Использование квантового машинного обучения для ускорения анализа сигналов ЭЭГ “`html Квантовое машинное обучение для ускорения анализа сигналов ЭЭГ Истоки квантовых вычислений уходят к идеям Ричарда Фейнмана о симуляции различных гамильтонианов с использованием контролируемых квантовых систем, а Дэвид Дойч позднее сформулировал теорию квантовых машин Тьюринга. Это привело к предложению множества квантовых алгоритмов, способствуя быстрым достижениям в области квантовых вычислений. Обработка сигналов ЭЭГ с использованием квантового машинного обучения Сигналы ЭЭГ записывают электрическую активность мозга через электроды на коже головы, что важно для понимания нейронных процессов и диагностики расстройств. Автоматизированный анализ сигналов ЭЭГ включает предварительную обработку, извлечение признаков и классификацию. Процедура подготовки квантового состояния Процедура подготовки квантового состояния разработана Колледжем информационной инженерии Университета Шанхайского морского флота, Центром исследований интеллектуальной обработки информации и квантового интеллектуального вычисления, а также Школой компьютерных наук и инженерии Университета науки и технологий провинции Аньхой. Сигнал ЭЭГ изначально кодируется в квантовое состояние амплитуды, облегчая многоканальные и многопробные сценарии. Экспериментальные результаты Исследователи подробно описывают экспериментальные результаты предложенной структуры. Начальный набор данных ЭЭГ преобразуется в соответствующее квантовое состояние. Затем применяется модуль QWPT, давая 64 признака на образец. Эти признаки служат в качестве входных данных для обучения и тестирования модели QSVM. Заключение Подход квантовой механики к обработке сигналов ЭЭГ позволяет эффективное извлечение признаков и классификацию. Экспериментальная проверка на реальных данных подтверждает его целесообразность и эффективность, демонстрируя экспоненциальное ускорение по сравнению с классическими методами в сложности. Источники https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9112355 https://en.wikipedia.org/wiki/Electroencephalography Используйте искусственный интеллект для развития вашего бизнеса Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Quantum Machine Learning for Accelerating EEG Signal Analysis. Применение автоматизации и ключевые показатели эффективности Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ. Выбор подходящего решения Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию. Советы по внедрению ИИ Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/itinainews или в Twitter https://twitter.com/itinairu45358. AI Sales Bot Попробуйте https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab https://itinai.ru. Будущее уже здесь! “` Если вам нужны рекомендации... https://saile.ru/%d0%b8%d1%81%d0%bf%d0%be%d0%bb%d1%8c%d0%b7%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%ba%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d1%82%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be/