آیا یک عملیات واحد همیشه یک چرخش را نشان می دهد؟
در قلمرو پردازش اطلاعات کوانتومی، عملیات واحد نقش اساسی در تبدیل حالات کوانتومی دارد. این سوال که آیا یک عملیات واحد همیشه یک چرخش را نشان میدهد بسیار جالب است و به درک دقیق مکانیک کوانتومی نیاز دارد. برای پرداختن به این پرسش، بررسی ماهیت تبدیلهای واحد و آنها ضروری است
نقض نابرابری بل با درهم تنیدگی کوانتومی مرتبط است آیا یک پدیده محلی است؟
نقض نابرابری بل یک مفهوم اساسی در مکانیک کوانتومی است که ارتباط نزدیکی با پدیده درهم تنیدگی کوانتومی دارد. نابرابری بل، که توسط فیزیکدان جان بل در دهه 1960 ارائه شد، یک عبارت ریاضی است که محدودیت های فیزیک کلاسیک را در برابر پیش بینی های مکانیک کوانتومی آزمایش می کند. به عنوان یک قدرتمند عمل می کند
Decoherence مسئول اجرا نشده هنوز کامپیوترهای کوانتومی مقیاس پذیر در اثرات کوانتومی غیر محلی است؟
Decoherence نقش مهمی در جلوگیری از اجرای کامپیوترهای کوانتومی مقیاس پذیر با ایجاد مشکلاتی با اثرات کوانتومی غیر محلی ایفا می کند. برای درک این موضوع، باید به مفاهیم بنیادی اطلاعات کوانتومی بپردازیم. رایانههای کوانتومی از بیتها یا کیوبیتهای کوانتومی استفاده میکنند، که میتوانند در حالتهای برهم نهی وجود داشته باشند و امکان محاسبات موازی را فراهم کنند. با این حال، حفظ این کوانتوم ظریف
- منتشر شده در اطلاعات کوانتومی, مبانی اطلاعات کوانتومی EITC/QI/QIF, خلاصه, خلاصه
آیا کامپیوترهای کوانتومی مقیاس پذیر امکان استفاده عملی از اثرات کوانتومی غیر محلی را می دهند؟
رایانههای کوانتومی مقیاسپذیر این نوید را دارند که کاربردهای عملی اثرات کوانتومی غیرمحلی را ممکن میسازند. برای درک این بیانیه، بررسی اصول اساسی محاسبات کوانتومی و مفهوم غیرمحلی در مکانیک کوانتومی بسیار مهم است. رایانههای کوانتومی از بیتها یا کیوبیتهای کوانتومی استفاده میکنند که میتوانند در حالتهای برهم نهی وجود داشته باشند و به آنها اجازه نمایش دهند.
- منتشر شده در اطلاعات کوانتومی, مبانی اطلاعات کوانتومی EITC/QI/QIF, خلاصه, خلاصه
دو سیستم از هم جدا شده فضایی در محدوده محلی هستند؟
در قلمرو اطلاعات کوانتومی، مفهوم محلی بودن نقشی محوری در درک رفتار سیستم های کوانتومی ایفا می کند. هنگامی که گفته می شود دو سیستم از هم جدا شده فضایی در داخل محدوده های محلی قرار دارند، به این اصل اشاره دارد که اندازه گیری ها یا تعاملات روی یک سیستم نباید تأثیر آنی بر روی سیستم داشته باشد.
ماتریس های پائولی مشاهده پذیرهای چرخشی را نشان می دهند؟
ماتریس های پائولی در واقع نمایانگر مشاهدات اسپین در مکانیک کوانتومی هستند. این ماتریس ها که به نام فیزیکدان ولفگانگ پائولی نامگذاری شده اند، مجموعه ای از سه ماتریس پیچیده هرمیتی 2×2 هستند که نقش اساسی در توصیف رفتار ذرات اسپین-1/2 دارند. در زمینه اطلاعات کوانتومی، درک اهمیت ماتریس های پائولی برای دستکاری و دستکاری بسیار مهم است.
آیا keras راه حل بهتری نسبت به TFlearn است؟
Keras و TFlearn دو کتابخانه محبوب یادگیری عمیق هستند که بر روی TensorFlow، یک کتابخانه منبع باز قدرتمند برای یادگیری ماشین توسعه یافته توسط Google ساخته شده اند. در حالی که هدف Keras و TFlearn ساده کردن فرآیند ساخت شبکه های عصبی است، تفاوت هایی بین این دو وجود دارد که ممکن است بسته به نوع خاص، یکی را انتخاب بهتری کند.
متن به گفتار
متن به گفتار (TTS) یک فناوری است که متن را به زبان گفتاری تبدیل می کند. در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابری گوگل، TTS نقش مهمی در افزایش تجربه و دسترسی کاربر دارد. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، سیستمهای TTS میتوانند گفتار انسانمانندی را از متن نوشته شده تولید کنند و برنامهها را قادر میسازد تا از طریق گفتاری با کاربران ارتباط برقرار کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه می توانیم در عمل در برابر حملات brute force دفاع کنیم؟
دفاع در برابر حملات brute force در حفظ امنیت برنامه های کاربردی وب بسیار مهم است. حملات Brute Force شامل آزمایش ترکیب های متعددی از نام های کاربری و رمز عبور برای دسترسی غیرمجاز به یک سیستم است. این حملات می توانند خودکار شوند و آنها را به ویژه خطرناک می کند. در عمل، چندین استراتژی وجود دارد که می تواند برای محافظت در برابر بی رحمی به کار رود
- منتشر شده در امنیت سایبری, تست نفوذ برنامه های کاربردی وب EITC/IS/WAPT, تست نیروی بی رحم, تست نیروی بی رحم با Burp Suite
در TensorFlow 2.0 و جدیدتر، جلسات دیگر مستقیماً استفاده نمی شوند. آیا دلیلی برای استفاده از آنها وجود دارد؟
در نسخههای TensorFlow 2.0 و نسخههای بعدی، مفهوم جلسات که یک عنصر اساسی در نسخههای قبلی تنسورفلو بود، منسوخ شده است. از Session ها در TensorFlow 1.x برای اجرای نمودارها یا بخش هایی از نمودارها استفاده شد که امکان کنترل زمان و مکان انجام محاسبات را فراهم می کرد. با این حال، با معرفی TensorFlow 2.0، اجرای مشتاقانه تبدیل شد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, TensorFlow, اصول TensorFlow