摘要 — 为了将量子系统实际用于解决实际问题,需要将大量经典数据传输/编码到量子域。通常通过合成和初始化相应的量子态将任意经典数据编码到量子设备中。然而,当前的任意状态合成技术会产生深而复杂的量子电路,导致状态保真度低,并可能违反退相干约束。在这项工作中,我们提出了一种改进的方法和优化的电路,用于从给定的经典数据合成任意量子态。与现有方法相比,所提出的方法可产生具有较低门数、较低电路深度和高状态保真度的电路。通过在 MATLAB 和 IBM qasm 中进行模拟以及在 IBM 量子设备上的实际实现,对所提出的方法进行了评估。实验结果表明,与现有方法相比,门数和电路深度减少了一半。索引术语 — 量子计算,量子电路
结果:与非糖尿病相比,糖尿病参与者的OAB患病率增加了77%。随着与糖尿病相关标记的四分位数增加,在三种模型中,OAB单调的几率增加(所有趋势<0.001)。Glyemoglobin与OAB表现出线性关联(非线性> 0.05)。白细胞显着介导了与OAB的糖尿病相关标记(Glyemogomoglobin,禁食葡萄糖和胰岛素)之间的关联,而比例分别为7.23%,8.08%和17.74%(所有P <0.0001)。中性粒细胞部分介导了(糖emogoglobin,空腹葡萄糖和胰岛素)和OAB之间的相关性,分别为6.58%,9.64%和17.93%(p <0.0001)。XGBOOST模型的机器学习构建了最佳拟合模型,XGBOOST预测Glyemoglobin是OAB上最重要的指标。
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
极化转换是光子学和量子光学元件中现代应用的基础。尽管他们的应用兴趣,但仍需要基本的理论和实验努力来利用极化光学的全部潜力。在这里,我们揭示了琼斯矩阵的两个非正交特征态的连贯超级位置可以极大地提高与经典正交极化光学的任意极化变换的效率。通过用堆叠和扭曲的配方利用跨表面,我们实施了一种强大的配置,称为“非正交跨额叶”,并在实验上证明了任意输入输出偏转模式,以达到近乎100%的传输效率,以宽敞的宽带和角度增强范围和角度增强方式。此外,我们提出了一种路由方法,以投射具有四链循环圆极化成分的独立相全息图。我们的结果概述了一个强大的范式,以实现极有效的极化光学元件,以及在微波和光学频率下进行通信和信息加密的极化多路复用。
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Donor Oligo 可置换约1 ~ 90nt 的长度Plasmid DNA donor Kit 可嵌入mKate Reporter 于任意指定位置应用: SNP/ insertion / deletion / protein fusion 研究
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