技术难题有待解决,后续通过技术提升可进一步降低系统建造成本并提高系统运行的效率和寿命,有望在近期获得一定的示范应用。

新工科理念下学科交叉机械电子工程人才培养模式探索

围绕新时代国家科技发展对复合型人才的需求,基于拥有的学科资源和学科特色,文中提出了新工科理念下的机械化、信息化和智能化三化融合的学科交叉人才培养体系,详细介绍了“三化融合”的人才培养目标及人才培养模式。实践证明,“三化融合”的机械电子工程专业教学创新人才培养模式可以有效提升复合型人才培养的质量。

基于双重注意力机制生成对抗网络的偏振图像融合

针对单一强度图像缺少偏振信息,在恶劣天气条件下无法提供充足场景信息的问题,本文提出了一种基于双重注意力机制生成对抗网络用于强度图像和偏振度图像进行融合。算法网络由一个包含编码器、融合模块和解码器的生成器和一个鉴别器组成。首先源图像输入到生成器的编码器中,经过一个卷积层和密集块进行特征提取,然后通过含有注意力机制的纹理增强融合模块中进行特征融合,最后通过解码器得到融合图像。鉴别器主要由两个卷积模块和两个注意力模块组成,在网络训练过程中,通过不断博弈,迭代优化生成器网络参数,使生成器输出既保留偏振度图像的稀疏特征又不损失强度图像信息的高质量融合图像。实验表明,该方法得到的融合图像在主观上纹理信息更丰富,更符合人眼的视觉感受,并且在客观评价指标中SD提升约18.5%,VIF提升约22.4%。

创新教育理念下高职院校学生教育管理改革研究

当前正处在我国加快速度推动教育事业改革与发展的现实背景下,为了更好地转变传统教育观念,构建适合学生发展与成长的新型教育管理模式和机制,本文将结合创新教育理念分析讨论培养学生综合素质,提高学生创新精神的主要途径。鉴于此,为了有效突出创新教育理念的改革必要性,本文将从改革意义入手、总结当前教育管理改革困境,针对性提出优化学生教育管理改革工作的措施,希望能够灵活地推动高职院校实现教育管理工作。

人才高地的演化与形成机理研究:基于硅谷、特拉维夫、中关村、筑波的纵向案例分析

人才高地是世界重要人才中心和创新高地的战略擎画,也是实施新时代人才强国战略的内在要求。在构建“动因-过程-结果”逻辑框架的基础上,选取硅谷、特拉维夫、中关村、筑波进行纵向多案例研究,探讨人才高地的演化与形成过程。研究发现:(1)人才高地演化过程是由初始阶段、发展阶段、成熟阶段构成,经历了竞争优势驱动、政府干预驱动、价值最优驱动的动态更迭;(2)人才高地形成机理显现为资源聚合机理、资源整合机理、资源耦合机理的有序推进,体现出关键科创人才“开发者→架构者→引领者”的演变趋势;(3)人才高地实现了由低阶到高阶的“点状结构-线状结构-网状结构”的递进演化,表现为自发迭代型生成模式、创业延伸型生成模式、生态拓展型生成模式、科研深耕型生成模式等差异化类型。研究结果是构建了人才高地的演化过程理论模型,挖掘了人才高地的过程、机理和模式,以期为建设人才高地和人才平台提供有益借鉴。

OBE理念下《土力学》课程教学改革研究

为充分贯彻OBE理念,以学习成果为导向,以学生需求为基础,对500多名土木、水利类专业不同去向毕业生开展了课程内容需求问卷调研,调研结果表明不同专业、不同就业去向的学生对《土力学》课程各知识点的需求程度差异较大。基于此,从四个方面提出了《土力学》课程教学的改革举措,并给出了具体的实施方法,有助于增强课程的趣味与吸引力,提升教学效果。

我国城市中小学生家长教育焦虑生成与维持机制的质性研究

采用程序化扎根理论的策略分析了20位城市中小学生家长的访谈资料,构建了我国城市中小学生家长教育焦虑生成与维持的机制模型。研究表明教育焦虑的产生是一个动态过程,影响我国城市中小学生家长教育焦虑的因素包括认知因素(期望评估与教育效能感)、环境因素(教育体制、社会环境、同辈影响、学校环境、家庭氛围)、历时因素(个人经历与社会变迁)与行为反馈因素(积极反馈与消极反馈)。其中认知、环境与行为反馈因素对家长教育焦虑有直接影响,环境、历时与行为反馈因素会通过影响家长个体的认知因素影响其焦虑程度,而认知因素又调节了环境和行为反馈因素对教育焦虑的影响。因此,建议从改变家长认知、创设良好教育氛围和制度环境等方面缓解家长过高的教育焦虑情绪。

生成式人工智能赋能普惠金融:现实基础、关键风险挑战与应对策略

普惠金融是写好金融“五篇大文章”的重要组成部分。当前,我国普惠金融发展面临可持续性、普及性不足以及信用体系不完善等挑战。近年来,生成式人工智能迅猛发展,正在成为信息化、数字化、智能化的新型技术基座,其拥有强大的知识编码和储存能力、文本和代码理解及生成能力以及复杂任务的推理能力,能够对普惠金融产生数据资源化、数据资产化、数字信任、风险控制、降本增效五大效应,从而有效赋能普惠金融高质量发展。

