我们解决了Clifford等轴测汇编的问题,即如何将Clifford等轴测图合成为可执行的量子电路。我们提出了一个简单的合成框架,该框架仅利用Clifford组的基本特性和一个符号组的一个方程式。我们通过表明文献的几种正常形式是天然推论来强调框架的多功能性。我们恢复了在LNN档案馆执行Clifford电路所必需的两量Qubit Gate深度的状态,并与另一项工作同时。我们还提出了针对Clifford等法的实用合成算法,重点是Clifford操作员,图形状态和Pauli旋转的Codia -Gonalization。基准表明,与最新方法相比,在所有三种情况下,我们都会改善2 Q量的门计数和随机实例的深度。我们还改善了实用量子化学实验的执行。
《国家防止塑料污染战略草案》代表了美国环境保护署可以与利益相关者合作采取的潜在行动,并不意味着批准根据第 12866 号行政命令或《文书工作减少法案》采取的任何具体行动。本战略中包含的所有潜在联邦政府活动均受预算限制、跨部门流程、利益相关者意见和其他批准的制约,包括政府在制定年度预算时和国会在立法拨款时权衡优先事项和可用资源。本文件无意、亦不可依赖其为任何与美国发生诉讼的一方创造可执行的权利。本文件不施加具有法律约束力的要求。本文件中提及的案例研究、公共、私人或非营利实体、商品名称或商业产品或服务并不构成且不应被解释为构成对任何此类产品或服务的认可或推荐。
在慎重的风险评估过程中,作战和医疗规划应避免将 PCC 归类为主要医疗支持能力或控制因素;但是,有效的医疗计划始终将 PCC 作为应急措施。理想情况下,前方外科和重症监护应尽可能靠近伤员,以优化生存能力。2 国防部单位必须做好医疗能力不堪重负或医疗后送延迟或受损的准备。当出现意外情况时,指挥官在 PCC 情况下的伤亡应对计划可能会变得复杂且具有挑战性。因此,PCC 规划、培训、装备和维持策略必须在 PCC 事件发生之前完成。以下以证据为导向的 PCC 指南旨在建立一个系统框架,将关键医疗决策点同步到可执行的 PCC 策略中,无论伤害或疾病的性质如何,以有效管理复杂的患者并向指挥官建议相关风险。
像大型语言模型(LLMS)这样的通用AI已从简单的下一个字预测变量[7]演变为实现复杂用户需求的强大助手[23,48,53]。LLM指导遵循的这种改进鼓励用户将日益复杂的任务委托给这些模型。在迅速工程的早期,用户主要致力于完善简单说明的单词以提高LLM输出质量[26,61]。今天,提示类似于定义LLM角色,人类偏好和其他特定于任务的详细“论文”。这些提示不是一次性的小要求,而是开始为程序的结构提供动力。一方面,设计师和开发人员现在为LLM代理(例如Devin,Swe-Agent)编写功能描述,以转换为可执行的软件代码[27,58,68,72]。另一方面,每天的用户可以编写复杂的提示,以将通用LLM量身定制为特殊用途的LLM应用程序。例如,LLM应用程序(或GPTS)如Trip Advisor 1
ACI Objective ACI的目标是成为高质量专业发展的可信赖来源,以及针对医疗保健技术的专业人员,行业和医疗保健提供的资格。ACI公平陈述ACI遵守公平原则和正当程序,并认可机会均等的原则。在管理凭证计划时,ACI不得以性别,年龄,宗教,民族或种族来源,婚姻状况,退伍军人身份,性取向或残疾的方式歧视或拒绝任何机会。公正性ACI了解公正性在开展其认证活动,管理利益冲突并确保其认证活动的客观性的重要性。行为守则该守则旨在为所有ACI申请人,证书和候选人提供适当的道德实践指南和可执行的行为标准。该守则还可以作为医疗保健技术从业人员的专业资源,以及ACI证书和候选人在可能违反道德的情况下提供的专业资源。所有ACI申请人,候选人和证书必须同意遵守以下概述的ACI行为守则:
使用人工智能实现监管手册的自动化 在本次调查中,我们建议使用推理系统将金融监管编码为机器可读和可执行的规则。我们认为,需要基于规则的白盒方法,而不是黑盒机器学习方法,因为监管机构需要可解释性,并概述了将 FCA 手册中的监管编码为机器可读语义所需的理论基础。然后,我们介绍基于 Java 专家系统 Shell (JESS) 构建的生产级监管推理系统的设计和实施,并使用它来对 FCA 手册中的部分监管(消费者信贷监管)进行编码。然后,我们与监管机构一起对系统进行实证评估,评估基于系统在处理 600 个真实世界查询时的性能和准确性,并将其与人类系统进行比较。研究结果表明,使用推理系统所提出的方法不仅可以提供更快的响应,而且还可以对可解释查询的答案提供更准确的结果。
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV),旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品,用于长期监测地面活动。然而,由于其重量轻、电动机功率弱,该平台对天气相当敏感,无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中,我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外,我们提出了一个框架,将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合,开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成,因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法,表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
I.引言本指南提供了有关监测人类药物和生物学产品,医疗设备和组合产品的临床研究2进行基于风险的方法的信息。3临床调查监测是用于确定是否按计划进行调查活动的质量控制工具。本指南包含有关计划监视方法,制定监视计划的内容以及解决和交流监视结果的建议。本指南扩展了对临床调查的行业监督指南 - 一种基于风险的监测方法(2013年8月)(2013年RBM指南)4,提供其他信息以促进赞助商对基于风险的监测的实施。一般而言,FDA的指导文件并未确定合法可执行的责任。相反,指南描述了该机构对某个主题的当前思考,除非引用特定的监管或法定要求,否则应仅将其视为建议。在代理指导中应使用该单词,这意味着建议或建议使用某些内容,但不是必需的。
关于司法独立性的问题经常就出于专业目的而创建的联邦法院出现。1855年,国会建立了索赔法院,管辖权以根据法规,行政部门法规或合同来审理和确定针对美国政府的所有货币索赔。以前,所有此类主张都是由直接提交给国会提交的请愿书提出的。规定法院的法案规定,其法官将由总统任命,并在参议院的建议和同意下任命,并在良好行为时担任其职务。最初,法院向国会报告了其批准的裁决,但在1863年,法院有权发表自己的裁决。索赔法院缺乏执行这些裁决的权力,但是,由于1863年法案要求估算财政部长的估计,并在支付基于法院判决的任何索赔之前就授予国会授权。法院无法发表最终,可执行的判决,这使其对其宪法地位有了确定的确定性。
随着人工起搏器的复杂性不断增长,无法正式捕获其功能正确性的重要性。波士顿Scientific的Pacemaker系统规范文档为起搏器提供了一套被广泛接受的规格。由于这些规格是用自然语言编写的,因此它们不适合对起搏器系统的自动验证,合成或增强学习。本文介绍了这些要求在持续时间计算(DC)中的双腔室起搏器的正式化,这是一种高度超压的实时规范语言。所提出的伪造使我们能够自动将起搏器的重新设置为可执行的规格,例如秒表Au-tomata,可用于启用模拟,监视,验证,验证,验证和自动合成PAPEMAKER系统。起搏器心脏闭合环系统的环状性质导致DC要求,该要求编译为秒表自动机的可确定子类。我们通过自动从DC规范中构造安全信封,介绍基于屏蔽层的系统综合学习算法的屏蔽式学习学习(Shield RL)。