ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਯੂਨੀਟਰੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਯੂਨੀਟਰੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਏਕਾਤਮਕ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਇਕਪਾਸੜ ਤਬਦੀਲੀ
ਘੰਟੀ ਦੀ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੁਆਂਟਮ ਉਲਝਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਕੀ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ?
ਬੇਲ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਉਲਝਣ ਦੇ ਵਰਤਾਰੇ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। 1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੌਨ ਬੈੱਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਬੇਲ ਅਸਮਾਨਤਾ, ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕਲਾਸੀਕਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਬੈਲ ਸਟੇਟ ਸਰਕਟ
ਗੈਰ-ਸਥਾਨਕ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਲਾਗੂ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?
ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਗੈਰ-ਸਥਾਨਕ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਕੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੁਆਂਟਮ ਬਿੱਟਾਂ ਜਾਂ ਕਿਊਬਿਟਸ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਸੰਖੇਪ, ਸੰਖੇਪ
ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਗੈਰ-ਸਥਾਨਕ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਗੇ?
ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਗੈਰ-ਸਥਾਨਕ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਥਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸਥਾਨਕਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੁਆਂਟਮ ਬਿੱਟਾਂ ਜਾਂ ਕਿਊਬਿਟਸ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸੁਪਰਪੁਜ਼ੀਸ਼ਨ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਸੰਖੇਪ, ਸੰਖੇਪ
ਦੋ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਸਿਸਟਮ ਲੋਕੇਲਿਟੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ?
ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਥਾਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦੋ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਲਿਟੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਮਾਪ ਜਾਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਇੱਕ ਤਤਕਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪੌਲੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਪਿਨ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ?
ਪੌਲੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸਪਿੱਨ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵੋਲਫਗਾਂਗ ਪੌਲੀ ਦੇ ਨਾਮ ਤੇ ਰੱਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਿੰਨ 2×2 ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਰਮੀਟੀਅਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਸਪਿੱਨ-1/2 ਕਣਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਪੌਲੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ
ਕੀ ਕੇਰਸ TFlearn ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੈ?
Keras ਅਤੇ TFlearn TensorFlow ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੀਫਲਰਨ ਦੋਵੇਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹਨ ਜੋ ਖਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ
ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ (TTS) ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਟੀਟੀਐਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਟੀਟੀਐਸ ਸਿਸਟਮ ਲਿਖਤੀ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀ ਬੋਲੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤਾਕਤ ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤਾਕਤ ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਬਰੂਟ ਫੋਰਸ ਹਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡਾਂ ਦੇ ਕਈ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਮਲੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ, ਜੋ ਕਿ TensorFlow ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਸੀ, ਨੂੰ ਬਰਤਰਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, TensorFlow 2.0 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਬਣ ਗਿਆ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, TensorFlow, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਬੇਸਿਕਸ