دانلود مقاله | مقاله انگلیسی رایگان | خرید ترجمه فارسی مقاله
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو -

تعداد مقالات یافته شده: 17706
ردیف عنوان نوع
191 Quantum Dilated Convolutional Neural Networks
شبکه های عصبی کانولوشنال اتساع کوانتومی-2022
In recent years, with rapid progress in the development of quantum technologies, quantum machine learning has attracted a lot of interest. In particular, a family of hybrid quantum-classical neural networks, consisting of classical and quantum elements, has been massively explored for the purpose of improving the performance of classical neural networks. In this paper, we propose a novel hybrid quantum classical algorithm called quantum dilated convolutional neural networks (QDCNNs). Our method extends the concept of dilated convolution, which has been widely applied in modern deep learning algorithms, to the context of hybrid neural networks. The proposed QDCNNs are able to capture larger context during the quantum convolution process while reducing the computational cost. We perform empirical experiments on MNIST and Fashion-MNIST datasets for the task of image recognition and demonstrate that QDCNN models generally enjoy better performances in terms of both accuracy and computation efficiency compared to existing quantum convolutional neural networks (QCNNs).
INDEX TERMS: Quantum-classical neural networks | quantum dilated convolution | parameterized quantum circuits.
مقاله انگلیسی
192 Quantum Dimension Reduction for Pattern Recognition in High-Resolution Spatio-Spectral Data
کاهش ابعاد کوانتومی برای تشخیص الگو در داده های فضایی-طیفی با وضوح بالا-2022
The promises of advanced quantum computing technology have driven research in the simulation of quantum computers on classical hardware, where the feasibility of quantum algorithms for real-world problems can be investigated. In domains such as High Energy Physics (HEP) and Remote Sensing Hyperspectral Imagery, classical computing systems are held back by enormous readouts of high-resolution data. Due to the multi-dimensionality of the readout data, processing and performing pattern recognition operations for this enormous data are both computationally intensive and time-consuming. In this article, we propose a methodology that utilizes Quantum Haar Transform (QHT) and a modified Grover’s search algorithm for time-efficient dimension reduction and dynamic pattern recognition in data sets that are characterized by high spatial resolution and high dimensionality. QHT is performed on the data to reduce its dimensionality at preserved spatial locality, while the modified Grover’s search algorithm is used to search for dynamically changing multiple patterns in the reduced data set. By performing search operations on the reduced data set, processing overheads are minimized. Moreover, quantum techniques produce results in less time than classical dimension reduction and search methods. The feasibility of the proposed methodology is verified by emulating the quantum algorithms on classical hardware based on field programmable gate arrays (FPGAs). We present designs of the quantum circuits for multi-dimensional QHT and multi-pattern Grover’s search. We also present two emulation techniques and the corresponding hardware architectures for this methodology. A high performance reconfigurable computer (HPRC) was used for the experimental evaluation, and high-resolution images were used as the input data set. Analysis of the methods and implications of the experimental results are discussed.
Index Terms— Quantum computing | field-programmable gate arrays (FPGAs)
مقاله انگلیسی
193 Quantum Distributed Unit Commitment: An Application in Microgrids
تعهد واحد توزیع شده کوانتومی: یک کاربرد در ریزشبکه ها-2022
The dawn of quantum computing brings on a revolution in the way combinatorially complex power system problems such as Unit Commitment are solved. The Unit Commitment problem complexity is expected to increase in the future because of the trend toward the increase of penetration of intermittent renewables. Even though quantum computing has proven effective for solving a host of problems, its applications for power systems’ problems have been rather limited. In this paper, a quantum unit commitment is innovatively formulated and the quantum version of the decomposition and coordination alternate direction method of multipliers (ADMM) is established. The above is achieved by devising quantum algorithms and by exploiting the superposition and entanglement of quantum bits (qubits) for solving subproblems, which are then coordinated through ADMM to obtain feasible solutions. The main contributions of this paper include: 1) the innovative development of a quantum model for Unit Commitment; 2) development of decomposition and coordination-supported framework which paves the way for the utilization of limited quantum resources to potentially solve the large-scale discrete optimization problems; 3) devising the novel quantum distributed unit commitment (QDUC) to solve the problem in a larger scale than currently available quantum computers are capable of solving. The QDUC results are compared with those from its classical counterpart, which validate the efficacy of quantum computing.
Index Terms: Microgrids | quantum computing | quantum distributed optimization | unit commitment.