“金课”理念下高校体育普修课程的创新与改革策略研究

随着社会的不断发展,高等教育对于培养具备创新能力、实践能力和综合素养的人才提出了更高的要求,在这一背景下,“金课”理念的提出为高校课程改革提供了新的指导思想。该文旨在探讨“金课”理念在高校体育普修课程中的应用,提出创新与改革策略,以提高体育教育的质量和水平。通过内容升级、课程模式创新、教学组织完善和线上线下结合教学等策略,旨在打造更高层次、更具创新性和挑战性的学科体验,为高校体育普修课程的改革提供新思路,促进学生全面素质的培养。

基于主动尾流控制的风电机群协同优化调度

针对机组间尾流效应严重影响风电机组发电效率的问题,提出了风电机组安全偏航约束计算方法、尾流特性混合半机理建模方法以及风电机群多目标协同优化调度方法。基于FAST.FARM平台完善了多自由度可控机组与尾流的动态交互集成仿真环境,对比分析了2台机组串列式排布以及华东地区某海上风电场7台机组实际排布下的协同运行优化性能。结果表明:所建立的集成仿真模型能够合理表征风电机群与空气流场的多领域动态交互特性,所提方法能够有效提升风电机群发电效能,促进经济效益、资源利用和成本控制的均衡优化。

基于组合拍卖的广义共享储能运营机制设计

共享储能已经成为缓解可再生能源大规模并网带来的一系列问题的有效途径,但现有共享储能机制未充分考虑用户对于储能的互补性和替代性需求,严重影响用户购买意愿。此外,当前共享机制也未考虑储能的电量约束、充放电功率约束和荷电状态的影响,不利于运营商的投标策略设计,使其面临经济损失风险。因此,该文设计基于组合拍卖的广义共享储能运营机制。首先,考虑基站备用储能、空调、电动汽车充电站等资源具有储能特性而运行行为迥异的特性,利用广义储能模型对其进行统一聚合封装,降低多种需求侧资源的调度难度;其次,对储能使用权进行划分,设计广义储能功率使用权和容量使用权两种交易品种,并为卖方设计计及储能荷电状态的投标曲线,为买方设计不同时段、不同品种耦合需求的组合形式,以满足用户对储能的多种需求,提高用户满意度;然后,基于组合拍卖理论,设计包含投标、竞胜标决定、资源定价与资金结算等环节的共享储能运营机制,以实现广义共享储能资源的高效利用和社会福利的公平分配;最后,算例仿真结果表明,所述运营机制可满足用户灵活性需求,降低储能服务成本。

数字赋能粮食产业链韧性提升的生成机制与推进路径

保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是我国建设农业强国的头等大事,产业链是粮食产业发展的核心,充分释放数字赋能效应推进粮食产业链韧性提升是建设农业强国的重要抓手和维护国家粮食安全的重要方式。理论上,数字赋能可以通过数字集成化融合和数字资产化融合的双重融合、数字技术全域嵌入和深度嵌入的立体嵌入、数字技术工具性和价值理性驱动的主体赋能等三大机制,提升粮食产业链韧性。客观上,当前我国粮食产业链发展程度不高、数字化水平差异大,数字赋能粮食产业链韧性提升存在粮食产业链数据要素融合机制不健全、数字基础设施不完善、数字技术应用不深入、数字治理主体不清晰等现实困境。新时代,数字赋能为粮食产业链韧性提升提供了新的方向。为此,需要搭建粮食产业链数据融合机制,共建粮食产业链数字基础设施,高效应用粮食产业链数字技术,构建粮食产业链数字化多元协同治理机制,推动粮食产业链补链强链,以实现粮食产业链韧性提升,切实保障粮食安全,推进农业强国建设。

民族村寨旅游者表演行为的生成机制研究——以德夯苗寨为例

在旅游研究的“表演转向”思潮下,客观审视民族村寨旅游者表演行为的生成逻辑,可为深化表演性理论和优化民族村寨旅游管理提供参考依据。文章从表演性理论视角切入,以湘西德夯苗寨为考察样本,采用扎根理论研究方法划分受访者文本内容,探析民族村寨旅游者表演行为特征的生成机制。结果显示:(1)舞台设置、角色互动、独自表演和感知距离4项主范畴,共同组成了民族村寨旅游者表演行为生成的核心要素,文章据此构建了旅游者表演行为特征分析框架。(2)旅游者是具有能动性的表演者,其表演行为既包含角色协商和运作一致的角色互动特征,也包括反叛与服从的独自表演特征。(3)感知距离分为心理距离、认知距离,以及个体远离与超越,三者揭示出旅游者表演行为特征生成的深层次因素,影响着旅游者在民族村寨剧场舞台的具身性和认同感建构。最后,文章从增强旅游者游憩体验、加快非遗活化实践、优化民族村寨开发管理等方面提出建议启示。