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霍普夫代数、量子群和拓扑场论
5 拓扑场论和量子码 149 5.1 关键范畴和关键霍普夫代数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... 184 5.5.6 拓扑量子计算和 Turaev-Viro 模型 . . . . . . . . . . . . 185
tms320第二代数字信号处理器
80 ns 指令周期时间 544 字片上数据 RAM 4K 字片上安全程序 EPROM (TMS320E25) 4K 字片上程序 ROM (TMS320C25) 128K 字数据/程序空间 32 位 ALU/累加器 16 16 位乘法器，乘积为 32 位 用于数据/程序管理的块移动 重复指令以有效利用程序空间 用于直接编解码器接口的串行端口 用于同步多处理器配置的同步输入 用于与慢速片外存储器/外设通信的等待状态 用于控制操作的片上定时器 单 5V 电源 封装：68 引脚 PGA、PLCC 和 CER-QUAD 用于 EPROM 编程的 68 至 28 引脚转换适配器插座 提供商用和军用版本 NMOS 技术： — TMS32020 200 纳秒周期时间 . . . . . . . . CMOS 技术： — TMS320C25 100 纳秒周期时间 . . . . . . . . — TMS320E25 100 纳秒周期时间 . . . . . . . . — TMS320C25-50 80 纳秒周期时间 . . . . .
四元数代数和基于同源性的密码学 - LIX
2 Deuring 对应 32 2.1 三幕范畴等价 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 50 2.4.3 非最大阶的情况 . ...
人工智能时代数据驱动创新中的算法偏见
数据驱动创新 (DDI) 因其在 AI 时代改变创新的潜力而备受关注。数字巨头亚马逊、阿里巴巴、谷歌、苹果和 Facebook 因 DDI 而享有可持续的竞争优势。然而，人们对 DDI 过程中可能存在的算法偏见知之甚少，这些偏见会导致不公正、不公平或有偏见的数据产品开发。因此，这篇客座编辑旨在通过系统的文献综述、主题分析和澳大利亚机器人债务计划的案例研究，探索整个 DDI 过程中算法偏见的来源。研究结果表明，算法偏见有三个主要来源：数据偏见、方法偏见和社会偏见。从理论上讲，我们的研究结果阐明了动态管理能力在解决各种偏见方面的作用。从实践上讲，我们提供了解决算法偏见的指南，重点关注数据、方法和管理能力。
AP® 物理 1：基于代数的 2023 年评分指南
• 所用材料的物理因素（例如，车轮具有不可忽略的转动惯量、斜坡颠簸、车轮摇晃或不是完美的圆形、斜坡底部不平、地板不平。）• 环境中的物理因素（例如，房间正在加速、电梯、实验是在高海拔或不同的星球上进行的。）• 测量收集中的物理错误（例如，时间、位置或角度测量不正确。）
AP® 物理 1：基于代数的 2022 年评分指南
碰撞前粘土-块体和球体-块体系统的动量在两种情况下都是相同的，因为动量在碰撞中不会改变；碰撞后也一样。情况 B 中的球体从块体上弹起，因此碰撞后的动量小于情况 A 中的粘土（或为负）。为了使两种情况下的系统在碰撞后具有相同的动量，块体 B 的动量必须大于块体 A，因此速度也更大。块体下落所需的时间相同，因此块体 B 行进的水平距离（发射速度 x 下落时间）大于 d A 。
线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。
对两个数字签名的代数和量子攻击......
在 [7] 中，作者提出了两种数字签名方案，他们声称这些方案是量子安全的，即可抵抗量子算法的攻击。这里我们表明，事实上，存在一个多项式时间量子算法（用于解决隐藏子群问题），允许人们在任一方案中伪造数字签名。请注意，[2] 中提供了一种用于解决任何阿贝尔（=交换）群中隐藏子群问题的多项式时间量子算法（另见 [12]）。此外，我们确定所提出的方案通常甚至容易受到不使用量子算法的攻击。包括 [5] 和 [6] 在内的几个其他类似的数字签名方案也可以使用相同的方法进行攻击。我们还注意到，在 [8] 中，作者提出了一种基于类似思想的公钥建立协议。该协议在 [3] 中受到了一种与我们完全不同的方法的攻击。
量子计算拓扑的字符品种和代数表面
摘要：结果表明，由于其SL 2（c）字符品种与代数表面有关的某些有限呈现的组的表示理论。我们利用代数表面和相关拓扑工具的Enriques -Kodaira分类，以使此类表面明确。我们研究了SL 2（c）角色品种与拓扑量子计算（TQC）的连接，以替代Anyons的概念。Hopf链接H的角色是Del Pezzo表面F H（换向器的轨迹），是我们对TQC的看法的内核。QUTRIT和两Q Q Qubit的魔术状态计算，在我们以前的工作中衍生自从Trefoil结中，可以从HOPF链接看作是TQC。一些两者的bianchi组的特征品种以及奇异纤维的基本组〜e 6和〜d 4包含f h。表面biration等同于k 3表面是其特征品种的另一种化合物。
AP 物理 2：基于代数的 2022 年自由回答问题
在另一个实验中，学生们有一个电容未知的电容器 CU 。他们想用一个电位差为 4.5 V 的电池和几个已知电容的其他电容器来确定 CU 。他们用电池、未知电容器和其中一个已知电容的电容器创建电路。学生们等到电容器充满电，然后记录已知电容器两端的电位差 Δ V 和未知电容器两端的电位差 Δ VU 。他们的数据显示在下页的表格中。