مقاله انگلیسی
194 Quantum Embedding Search for Quantum Machine Learning
جستجوی توکار کوانتومی برای یادگیری ماشین کوانتومی-2022
This paper introduces an automated search algorithm (QES, pronounced as ‘‘quest’’), which derives optimal design of entangling layout for supervised quantum machine learning. First, we establish the connection between the structures of entanglement using CNOT gates and the representations of directed multi-graphs, enabling a well-defined search space. The proposed encoding scheme of quantum entanglement as genotype vectors bridges the ansatz optimization and classical machine learning, allowing efficient search on any well-defined search space. Second, we instigate the entanglement level to reduce the cardinality of the search space to a feasible size for practical implementations. Finally, we mitigate the cost of evaluating the true loss function by using surrogate models via sequential model-based optimization. We demonstrate the feasibility of our proposed approach on simulated and bench-marking datasets, including Iris, Wine and Breast Cancer datasets, which empirically shows that found quantum embedding architecture by QES outperforms manual designs in term of the predictive performance.
INDEX TERMS: Ansatz optimization | quantum embeddings | quantum machine learning | quantum logic gates | quantum neural network | quantum computing.
مقاله انگلیسی
195 تجزیه و تحلیل تأثیر اطلاعات مدیریت کسب و کار بر اقتصاد املاک و مستغلات چین
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 11
به عنوان یک ابزار مهم نظارت ملی بر اقتصاد بازار، ایجاد اطلاعات مدیریت بازرگانی نقش مهمی در تنظیم رفتار بازار و ترویج توسعه پایدار اقتصاد بازار ایفا می کند. اقتصاد املاک و مستغلات نقش مهمی در اقتصاد بازار چین ایفا می کند، اما توسعه سریع منجر به مشکلات اجتماعی نیز می شود. ساخت اطلاعات مدیریت کسب و کار و نظارت مؤثر بر اقتصاد املاک و مستغلات چین می تواند توسعه پایدار و سالم اقتصاد املاک و مستغلات را ارتقا دهد. بر این اساس، این مقاله ابتدا وضعیت فعلی و ضرورت اطلاع‌رسانی مدیریت کسب‌وکار چین را تحلیل می‌کند، تأثیر اطلاعات مدیریت کسب‌وکار را بر اقتصاد املاک و مستغلات با توجه به وضعیت فعلی اقتصاد املاک چین تحلیل می‌کند و پیشنهادات شخصی برای توسعه آینده اقتصاد املاک و مستغلات، به امید اینکه بتواند مرجعی برای محققان مربوطه فراهم کند.
کلیدواژه ها: مدیریت بازرگانی | اطلاع رسانی سازی | اقتصاد املاک و مستغلات
مقاله ترجمه شده
196 Quantum Error Correction at the Threshold: If technologists dont get beyond it, quantum computers will never be big
تصحیح خطای کوانتومی در آستانه: اگر تکنولوژیست ها از آن فراتر نروند، کامپیوترهای کوانتومی هرگز بزرگ نخواهند شد-2022
Dates chIseleD into an ancient tombstone have more in common with the data in your phone or laptop than you may realize. They both involve conventional, classical information, carried by hardware that is relatively immune to errors. The situation inside a quantum computer is far different: The information itself has its own idiosyncratic properties, and compared with standard digital microelectronics, state-of-the-art quantum-computer hardware is more than a billion trillion times as likely to suffer a fault. This tremendous susceptibility to errors is the single biggest problem holding back quantum computing from realizing its great promise. Fortunately, an approach known as quantum error correction (QEC) can remedy this problem, at least in principle. A mature body of theory built up over the past quarter century now provides a solid theoretical foundation, and experimentalists have demonstrated dozens of proof-of-principle examples of QEC. But these experiments still have not reached the level of quality and sophistication needed to reduce the overall error rate in a system.
keywords:
مقاله انگلیسی
197 عوامل تعیین کننده باز بودن کسب و کار در فرآیندهای نوآوری
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 13
مفهوم نوآوری باز نه تنها به عنوان یک موضوع مطالعه در دانشگاهیان، بلکه به عنوان چارچوبی برای توسعه مدل های جدید مدیریت کسب و کار به اهمیت ویژه ای دست یافته است. این مقاله به بررسی عوامل تعیین کننده یکی از ابعاد نوآوری باز مرتبط با استفاده از دانش خارجی برای توسعه فرآیندهای نوآوری تجاری می پردازد. تجزیه و تحلیل بر اساس ریز داده های توسعه و نوآوری فناوری بررسی EDIT 2015 - 2016 انجام شده توسط آژانس آماری کلمبیا (DANE) انجام شده است. برای این منظور، معیاری که میزان باز بودن شرکت را در رابطه با استفاده از منابع اطلاعاتی خارجی برای توسعه فعالیت‌های نوآورانه نشان می‌دهد، معرفی شده است. متغیرهای مرتبط با قابلیت‌های فن‌آوری شرکت، موانع نوآوری و استراتژی مناسب‌بودن به عنوان عوامل تعیین‌کننده در نظر گرفته می‌شوند.
