Literatura académica sobre el tema "Algorithmie quantique"

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Artículos de revistas sobre el tema "Algorithmie quantique"

1

Pavel, Ilarion. "Les défis des technologies quantiques." Annales des Mines - Responsabilité et environnement N° 114, no. 2 (2024): 81–90. http://dx.doi.org/10.3917/re1.114.0081.

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Resumen
Le développement des technologies quantiques est aujourd’hui l’objet d’importants efforts de recherche, mais les résultats seront-ils à la hauteur des attentes ? L’ordinateur quantique peut résoudre certains problèmes difficiles, qui demandent à l’ordinateur classique un temps de calcul trop important, et peut également attaquer les schémas actuels de cryptage. Cependant, la réalisation d’un ordinateur quantique suffisamment puissant pour résoudre des problèmes pratiques demeure un véritable défi technologique. Il existe plusieurs technologies d’implémentation hardware , chacune avec ses avant
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2

Blais, A. "Algorithmes et architectures pour ordinateurs quantiques supraconducteurs." Annales de Physique 28, no. 5 (2003): 1–148. http://dx.doi.org/10.1051/anphys:2003008.

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3

Rahman, Mohammad Arshad. "Quantile regression using metaheuristic algorithms." International Journal of Computational Economics and Econometrics 3, no. 3/4 (2013): 205. http://dx.doi.org/10.1504/ijcee.2013.058498.

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4

MOUNT, DAVID M., NATHAN S. NETANYAHU, CHRISTINE D. PIATKO, RUTH SILVERMAN, and ANGELA Y. WU. "QUANTILE APPROXIMATION FOR ROBUST STATISTICAL ESTIMATION AND k-ENCLOSING PROBLEMS." International Journal of Computational Geometry & Applications 10, no. 06 (2000): 593–608. http://dx.doi.org/10.1142/s0218195900000334.

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Resumen
Given a set P of n points in Rd, a fundamental problem in computational geometry is concerned with finding the smallest shape of some type that encloses all the points of P. Well-known instances of this problem include finding the smallest enclosing box, minimum volume ball, and minimum volume annulus. In this paper we consider the following variant: Given a set of n points in Rd, find the smallest shape in question that contains at least k points or a certain quantile of the data. This type of problem is known as a k-enclosing problem. We present a simple algorithmic framework for computing q
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5

Kibzun, A. I. "Parallelization of the quantile function optimization algorithms." Automation and Remote Control 68, no. 5 (2007): 799–810. http://dx.doi.org/10.1134/s0005117907050074.

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Papacharalampous, Georgia, Hristos Tyralis, Andreas Langousis, et al. "Probabilistic Hydrological Post-Processing at Scale: Why and How to Apply Machine-Learning Quantile Regression Algorithms." Water 11, no. 10 (2019): 2126. http://dx.doi.org/10.3390/w11102126.

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Resumen
We conduct a large-scale benchmark experiment aiming to advance the use of machine-learning quantile regression algorithms for probabilistic hydrological post-processing “at scale” within operational contexts. The experiment is set up using 34-year-long daily time series of precipitation, temperature, evapotranspiration and streamflow for 511 catchments over the contiguous United States. Point hydrological predictions are obtained using the Génie Rural à 4 paramètres Journalier (GR4J) hydrological model and exploited as predictor variables within quantile regression settings. Six machine-learn
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Zheng, Songfeng. "Gradient descent algorithms for quantile regression with smooth approximation." International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2, no. 3 (2011): 191–207. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0031-2.

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Möller, Eva, Gert Grieszbach, Bärbel Schack, and Herbert Witte. "Statistical Properties and Control Algorithms of Recursive Quantile Estimators." Biometrical Journal 42, no. 6 (2000): 729–46. http://dx.doi.org/10.1002/1521-4036(200010)42:6<729::aid-bimj729>3.0.co;2-w.

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9

Xiang, Dao-Hong, Ting Hu, and Ding-Xuan Zhou. "Approximation Analysis of Learning Algorithms for Support Vector Regression and Quantile Regression." Journal of Applied Mathematics 2012 (2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2012/902139.

