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高血压患者 - 最近血压（过去 12 个月内）达到目标值的患者百分比（79 岁或以下，血压 <140/90；80 岁以上，血压 <150/90） 季度 Q4 23/24 66.47% 63.16% 66.16% 61.72% 69.03% 63.34% 66.27% 64.45% 64.60% 63.94%

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b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
1900 年

b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'

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b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
2022 年

b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。

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用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
2021 年

用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。

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 武装部队部为我提供了住宿。这是什么类型的公园？随着住房雄心计划的实施，武装部队内部的租赁管理正在发生一些变化。为了帮助您了解影响到您的变化，您可以在此找到有关该部的住房存量的信息。武装部队部的房地产组合包括约 30,000 套住宅。并非所有人都拥有相同的地位。这对租赁管理有影响，因为租赁管理根据公园的类型遵循不同的规则。 - 州立公园（占公园总数的28％）。这些是国家所有的房屋。作为用户服务机构的武装部队部自 2023 年 1 月 1 日起将其管理委托给 NOVÉ 集团。如果您已收到 NOVE（您的新租赁管理联系人）的一份不稳定居住协议 (COP) 并需要签署，则您的住宿属于此类型。 - 已批准的园区（占园区总面积的 70%），即通过与出租人和社会或非社会运营商（例如 CDC Habitat、BATIGÈRE、SA HLM Logis Familial Varois 等）达成协议保留的住房。这些房屋不属于国家所有。武装部队部向这些运营商支付了一笔财政资助，以便其国民能够使用这些设备。如果您在入住时签署了“经典”租赁合同，您的住宿就属于此类。您不会受到州立公园特定措施的影响。 - 租赁存量（占总存量的 2%），即从私人业主租赁的住房。根据您所承担的具体职能（NAS 或 COP/A），我们为您分配了此类住宿。您不会受到州立公园特定措施的影响。  为什么我的租金和费用在 2023 年 1 月 1 日上涨？本信息中包含的信息涉及武装部队部分配的所有住宿的居住者，无论财产类型如何（国有、承包或租赁）。此外，更普遍地说，下面解释的增长也影响到法国的所有住房，无论租赁情况如何。众所周知，住宅租金包括固定部分（月租金或裸租金）和租赁费用，其中包括公用事业费用（水、电、煤气、暖气）、与公共区域维护有关的费用（集体设备的日常维修）以及房主转嫁给居住者的租赁税（例如家庭垃圾收集）。至于费用，这些费用是按月支付的，根据实际发票每年调整。关于固定部分，就是租金。 1月1日起，州立公园的占用费和保留公园的租金受到租金固定部分法定重估的影响。此次重新估价是一项合法的、普遍的措施，涉及法国所有私人和公共租赁物业。这是租赁审查指数（IRL）的应用。 2023 年年度重估为 3.6%。这一变化比近年来的变化要大得多，因为 IRL 反映了通货膨胀对租金的影响。关于在基本租金（占用费或经批准的公园租金）中添加的费用的规定；它们还遭受通货膨胀的困扰。能源成本、小型工程甚至工资上涨的增加转嫁到维护服务上，不可避免地会导致租赁费用的增加。
2023 年

 武装部队部为我提供了住宿。这是什么类型的公园？随着住房雄心计划的实施，武装部队内部的租赁管理正在发生一些变化。为了帮助您了解影响到您的变化，您可以在此找到有关该部的住房存量的信息。武装部队部的房地产组合包括约 30,000 套住宅。并非所有人都拥有相同的地位。这对租赁管理有影响，因为租赁管理根据公园的类型遵循不同的规则。 - 州立公园（占公园总数的28％）。这些是国家所有的房屋。作为用户服务机构的武装部队部自 2023 年 1 月 1 日起将其管理委托给 NOVÉ 集团。如果您已收到 NOVE（您的新租赁管理联系人）的一份不稳定居住协议 (COP) 并需要签署，则您的住宿属于此类型。 - 已批准的园区（占园区总面积的 70%），即通过与出租人和社会或非社会运营商（例如 CDC Habitat、BATIGÈRE、SA HLM Logis Familial Varois 等）达成协议保留的住房。这些房屋不属于国家所有。武装部队部向这些运营商支付了一笔财政资助，以便其国民能够使用这些设备。如果您在入住时签署了“经典”租赁合同，您的住宿就属于此类。您不会受到州立公园特定措施的影响。 - 租赁存量（占总存量的 2%），即从私人业主租赁的住房。根据您所承担的具体职能（NAS 或 COP/A），我们为您分配了此类住宿。您不会受到州立公园特定措施的影响。  为什么我的租金和费用在 2023 年 1 月 1 日上涨？本信息中包含的信息涉及武装部队部分配的所有住宿的居住者，无论财产类型如何（国有、承包或租赁）。此外，更普遍地说，下面解释的增长也影响到法国的所有住房，无论租赁情况如何。众所周知，住宅租金包括固定部分（月租金或裸租金）和租赁费用，其中包括公用事业费用（水、电、煤气、暖气）、与公共区域维护有关的费用（集体设备的日常维修）以及房主转嫁给居住者的租赁税（例如家庭垃圾收集）。至于费用，这些费用是按月支付的，根据实际发票每年调整。关于固定部分，就是租金。 1月1日起，州立公园的占用费和保留公园的租金受到租金固定部分法定重估的影响。此次重新估价是一项合法的、普遍的措施，涉及法国所有私人和公共租赁物业。这是租赁审查指数（IRL）的应用。 2023 年年度重估为 3.6%。这一变化比近年来的变化要大得多，因为 IRL 反映了通货膨胀对租金的影响。关于在基本租金（占用费或经批准的公园租金）中添加的费用的规定；它们还遭受通货膨胀的困扰。能源成本、小型工程甚至工资上涨的增加转嫁到维护服务上，不可避免地会导致租赁费用的增加。

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