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量子计算的 Rodeo 算法
我们提出了一种随机量子计算算法，该算法可以在选定的能量区间 [ E − ϵ, E + ϵ ] 内准备量子哈密顿量的任意特征向量。为了将所有其他特征向量的谱权重降低一个抑制因子 δ ，所需的计算工作量为 O [ | log δ | / ( pϵ )] ，其中 p 是初始状态与目标特征向量的平方重叠。这种方法被我们称为 rodeo 算法，它使用辅助量子位来控制哈密顿量减去某个可调参数 E 的时间演化。对于每个辅助量子位测量，特征向量的振幅都会乘以一个随机因子，该因子取决于它们的能量与 E 的接近程度。通过这种方式，我们以测量次数的指数精度收敛到目标特征向量。除了准备特征向量外，该方法还可以计算哈密顿量的全谱。我们用几个例子来说明其性能。对于误差为ϵ 的能量特征值确定，计算规模为 O [(log ϵ ) 2 / ( pϵ )] 。对于特征态准备，计算规模为 O (log ∆ /p ) ，其中 ∆ 是残差向量正交分量的大小。特征态准备的速度比相位估计或绝热演化的速度快得多。
定义转染的疟原虫中载体吸收的多样性
恶性疟原虫中耐药性的复发性出现增加了遗传验证耐药性机制并确定新靶标的紧迫性。反向遗传学促进了基因组规模的基因敲除筛网和弓形虫弓形虫的基因组规模的敲除筛选，其中多个向量的合并转染对于增加规模和吞吐量至关重要。这些方法尚未在人类疟疾物种（如恶性疟原虫和诺尔斯氏菌）中实施，部分原因是在这些物种中可以进行合并转染的程度尚待评估。在这里，我们使用下一代测序来定量摄取94个条形码向量的池。载体采集的分布使我们能够估计寄生虫种群所取的条形码和DNA分子的数量。恶性疟原虫转染物的稀释克隆表明，单个克隆具有多达七个偶发性条形码，表明尽管转染效率低下，多个载体的摄入量经常发生。对三个光谱呈现的荧光记者的转染使我们能够评估不同的转染方法，并发现Schizont阶段转染限制了寄生虫接收多个向量的趋势。与恶性疟原虫相比，我们观察到，诺尔斯氏菌的较高转染效率导致文库几乎完全表示。这些发现对如何在可培养的质量物种中缩放反向遗传学具有重要意义。
利用自适应变分量子动力学计算多体格林函数
摘要：我们提出了一种使用自适应变分量子动力学模拟方法计算多体实时格林函数的方法。实时格林函数涉及带有一个额外电子的量子态相对于基态波函数的时间演化，该波函数首先表示为状态向量的线性 - 线性组合。通过将各个状态向量的动态组合成线性组合，可以获得实时演化和格林函数。使用自适应协议使我们能够在运行模拟时即时生成紧凑的假设。为了提高光谱特征的收敛性，应用了 Pade 近似值来获得格林函数的傅里叶变换。我们在 IBM Q 量子计算机上演示了格林函数的评估。作为我们错误缓解策略的一部分，我们开发了一种分辨率增强方法，并成功地将其应用于来自实量子硬件的噪声数据。
针对战略买家的重复关联拍卖的二分法定价
我们对学习算法感兴趣，该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中，买家最大化其预期累积折现盈余，并且假设他对商品的估价是 ad 维情境（特征）向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法，该算法基于二分法的思想，策略遗憾上界为 O（log 2 T）。与之前的研究不同，我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设，并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现（对抗性上界）。为了构建我们的算法，我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性，并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。