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Resumen
We study learning algorithms generated by regularization schemes in reproducing kernel Hilbert spaces associated with anϵ-insensitive pinball loss. This loss function is motivated by theϵ-insensitive loss for support vector regression and the pinball loss for quantile regression. Approximation analysis is conducted for these algorithms by means of a variance-expectation bound when a noise condition is satisfied for the underlying probability measure. The rates are explicitly derived under a priori conditions on approximation and capacity of the reproducing kernel Hilbert space. As an applicati
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10

Cheng, Hao. "Comparison of partial least square algorithms in hierarchical latent variable model with missing data." SIMULATION 96, no. 10 (2020): 825–39. http://dx.doi.org/10.1177/0037549720944467.

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Resumen
Missing data is almost inevitable for various reasons in many applications. For hierarchical latent variable models, there usually exist two kinds of missing data problems. One is manifest variables with incomplete observations, the other is latent variables which cannot be observed directly. Missing data in manifest variables can be handled by different methods. For latent variables, there exist several kinds of partial least square (PLS) algorithms which have been widely used to estimate the value of latent variables. In this paper, we not only combine traditional linear regression type PLS
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Tesis sobre el tema "Algorithmie quantique"

1

Remaud, Maxime. "Applications of Quantum Fourier Sampling and the Dihedral Hidden Subgroup Problem." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS326.

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Resumen
Le problème de sous-groupe caché (HSP) consiste à trouver un sous-groupe inconnu dans un groupe en utilisant une fonction constante et distincte sur les classes de ce sous-groupe. Il relève d'une grande importance en informatique théorique et en cryptographie et il s'avère que des algorithmes quantiques en résolvent efficacement certaines instances difficiles. Notamment, un HSP dans un groupe abélien se résout en temps polynomial en la taille du groupe (un fameux exemple est le problème de logarithme discret, résolu par l'algorithme de Shor). La résolution du HSP se fonde essentiellement sur l
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Lopez, Acevedo Olga Lucia. "Marches quantiques généralisées pour l'algorithmique quantique." Cergy-Pontoise, 2005. http://biblioweb.u-cergy.fr/theses/05CERG0258.pdf.

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Nous avons étudié les algorithmes quantiques dans le but de calculer le permanent d'une matrice avec une machine quantique. Après avoir construit quelques algorithmes, nous nous sommes interessés aux équivalents quantiques des marches aléatoires. Ces marches peuvent être à la base de nouveaux algorithmes quantiques. Nous avons commencé par généraliser le modèle existant et classifier les marches sur des graphes de Cayley de groupes simples. Nous avons étudié des marches sur l'hypercube et le réseau simple à une et deux directions. Pour ces graphes nous avons calculé analytiquement la fonction
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Lopez, Acevedo Olga. "Marches quantiques généralisées pour l'algorithmique quantique." Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00169212.

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Resumen
Nous avons étudié les algorithmes quantiques dans le but de calculer le permanent d'une matrice avec une machine quantique. Après avoir construit quelques algorithmes, nous nous sommes interessés aux équivalents quantiques des marches aléatoires. Ces marches peuvent être à la base de nouveaux algorithmes quantiques. Nous avons commencé par généraliser le modèle existant et classifier les marches sur des graphes de Cayley de groupes simples. Nous avons étudié des marches sur l'hypercube et le réseau simple à une et deux directions. Pour ces graphes nous avons calculé analytiquement la fonction
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Ollivier, Harold. "Eléments de théorie de l'information quantique, décohérence et codes correcteurs quantiques." Phd thesis, Ecole Polytechnique X, 2004. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001131.

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Resumen
Depuis 20 ans, l'information quantique a profondément changé notre façon d'appréhender la physique atomique, ainsi que la nature des ressources utiles au calcul. Cette thèse aborde trois aspects relatifs à l'information quantique: - Le phénomène de décohérence -- responsable de la transition quantique-classique -- est décrit quantitativement grâce à l'analyse de l'information mutuelle entre deux systèmes quantiques ; - Une nouvelle classe de codes correcteurs d'erreurs quantiques -- les codes convolutifs -- est introduite en detail et il est montré qu'elle partage les propriétés des codes conv
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Grospellier, Antoine. "Décodage des codes expanseurs quantiques et application au calcul quantique tolérant aux fautes." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS575.

