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% 基于DCT域QIM的音频信息伪装算法 通信学报 2009 % 摘要：音频与图像相比具有信息冗余大、随机性强的特点，在音频中实现无误码的信息提取的难度更大。提出 % 一种基于DCT域QIM(quantization index modulation)的音频信息伪装算法，算法特点如下：应用QLM原理，以量 % 化的方式嵌入信息，根据量化区间与信息比特的映射关系提取信息，可实现盲提取；采用改进的QIM方案，针对信 % 息提取的误码，在嵌入端与提取端进行容错处理，保证了隐藏信息的强顽健性；隐藏容量

QLM小日历.exe

最近，提出了一种量子语言模型（QLM）来对术语依赖于量子理论（QT）框架进行建模，并相继应用于信息检索（IR）中。 尽管如此，QLM的依存关系是基于术语的共现，尚未考虑量子纠缠（QE），它是一个关键的量子概念，具有重要的认知意义。 在QT中，纠缠态可以提供对现实性质的更完整描述，并确定全局考虑的对象的内在关联，而不是表面上的那些共现。 但是，在后测量配置中使用经典的文本统计信息来确定和测量QE是一个真正的挑战。 为了规避此问题，我们从理论上证明了量化宽松与统计上无条件的纯依存关系（UPD）之间的

量子概率框架最近已应用于信息检索（IR）。 代表性的是量子语言模型（QLM），它是为通过单个查询进行即席检索而开发的，并且相对于传统语言模型已取得了显着改进。 在QLM中，将定义在量子概率空间上的密度矩阵表示为用户针对特定查询的搜索意图。 但是，QLM无法捕获查询历史记录中用户信息需求的动态。 此限制限制了它在动态搜索任务（例如会话搜索）上的进一步应用。 在本文中，我们提出了一种基于会话的量子语言模型（SQLM），该模型可处理多查询会话搜索任务。 在SQLM中，提出了一种密度矩阵转换模型，通过结