کلیدواژه ها: نوآوری باز | منابع اطلاعاتی | تحقیق و توسعه | استراتژی های مناسب سازی
مقاله ترجمه شده
198 Quantum Error Mitigation Relying on Permutation Filtering
کاهش خطای کوانتومی با تکیه بر فیلتر جایگشت-2022
Quantum error mitigation (QEM) is a class of promising techniques capable of reducing the computational error of variational quantum algorithms tailored for current noisy intermediate-scale quantum computers. The recently pro- posed permutation-based methods are practically attractive, since they do not rely on any a priori information concerning the quantum channels. In this treatise, we propose a general framework termed as permutation filters, which includes the existing permutation-based methods as special cases. In particular, we show that the proposed filter design algorithm always converge to the global optimum, and that the optimal filters can provide substantial improvements over the existing permutation-based methods in the presence of narrowband quantum noise, corresponding to large-depth, high-error-rate quantum circuits.
keywords: Quantum error mitigation | permutation filtering | permutation symmetry | variational quantum algorithms.
مقاله انگلیسی
199 Quantum Federated Learning With Decentralized Data
یادگیری فدرال کوانتومی با داده های غیرمتمرکز-2022
Variational quantum algorithm (VQA) accesses the centralized data to train the model, and using distributed computing can significantly improve the training overhead; however, the data is privacy sensitive. In this paper, we propose communication-efficient learning of VQA from decentralized data, which is so-called quantumfederated learning(QFL).Motivated by the classical federated learning algorithm, we improve data privacy by aggregating updates from local computation to share model parameters. Here, aiming to find approximate optima in the parameter landscape, we develop an extension of the conventional VQA. Finally, we deploy onthe TensorFlowQuantum processor within variational quantumtensor networks classifiers, approximate quantum optimization for the Ising model, and variational quantum eigensolver for molecular hydrogen. Our algorithm demonstrates model accuracy from decentralized data, which have higher performance on near-term processors. Importantly, QFL may inspire new investigations in the field of secure quantum machine learning.
Index Terms: Quantum algorithm | quantum computing | quantum information | quantum machine learning.
مقاله انگلیسی
200 پیاده سازی یک راه حل حسابداری هزینه هوش تجاری در یک محیط مراقبت های بهداشتی
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 12
محیط سیستم سلامت در پرتغال یک نگرانی دائمی برای جامعه ما است. با توجه به این موضوع، مانند هر بخش دیگری، منطقه بیمارستان دارای ساختار پیچیده ای است که حجم زیادی از اطلاعات را در خود جای داده است که فرآیند تصمیم گیری را دشوار می کند. با این کار، نیاز به بهبود مدیریت خدمات و منابع موسسات بهداشتی وجود دارد. با در نظر گرفتن این موضوع، راه حل شامل تبدیل سیستم فعلی با کمک سیستم های اطلاعاتی برای پیاده سازی می شود. بنابراین، ایده پیاده‌سازی سیستم‌های اطلاعاتی که از هوش تجاری در بیمارستان‌ها استفاده می‌کنند، مطرح می‌شود، تمرکز این پروژه کمک به مدیران در تحلیل حسابداری تحلیلی است. با مشارکت Centro Hospitalar Universitário do Porto، تصمیم گرفته شد تا استفاده از هوش تجاری را با هدف پیاده سازی یک راه حل تکمیلی برای طرح حسابداری بهای تمام شده موجود، با هدف بهبود کارایی و ارائه ابزارهای جدید مدیریت به مدیران مورد بررسی قرار دهیم.
کلمات کلیدی: حسابداری بهای تمام شده | هوش تجاری | مراقبت های بهداشتی
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 1245 :::::::: بازدید دیروز: 3084 :::::::: بازدید کل: 4329 :::::::: افراد آنلاین: 12