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Resumen
Le calcul quantique tolérant aux fautes est un ensemble de techniques dont le but est d'effectuer des calculs quantiques de manière fiable en utilisant des composants bruités. Dans ce contexte, l'utilisation de codes correcteurs quantiques maintient le nombre d'erreurs présentes dans le système en dessous d'un seuil tolérable. L'un des principaux problèmes de ce domaine est d'évaluer le coût minimum (en mémoire et en temps) nécessaire pour transformer un calcul quantique idéal en un calcul tolérant aux fautes. Dans cette thèse, nous montrons que la famille des codes expanseurs quantiques assoc
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Mhalla, Mehdi. "Informatique quantique, algorithmes et complexité." Grenoble INPG, 2004. http://www.theses.fr/2004INPG0113.

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Resumen
Nous présentons dans ce travail plusieurs résultats dans différents domaines de l'information quantique. Après une première partie où nous proposons une introduction au domaine, nous proposons des caractérisations simples et efficaces du phénomène de l'intrication des états purs. Les deux formes de séparabilité étudiées sont la séparabilité totale et la p-q séparabilité. Ces caractérisations nous ont permis de donner des algorithmes optimaux de détection de la séparabilité ayant un gain quadratrique par rapport aux méthodes connues. La troisième partie s'intéresse aux jeux quantiques. Nous pré
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Javelle, Jérôme. "Cryptographie Quantique : Protocoles et Graphes." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM093/document.

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Resumen
Je souhaite réaliser un modèle théorique optimal pour les protocoles de partage de secret quantique basé sur l'utilisation des états graphes. Le paramètre représentatif d'un partage de secret à seuil est, entre autres la taille du plus grand ensemble de joueurs qui ne peut pas accéder au secret. Je souhaite donc trouver un famille de protocoles pour laquelle ce paramètre est le plus petit possible. J'étudie également les liens entre les protocoles de partage de secret quantique et des familles de courbes en géométrie algébrique<br>I want to realize an optimal theoretical model for quantum secr
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Schrottenloher, André. "Quantum Algorithms for Cryptanalysis and Quantum-safe Symmetric Cryptography." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS271.

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Resumen
La cryptographie moderne est fondée sur la notion de sécurité computationnelle. Les niveaux de sécurité attendus des cryptosystèmes sont exprimés en nombre d'opérations ; une attaque est un algorithme d'une complexité inférieure à la borne attendue. Mais ces niveaux de sécurité doivent aujourd'hui prendre en compte une nouvelle notion d'algorithme : le paradigme du calcul quantique. Dans le même temps,la délégation grandissante du chiffrement à des puces RFID, objets connectés ou matériels embarqués pose de nouvelles contraintes de coût.Dans cette thèse, nous étudions la sécurité des cryptosys
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Sanselme, Luc. "Algorithmes quantiques dans les groupes nilpotents." Paris 11, 2008. http://www.theses.fr/2008PA112297.

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Resumen
Dans cette thèse, nous commençons par donner avec précision une définition formelle des groupes boîtes noires, et nous rappelons les principaux algorithmes existant dans ce cadre. Dans un deuxième temps, nous proposons une définition nouvelle d’un groupe boîte noire quantique. Nous formalisons, par ailleurs, précisément cette définition et donnons les principaux algorithmes quantiques connus dans ce cadre. Ensuite, nous donnons un certain nombre d’algorithmes de calcul de théorie algorithmique quantique des groupes dans les groupes résolubles, et dans certaines sous-classes particulières de ce
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Tapp, Alain. "Informatique quantique, algorithmes et complexité de la communication." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape3/PQDD_0018/NQ51978.pdf.

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Libros sobre el tema "Algorithmie quantique"

1

Koenker, Roger W. An interior point algorithm for nonlinear quantile regression / Roger Koenker ; Beum J. Park. University of Illinois at Urbana-Champaign, 1992.

