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RFP-CUSTOMER-SATISFACTION-SURVEY.pdf - 内罗毕
在提交提案截止日期之前的任何时间，ZEP-RE 可以出于任何原因，无论是主动还是为了响应潜在提案人的澄清要求，通过修订修改 RFP 文件。修订内容也将发布在 ZEP-RE 网站上和/或通过电子邮件传达。提案语言 提案人准备的提案以及提案人与 ZEP-RE 之间交换的与提案有关的所有信函和文件均应以英文书写。利益冲突 提案人必须在其提案中确认，根据其目前的最佳知识，在为 ZEP-RE 提供服务时不存在任何实际或潜在的利益冲突。提交提案的截止日期
量子傅里叶变换及应用
这个电路使用了多少个门？我们首先对第一个量子比特执行一个 Hadamard 门和 n − 1 次条件旋转，总共 n 个门。然后对第二个量子比特执行一个 Hadamard 门和 n − 2 次条件旋转，总共 n + (n − 1) 个门。继续这样做，我们看到需要 n+(n−1)+···+1 = n(n+1)/2 个门，加上涉及交换的门。最多需要 n/2 次交换，每次交换可使用三个 CNOT 门完成。因此，该电路提供了用于执行量子傅里叶变换的 Θ(n 2 ) 算法。
根据图状态将量子电路映射到浅深度测量模式
摘要 基于测量的量子计算 (MBQC) 范式始于高度纠缠的资源状态，通过自适应测量和校正在该状态上执行幺正操作以确保确定性。这与更常见的量子电路模型形成对比，在更常见的量子电路模型中，幺正操作在最终测量之前直接通过量子门实现。在这项工作中，我们将 MBQC 中的概念融入电路模型以创建一种混合模拟技术，使我们能够将任何量子电路拆分为经典高效可模拟的 Clifford 部分和由稳定器状态和局部（自适应）测量指令（即所谓的标准形式）组成的第二部分，该部分在量子计算机上执行。我们进一步使用图状态形式处理稳定器状态，从而显著减少某些应用的电路深度。我们表明，可以使用协议中的完全并行（即非自适应）测量来实现相互交换的运算符组。此外，我们还讨论了如何通过调整资源状态来同时测量相互交换的可观测量组，而不是像在电路模型中那样在测量之前执行昂贵的基础变换。最后，我们通过两个具有高度实际意义的例子证明了该技术的实用性——用于水分子基态能量估计的量子近似优化算法和变分量子特征求解器 (VQE)。对于 VQE，我们发现与标准电路模型相比，使用测量模式可以将深度减少 4 到 5 倍。同时，由于我们结合了同时测量，与在电路模型中单独测量泡利弦相比，我们的模式使我们可以将拍摄次数节省至少 3.5 倍。
神经形态人工智能系统
经典计算机被理解为冯·诺依曼架构的硬件实现。它假设所有计算都表示为程序，即机器命令序列。命令由处理器执行（大多数处理器都有几个相对独立运行的计算核心）。命令和数据存储在共享内存中。该架构的瓶颈是内存和处理器之间的数据总线的带宽有限。数据总线的负载主要来自于程序执行过程中各个核心通过RAM交换的中间计算数据的传输。在冯·诺依曼计算机上计算感知器的输出值时，需要执行尽可能多的内存读取操作
美国最高法院综述导航AI边境
Sameera Kimatrai是吉布森迪拜办公室，邓恩和克鲁奇的律师的一项英国法律，也是该公司金融监管实践小组的成员。她在阿联酋的政府，监管机构和各种金融机构都有咨询经验，包括投资经理，商业和投资银行，支付服务提供商以及数字资产服务提供商在阿联酋岸上和金融区中的复杂监管问题。Sameera在整个中东和非洲的数字资产监管方面具有特殊的经验，他们在大型数字资产交换的法律部门担任高级监管律师。
关键比较参考值的统计解释...
NMI 之间测量比对的主要目的是测试参与国进行的测量是否在考虑到分配给测量的不确定性的情况下保持一致。如果发现不一致，参与国应采取必要的纠正措施以获得一致性。否则，跨境交换的测量结果不能被视为等效的，除非增加“国家间不确定性”，这将与 SI 单位制的概念不一致。”本文基于对 CIPM 关键比对目标的第二种解释：通常，CIPM 关键比对的参与者是属于相应咨询委员会的 NMI；至少其中一些 NMI 提供 SI 值的实现，以建立其国家进行的测量的可追溯性。目的
点对点能量平台：制作的激励措施
在本文中，我们分析了电子领域中新的点对点交流模型可能是有效的，并且可能会产生激励措施，以基于可再生能源来投资于分散的国内生产单位。我们将电力的本地交换系统建模，设计为交易平台，该平台决定了不断的时间购买和销售价格。这使我们能够质疑生产商参与点对点能源交流，并愿意投资当地能源生产。与No-Platform配置相比，我们表明，最大化的纯交易福利平台至少产生了安装国内生产单元的激励措施。然后，我们挑战了这一主要结果，考虑到点对点能量交换的几个相关功能。
马尼托巴省的人工智能
TheoryMesh 提供软件解决方案，帮助数字化和优化食品供应链。他们当前的平台包括扫描纸质文档的数字化和流程优化。对于农业和食品行业，公司之间交换的大部分信息都是纸质的。TheoryMesh 的软件使用人工智能来确定新扫描文档中包含的信息，然后不断进行训练以改进从这些文档中捕获数据的能力。他们的流程优化软件允许公司创建多步骤流程，然后使用人工智能提供关于如何获得最佳输出的分析和预测分析。对于食品公司来说，这可能包括调整复杂提取过程中的参数或更好地控制输入谷物的特性。