ترجمه فارسی مقاله CompressedMediq: خط لوله یادگیری ماشین کوانتومی ترکیبی برای داده های تصویربرداری عصبی با ابعاد بالا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی CompressedMediQ: Hybrid Quantum Machine Learning Pipeline for High-Dimensional Neuroimaging Data
عنوان مقاله به فارسی CompressedMediq: خط لوله یادگیری ماشین کوانتومی ترکیبی برای داده های تصویربرداری عصبی با ابعاد بالا
نویسندگان Kuan-Cheng Chen, Yi-Tien Li, Tai-Yu Li, Chen-Yu Liu, Cheng-Yu Chen
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Quantum Physics,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,Machine Learning,فیزیک کوانتومی , توزیع شده , موازی و محاسبات خوشه ای , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 18 September, 2024; v1 submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This paper introduces CompressedMediQ, a novel hybrid quantum-classical machine learning pipeline specifically developed to address the computational challenges associated with high-dimensional multi-class neuroimaging data analysis. Standard neuroimaging datasets, such as 4D MRI data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and Neuroimaging in Frontotemporal Dementia (NIFD), present significant hurdles due to their vast size and complexity. CompressedMediQ integrates classical high-performance computing (HPC) nodes for advanced MRI pre-processing and Convolutional Neural Network (CNN)-PCA-based feature extraction and reduction, addressing the limited-qubit availability for quantum data encoding in the NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) era. This is followed by Quantum Support Vector Machine (QSVM) classification. By utilizing quantum kernel methods, the pipeline optimizes feature mapping and classification, enhancing data separability and outperforming traditional neuroimaging analysis techniques. Experimental results highlight the pipeline's superior accuracy in dementia staging, validating the practical use of quantum machine learning in clinical diagnostics. Despite the limitations of NISQ devices, this proof-of-concept demonstrates the transformative potential of quantum-enhanced learning, paving the way for scalable and precise diagnostic tools in healthcare and signal processing.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله CompressedMediq ، یک خط لوله یادگیری ماشین کلاسیک ترکیبی جدید به طور خاص برای پرداختن به چالش های محاسباتی مرتبط با تجزیه و تحلیل داده های عصبی چند طبقه بالا که به طور خاص تهیه شده است ، معرفی شده است.مجموعه داده های تصویربرداری عصبی استاندارد ، مانند داده های MRI 4D از ابتکار عمل عصبی بیماری آلزایمر (ADNI) و تصویربرداری عصبی در زوال عقل Frontotemporal (NIFD) ، به دلیل اندازه و پیچیدگی گسترده آنها موانع قابل توجهی را نشان می دهد.CompressedMedIQ گره های محاسبات کلاسیک با کارایی بالا (HPC) را برای شبکه پیشرفته پیش پردازش MRI و شبکه عصبی حلقوی (CNN) مبتنی بر ویژگی و کاهش و کاهش و کاهش ، پرداختن به در دسترس بودن با ضریب محدود برای رمزگذاری داده های کوانتومی در NISQ (Inmediate- Noisy-کوانتومی مقیاس) دوران.این به دنبال طبقه بندی دستگاه بردار پشتیبانی کوانتومی (QSVM) است.با استفاده از روشهای هسته کوانتومی ، خط لوله نقشه برداری و طبقه بندی ویژگی ها ، افزایش جدایی داده ها و بهتر از تکنیک های تجزیه و تحلیل سنتی تصویربرداری را بهینه می کند.نتایج تجربی ، دقت برتر خط لوله در مرحله بندی زوال عقل را برجسته می کند ، و اعتبار استفاده عملی از یادگیری ماشین کوانتومی را در تشخیص بالینی تأیید می کند.با وجود محدودیت های دستگاه های NISQ ، این اثبات مفهوم پتانسیل تحول آمیز یادگیری تقویت شده کوانتومی را نشان می دهد و راه را برای ابزارهای تشخیصی مقیاس پذیر و دقیق در مراقبت های بهداشتی و پردازش سیگنال هموار می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.