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Chout, Philippe. Théorie du Hasard Prévisible: Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques. Independently Published, 2020.

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3

Chout, Philippe. Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques: Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette. Independently Published, 2019.

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Hasard, Domine Le. Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette: Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques. Independently Published, 2019.

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Hasard, Domine Le. Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques: Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette. Independently Published, 2019.

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Capítulos de libros sobre el tema "Algorithmie quantique"

1

Yu, Chun-Nam, Michael Crouch, Ruichuan Chen, and Alessandra Sala. "Online Algorithm for Approximate Quantile Queries on Sliding Windows." In Experimental Algorithms. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-38851-9_25.

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2

Sharma, Dreamlee, and Tapan Kumar Chakrabarty. "A Quantile-Based Approach to Supervised Learning." In Algorithms for Intelligent Systems. Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-3357-0_21.

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3

Chen, C. "An Adaptive Algorithm for Quantile Regression." In Theory and Applications of Recent Robust Methods. Birkhäuser Basel, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-7958-3_4.

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4

Panjwani, Shweta, S. Naresh Kumar, and Laxmi Ahuja. "Bias Correction of GCM Data Using Quantile Mapping Technique." In Algorithms for Intelligent Systems. Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5077-5_55.

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5

Joseph, Ajin George, and Shalabh Bhatnagar. "A Stochastic Approximation Algorithm for Quantile Estimation." In Neural Information Processing. Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26535-3_36.

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6

Chrétien, Stéphane, Oya Ekin Karaşan, Ecenur Oguz, and Mustafa Ç. Pınar. "The Quantile Matching Problem and Point Cloud Registration." In SIAM Conference on Applied and Computational Discrete Algorithms (ACDA21). Society for Industrial and Applied Mathematics, 2021. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611976830.2.

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7

Xue, Zhengyuan. "An Effective Single-Pass Approach for Estimating the Φ-quantile in Data Streams." In Algorithms and Architectures for Parallel Processing. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-95384-3_48.

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8

Schiefer, Nicholas, Justin Y. Chen, Piotr Indyk, Shyam Narayanan, Sandeep Silwal, and Tal Wagner. "Learned Interpolation for Better Streaming Quantile Approximation with Worst-Case Guarantees." In SIAM Conference on Applied and Computational Discrete Algorithms (ACDA23). Society for Industrial and Applied Mathematics, 2023. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611977714.8.

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Giacobbe, Mirco, Thomas A. Henzinger, and Mathias Lechner. "How Many Bits Does it Take to Quantize Your Neural Network?" In Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems. Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45237-7_5.

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Resumen
Abstract Quantization converts neural networks into low-bit fixed-point computations which can be carried out by efficient integer-only hardware, and is standard practice for the deployment of neural networks on real-time embedded devices. However, like their real-numbered counterpart, quantized networks are not immune to malicious misclassification caused by adversarial attacks. We investigate how quantization affects a network’s robustness to adversarial attacks, which is a formal verification question. We show that neither robustness nor non-robustness are monotonic with changing the number of bits for the representation and, also, neither are preserved by quantization from a real-numbered network. For this reason, we introduce a verification method for quantized neural networks which, using SMT solving over bit-vectors, accounts for their exact, bit-precise semantics. We built a tool and analyzed the effect of quantization on a classifier for the MNIST dataset. We demonstrate that, compared to our method, existing methods for the analysis of real-numbered networks often derive false conclusions about their quantizations, both when determining robustness and when detecting attacks, and that existing methods for quantized networks often miss attacks. Furthermore, we applied our method beyond robustness, showing how the number of bits in quantization enlarges the gender bias of a predictor for students’ grades.
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10

Das, N. C. "Bivariate Normal Distribution and Heuristic-Algorithm of BIVNOR for Generating Biquantile Pairs." In Decision Processes by Using Bivariate Normal Quantile Pairs. Springer India, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2364-1_4.

