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量子通道的Lyapunov指数：熵公式和通用属性
m k l（v）ρl（v）†dµ（v），l：m k→m k是可测量的函数，µ是m k的度量。在最近的一项工作[8]中，当L恒定并且等于身份矩阵时，作者考虑了此类通道φL的Lyapunov指数。在这篇论文中还考虑了φ-erg属性和纯化条件（请参见第6节的定义）。在上一篇论文（请参见[11]）中，我们表明，对于固定度量µ，它对函数lφ-erg属性是一般性（实际上，我们表明了不可约性条件是通用的）。这里的新颖性是，我们将证明纯化条件在L上也是固定度量µ的通用（请参见第9节）。此变量L的引入使我们能够在这种类型的问题中考虑通用性质的问题。我们在复杂矩阵集中使用C 0拓扑。对于附录第10节中读者的好处，我们介绍了[11]中的结果和Lyapunov指数与预先作品的关系的概述。在[8]之后，一个人可以考虑与l和µ相关联，两个相关的程序：一个用x n，n∈N表示，在射影空间p（c k）上取值；另一个用ρn，n∈N表示为d k（其中d k是一组密度运算符）。自然过渡概率在[8]中定义。分析这两个过程的ergodic属性时，φ-erg属性和纯化特性起着重要作用（请参见第6节）。在这里，我们考虑了第8节中通道的量子熵的概念，该概念最初在[3]中介绍。这表明引入的概念是自然的。对于固定的µ和一般L，在[11]中提出了熵的自然概念（请参阅未来第3节），以便在这种情况下开发吉布斯形式的版本。在[11]中的示例8.5中也介绍了某个通道（与固定马尔可夫链有关），其中使用该定义获得的值与熵的经典值相吻合。熵的这种定义是对论文[3]，[5]和[4]的概念的概括。这种特殊形式的定义熵在某种程度上是受[28]的结果启发的，该结果考虑了迭代功能系统。我们称[11]中示例8.5中描述的示例在量子信息中的Markov模型中称为示例。这是我们第8节中考虑的主要例子。
信仰的飞跃：是否存在“值得信赖”的人工智能公式？
人工智能有望塑造和改变临床实践和公共卫生。1 与此同时，人工智能应用引发了人们对它们在多大程度上依赖看似不透明的黑箱技术、减少人类评估和干预的机会以及自动化可能产生重大后果的情况、决策和分配的反思。医生对不透明算法的潜在依赖 2 — 这可能会增加而不是减少临床医生的工作量，甚至使医生成为实际上做出治疗决策的“人工智能的奴仆” 3 — 可能会影响患者的态度。鉴于这些挑战，值得信赖的人工智能的理想在许多有关人工智能道德使用的报告、声明和指南中占有突出地位。4 例如，在欧盟委员会任命的人工智能高级专家组 2019 年的指南中，5 值得信赖的人工智能是其他原则和要求所围绕的目标概念。
最大切割问题的量子风格的公式
解决量子计算机上的组合优化问题自量子计算出现以来吸引了许多研究人员。最大k -cut问题是一个具有挑战性的组合优化问题，具有多种众所周知的优化公式。然而，其混合成分线性优化（MILO）制剂和混合整数半限定的操作配方都是为了解决的所有时间耗时。以经典和量子求解器的最新进展为动机，我们研究了二进制二次优化（BQO）配方和两个二次不受约束的二元式操作配方。首先，我们将BQO配方与Milo配方进行比较。此外，我们提出了一种算法，该算法将BQO公式的任何原始分数溶液转换为可行的二元溶液，其目标值至少与分数溶液的目标值一样好。最后，我们发现了提出的二次不受欢迎的二进制优化公式的紧密惩罚系数。
使用 Blackboard 的公式编辑器
在哈特福德大学教师学习发展中心 (FCLD) 获得技术帮助 FCLD 为在教学中使用技术的教职员工提供咨询和教学支持。位于 Mortensen 203a 的 FCLD 教师实验室可供教职员工使用，并配备了教学技术相关设备，包括：PC、Mac、扫描仪和投影仪以及支持人员。需要 Blackboard 或其他教学技术支持的教职员工应联系 FCLD。电话：(860) 768-4661 电子邮件：fcld@hartford.edu 网站：http://www.hartford.edu/fcld 学生 Blackboard 支持以下仅针对 Blackboard 的学生支持。所有其他支持技术支持问题都需要联系技术服务办公室 (如下)。电话：(860) 768-4636 电子邮件：bbsupport@hartford.edu 常见问题/提交工单：http://www.hartford.edu/studentbbsupport 信息技术服务 (ITS) 服务台 用于一般计算机和互联网/网络支持问题（与课堂无直接关系，而是密码、互联网/电子邮件问题、横幅/自助服务、校园 Facebook）。 电话：(860) 768-4357 电子邮件：helpdesk@hartford.edu 网站：http://hartford.edu/ots 媒体技术服务 (MTS) 教职员工应联系 MTS 以获得有关安排或实施课堂技术（双向互动视频教室、智能讲台、笔记本电脑等）、设置 WebEx 帐户或安排和指导各种媒体设备和资源（如 LCD 数据投影仪、CD/盒式磁带播放器、电视和录像机、数字视频等）的帮助。电话：(860) 768-4357 网站：http://www.hartford.edu/mts
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
打破一个完全平衡的ASIC协处理器，在Weierstrass椭圆曲线上实现完整的添加公式
使用椭圆形曲线（EC）上有限场上的加密协议是全球范围内已知的数字签名生成和验证[1]以及相互认证的方法。ec加密操作是时间且能量昂贵，但要比RSA快得多[2]。此外，椭圆曲线密码学（ECC）使用的加密密钥比RSA明显短，同时提供相同的安全性。这减少了发送和接收消息所需的时间和能量。这些功能使ECC对不仅需要高度安全性，而且需要低功率的实时通信和数据处理的设备非常有吸引力。重要性的应用领域是物联网（IoT），自动驾驶，电子卫生，行业4.0和许多其他应用程序。
定向热流体的稳健面向对象公式化...