重组鸭病毒病毒载体疫苗研究的现状
鸭肠炎病毒（DEV）是鸭病毒肠炎的病原体，属于α-疱疹病毒亚科。与其他疱疹病毒一样，它具有大型基因组，具有多个非编码和非必需区域的病毒复制区域。它适合作为活病毒载体，用于从其他病原体中插入和表达抗原基因以开发多价疫苗。随着分子生物学研究和实验技术的发展，DEV基因组的遗传修饰已经成熟，从而成功地构建了重组Dev Live Vector疫苗。 这些疫苗已经证明了抗DEV和其他病原体的能力，表现为重组病毒疫苗载体的潜力，并在新的鸟类疫苗的发展中起着至关重要的作用。 本文概述了使用DEV作为向量的重组疫苗研究的研究进展。 它包括DEV的生物学特征及其作为疫苗向量的优势和局限性，用于构建重组DEV的方法，有效构建重组DEV的技术平台，影响重组DEV的免疫保护功效的因素以及重组DEV在疫苗开发中的应用。 旨在为开发基于鸭肠炎病毒载体的疫苗的发育提供参考。随着分子生物学研究和实验技术的发展，DEV基因组的遗传修饰已经成熟，从而成功地构建了重组Dev Live Vector疫苗。这些疫苗已经证明了抗DEV和其他病原体的能力，表现为重组病毒疫苗载体的潜力，并在新的鸟类疫苗的发展中起着至关重要的作用。本文概述了使用DEV作为向量的重组疫苗研究的研究进展。它包括DEV的生物学特征及其作为疫苗向量的优势和局限性，用于构建重组DEV的方法，有效构建重组DEV的技术平台，影响重组DEV的免疫保护功效的因素以及重组DEV在疫苗开发中的应用。旨在为开发基于鸭肠炎病毒载体的疫苗的发育提供参考。
根据基础向量增强短信密码学的安全性Ramesh Khanal教学学院Balkumari College Email
密码学是对除具有解码信息的手段或钥匙的所有人的隐藏信息的实践和研究。也是密码学领域采用许多不同的方法将正常数据转换为不可读形式。本文的研究目的是如何秘密地保持数字数据并通过基于基础向量的不安全渠道秘密地发送数字数据，即一项活动围绕着一种技术围绕一种技术，说明了一组名为Matrix to Cryptography的基础向量的技术，该方法涉及该方法涉及两个矩阵，该矩阵涉及该方法的两个矩阵，用于对编码编码矩阵的编码和另一个矩阵进行编码。字符在原始消息或流中分配了数值，并且矩阵必须是行降低echelon表单以用于解码。所提出的方法在其原理上非常简单，并且具有巨大的潜力，可以应用于秘密交换消息的其他情况。
新课程代码和标题MS7430：电子材料...
10。将波功能作为状态解释，而Hermitian操作员是量子力学中的物理测量。11。解释与波函数线性叠加相关的概率解释。12。能够从系统的波函数中计算物理测量的期望和差异。13。解决了给定潜在函数的时间无关的schrodinger方程给出的特征值问题。14。解释谐波振荡器的解决方案。15。解释氢原子的溶液。16。通过Stern-Gerlach实验解释“自旋”的概念和结果。17。分析自旋轨道相互作用和氢能水平。18。解释量子力学的狄拉克符号。19。在量子力学中执行矩阵和矢量操作，例如：向量的归一化，特征值和特征向量的计算。20。解释量子力学的基质形式主义及其与量子力学的波函数方法的关系。
基于密度的动态课程学习意图检测
预训练的语言模型在意图检测任务上取得了明显的性能。但是，由于为每个样品分配了相同的重量，因此它们会遭受简单样本过度拟合的折磨，并且无法很好地学习复杂的样品。为了解决这个问题，我们提出了一个基于密度的动态课程学习模型。我们的模型根据其特征向量的密度定义了样本的难度水平。以这种方式，我们同时利用所有样品特征向量的总体分布。然后，我们采用动态课程学习策略，该策略对各种难度水平的样本并在培训过程中改变了样本的比例。通过上述操作，简单的样品经过良好的训练，并增强了复杂的样本。在三个开放数据集上的实验验证了提出的基于密度的算法可以显着区分简单和复杂的样品。此外，我们的模型对强基础也有明显的改进。