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Actas de conferencias sobre el tema "Algorithmie quantique"

1

Silveira, Eduardo, Joaquim Assunção, and Leonardo Emmendorfer. "Quantile Symbolic Aggregate approXimation: A guaranteed equiprobable SAX." In Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/sbbd.2023.232421.

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Resumen
Time series are broadly present in science and industry. In specific scenarios, it is useful to classify series in order to gain knowledge regarding a specific range of values. In such cases, we often use symbolic representation, as it can reduce the data dimensionality creating representative symbols, making the data discrete and allowing specialized algorithms to be applied to the data. One of the most prominent methods of this type of representation is the Symbolic Aggregate approXimation (SAX), which, in addition to generating the symbolic sequence, also reduces the data dimension. However
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2

Xiao, Leibing, Xinchao Wei, Yuelei Xu, et al. "Truncated Quantile Critics Algorithm for Cryptocurrency Portfolio Optimization." In 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/smc53992.2023.10393867.

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3

Yang, Ping, Bing Xiao, Xin Chen, and Liangliang Guo. "Interval quantile maximum mutual information feature selection algorithm." In CCEAI 2023: 2023 7th International Conference on Control Engineering and Artificial Intelligence. ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3580219.3580234.

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4

Huang, Zengfeng, Lu Wang, Ke Yi, and Yunhao Liu. "Sampling based algorithms for quantile computation in sensor networks." In the 2011 international conference. ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/1989323.1989401.

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5

Haeupler, Bernhard, Jeet Mohapatra, and Hsin-Hao Su. "Optimal Gossip Algorithms for Exact and Approximate Quantile Computations." In PODC '18: ACM Symposium on Principles of Distributed Computing. ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3212734.3212770.

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6

Ramirez, M., E. Tapia, M. Block, and R. Rojas. "Quantile Linear Algorithm for Robust Binarization of Digitalized Letters." In Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2007) Vol 2. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icdar.2007.4377097.

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7

Yang, Bei, Houkuan Huang, and Zhihai Wang. "An Efficient Algorithm for Quantile Computation over Streaming Data." In 2007 Second International Conference on Bio-Inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/bicta.2007.4806436.

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8

Huang, Siyu, and Tong Tian. "Prediction of Mechanical Properties of Hot Rolled Strip Based on DBN and Composite Quantile Regression." In ACAI'21: 2021 4th International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence. ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3508546.3508656.

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9

Malik, Jahan, Punit Kumar Shet, Dhanush Gc, Naren Karri, B. H. Kushal, and Abhinay Kumar Singh. "Road Surface recognition by using Quantile Transformation and ML Algorithms." In 2022 IEEE 3rd Global Conference for Advancement in Technology (GCAT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/gcat55367.2022.9971969.

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10

Cui, Yufei, Ziquan Liu, Wuguannan Yao, et al. "Fully Nested Neural Network for Adaptive Compression and Quantization." In Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/288.

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Resumen
Neural network compression and quantization are important tasks for fitting state-of-the-art models into the computational, memory and power constraints of mobile devices and embedded hardware. Recent approaches to model compression/quantization are based on reinforcement learning or search methods to quantize the neural network for a specific hardware platform. However, these methods require multiple runs to compress/quantize the same base neural network to different hardware setups. In this work, we propose a fully nested neural network (FN3) that runs only once to build a nested set of comp
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Informes sobre el tema "Algorithmie quantique"

1

Over, Thomas, Riki Saito, Andrea Veilleux, et al. Estimation of Peak Discharge Quantiles for Selected Annual Exceedance Probabilities in Northeastern Illinois. Illinois Center for Transportation, 2016. http://dx.doi.org/10.36501/0197-9191/16-014.

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Resumen
This report provides two sets of equations for estimating peak discharge quantiles at annual exceedance probabilities (AEPs) of 0.50, 0.20, 0.10, 0.04, 0.02, 0.01, 0.005, and 0.002 (recurrence intervals of 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, and 500 years, respectively) for watersheds in Illinois based on annual maximum peak discharge data from 117 watersheds in and near northeastern Illinois. One set of equations was developed through a temporal analysis with a two-step least squares-quantile regression technique that measures the average effect of changes in the urbanization of the watersheds used i
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