一种最为突出的应用方法是使用 Modelica 等语言通过微分代数方程系统对流体系统进行面向对象建模。例如，上文应用领域的所有参考文献均指 Modelica 实现，图 1 展示了作为飞机气候系统一部分的空气循环的 Modelica 模型图。Modelica 是一种开放且免费的建模语言 [5]，得到各种商业和免费工具的支持。此外，还有免费的 Modelica 标准库支持不同应用领域的通用物理建模基础：支持各种流体热力学性质模型的媒体库 [6] 和具有通用接口 [8] 的标准流体库 [7]，用于对流经体积元和系统边界之间各种组件的流体流进行建模。
使用子图池化改进逻辑公式的图神经网络表示
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是，人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效，但它们通常会做出表示权衡，从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中，我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法，旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑；例如，一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法，并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
通知 CPD-20-04 所有 CPD 公式计划受助人...
特别关注：通知 CPD-20-04 所有 CPD 公式计划受助人 发布日期：2020 年 5 月 6 日 所有 CPD 外地办事处主任 到期日期：本通知在修订、取代或撤销之前一直有效。 主题：将宽带需求和对自然灾害的适应力考虑纳入综合计划目的 美国住房和城市发展部 (HUD) 发布了最终规则，修订了 24 CFR 第 91 部分，要求受助人将对自然灾害的适应力和宽带需求的考虑纳入综合规划流程。该规则于 2016 年 12 月 16 日（81 FR 90997）在《联邦公报》上发布，规定新的要求适用于 2018 年 1 月 1 日或之后提交的综合计划。法规描述了 CPD 受助人应如何考虑对自然灾害的适应力和宽带需求，并要求受助人将其分析信息纳入综合计划。本通知总结了要求并提供了可用于支持所需规划的资源信息。本指南不涵盖或影响 24 CFR 第 91 部分下的其他现有综合计划要求。概述对于 2018 年 1 月 1 日或之后提交的任何综合计划，每个州和地方政府必须评估 1) 宽带接入的可用性，以及 2) 低收入和中等收入家庭居住的住房对自然灾害风险的脆弱性。受助人必须在 2020 年 9 月 15 日或《2020 年进一步综合拨款法案》[PL 116-94] 颁布后 270 天内将宽带和弹性组件纳入其综合计划流程。HUD 的综合计划是一种规划机制，旨在帮助各州和地方受助人评估其经济适用房和社区发展需求，并为行动和资金使用设定明智的优先事项。综合计划法规已被修订，要求各辖区考虑另外两个主题。第一个主题是低收入和中等收入家庭对宽带接入的需求。宽带是指高速、始终在线的互联网连接。第二个主题是应对自然灾害风险的需求，注意预测由于环境变化而导致的风险将如何增加
量子电脑网络中量子电路设计问题的数学公式
2（| 00+ | 11⟩）。通过为沿路径的所有计算机重复此过程，我们最终在端点的两个计算机之间以共享的纠缠状态得到一个共享的状态。此过程表明最好使用网络中的最短路径。执行纠缠交换的计算机将需要两个额外的量子位来存储和测量信息。接下来，如果我们要在分布式量子计算机上执行计算，我们必须将计算分为部分，并将这些部分分配给单个量化计算机，以至于可以在计算部分之间进行通信，并且可以进行计算的部分之间的通信。这意味着我们必须为量子计算机的总网络设计一个量子电路。已经在单个量子计算机上的量子电路设计并不小。关于如何编译电路有几个考虑因素。最近的邻居约束是其中之一。此约束对量子门施加了限制，因此门只能在两个相邻量子位上作用。给定存在量子位的位置，可能需要在应用门之前更改Qubit的位置。可以使用所谓的交换门[24]对Qubits的位置进行更改。交换门交换两个量子位的位置，但是由于它们也是量子门，因此它们只能在两个相邻Qubits上作用。掉期门被视为开销，因为它们没有直接有助于正在执行的计算。交换门不仅需要资源，而且还需要大量增加运行时间。由于目前相干时间非常少，因此有关量子位的信息只能在短时间内保持稳定，之后由于与环境的相互作用而丢失了信息[9]。因此，将电路的运行时间最小化，从而将开销的大小最小化很重要。在量子算法设计中，将所需的交换门的数量最小化，以使电路符合最近的邻居约束已成为其本身的研究主题。到目前为止，重点是仅涉及一台量子计算机的体系结构。有两种应对掉期门数最小化的主要策略：全局重新排序和本地重新排序[36]。在全球重新排序中，只关心查找最佳的初始量子位置，而不关注每个门后的微观管理将Qubits交换到正确位置的微观管理，这是本地重新排序的需要。两种策略都可以在单个