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量子计算的金融用例
2) 一般而言，从 N 种资产中选取任意数量的资产构建一个最优投资组合需要 2 N 次计算迭代（假设投资组合是等权重的，并且资产是统一定价的）。在这些假设下，10 种资产可以组合成 1,024（2 10 ）个不同的投资组合，这是一个易于管理的数量。但如果资产数量增加到 100 种，则可能的组合数为 2 100 ，大致相当于 10 30 或一千万亿平方。生成 2 100 个组合所需的计算无法在实际时间范围内完成。然而，使用 Markowitz 模型可以稍微减少计算工作量，该模型可以将投资组合优化从组合问题转化为线性系统（矩阵代数）问题。具体而言，Markowitz 模型根据资产各自的事前收益率和资产间收益相关性（协方差），确定在风险承受能力约束下使投资组合方差最小的资产组合。虽然与纯组合问题相比，Markowitz 模型大大减少了计算工作量，但它仍然需要多维代数计算，而随着资产数量的增加，这些计算变得越来越难以处理。借助量子计算，理论上可以使用 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法将计算工作量减少到 log(N) 次迭代，从而快速求解线性方程组。在上面的例子中，当 N = 10 时，HHL 算法理论上可以在一次迭代中解决投资组合优化问题，即使当 N = 100 时也只需两次迭代即可解决。
定量实时聚合酶链反应（QRT- ...
定量实时PCR（QRT-PCR）于1992年引入，并开始应用于生物技术。这项技术是一种众所周知的PCR技术1。pCR表示核酸的酶扩增，并且在大多数生物技术中已被用作基本技术，例如克隆和测序，因为大量增加了大量样品的优势和过程的简单性。但是，PCR作为分析工具具有决定性的限制，这是不可能量化放大产品的。很难估计最初存在的核酸的量，因为它可以通过呈指数型核酸来扩增和扩增。DIV的极限开始克服QRT-PCR技术的发展，该技术定量检测1992年扩增的核酸量。通过将荧光连接到扩增的核产物并连续检测到这种荧光（Higuchi等，1992）来制成。从理论上讲，由于所有PCR随着扩增的增加而增加2 n（n =循环），并且当执行具有实际时间扩增值的数学回归时，可以根据周期数量中的样品中存在的初始模板核酸估计。近年来，出现了荧光物质和高灵敏度机器的有效检测，以确保难以想象的精度水平，这些精度很难想象并估算了与复杂样品混合的初始核酸的量。典型的QRT-PCR技术的应用已应用于医院细菌的检测，基因表达的分析，单核苷酸多态性（SNP）分析，对此的分析，以及最近的分析，以及最近对实时免疫PCR。本文简要说明了QRT-PCR的原理，并总结了实际应用时要考虑的事实，并总结了未来的技术前景。。
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后
使用替代辐射转移模型增强3D行星大气模拟
a b s t r a c t这项工作引入了一种方法，可以通过将机器学习的替代模型整合到OASIS全球循环模型（GCM）中来增强3D大气模拟的计算效率。传统的GCM基于反复整合物理方程的传统GCM在一系列时间段的大气过程中进行了大气过程，这是时间密集的，导致了模拟的空间和时间分辨率的妥协。这项研究赋予了这一限制，从而在实际时间范围内实现了更高的分辨率模拟。加速3D模拟在多个域中具有显着含义。首先，它促进了将3D模型集成到系外行星推理管道中，从而从以前从JWST和JWST Instruments预期的大量数据中对系外行星进行了良好的表征。其次，3D模型的加速度将使地球和太阳系行星的更高分辨率模拟，从而更详细地了解其大气物理和化学。我们的方法用基于仿真输入和输出的训练的基于神经网络的复发模型代替了绿洲中的辐射传输模块。辐射转移通常是GCM最慢的组件之一，因此为整体模型加速提供了最大的范围。替代模型在金星大气的特定测试案例上进行了训练和测试，以基准在非生物大气的情况下基于这种方法的实用性。这种方法产生了令人鼓舞的结果，与在一个图形处理单元（GPU）上相比，与使用匹配的原始GCM在金星样条件下相比，在一个图形处理单元（GPU）上表明，ABO V E 99.0％的精度和147个速度的因子。
将机器学习整合到Anambra State大学有效教学的好处和挑战
摘要该研究确定了将机器学习整合到阿南布拉州大学有效教学的好处和挑战。两个研究问题指导了这项研究，并以0.05的显着性水平检验了两个假设。该研究采用了描述性调查研究设计。目标人群由阿南布拉州两所公立大学的教育管理和政策/基金会部门的所有235名讲师组成。由三名专家验证的结构化问卷用于数据收集。该仪器的群集B1的可靠性系数为0.90，群集B2的可靠性系数为0.88，总可靠性值为0.89。平均值，标准偏差和t检验用于分析数据。研究发现表明，在阿南布拉州立大学的有效教学中整合机器学习具有很多好处，例如通过评估评估来减少讲师的行政工作量，创造自适应学习环境，从而适应基于实际时间评估学生理解的课程内容的难度，并促进Lectricative Contricative conserative consection conserative consection consection consection consection consection consection consection。的研究发现表明，将机器学习整合到大学中有效教学的挑战缺乏ICT基础设施来支持机器学习在大学中的有效，不稳定的电源以及硬件和软件的高成本来支持机器学习集成等。关键字：好处，挑战，机器学习，有效的教学，大学具有技术经验的讲师的意见与讲师的意见不同，而没有技术经验的讲师在Anambra州立大学的有效教学方面将机器学习的好处融为一体。基于这些发现，研究人员在其他层面上建议，与大学和私人利益相关者的管理人员合作，政府应通过对公立大学和周围ICT基础设施的发展和升级进行大量投资来表现出对大学机器学习整合的承诺。
使用AI
摘要：本研究旨在建立人工智能（AI）算法对改善Web应用程序功能的影响。在这项研究中，重点放在一些最紧迫的领域，加载时间，资源使用和自适应GUI上，并且基于对这些要点的分析，目的是确定AI解决方案如何增强UX和操作绩效。该方法涉及通过机器学习模型和现实的Web开发环境中的统计预测来评估经过测试和实验AI技术。措施已经显示了减少几秒钟的负载时间，有效的负载分布以及响应用户活动而变化的接口的创建。这项研究的结果表明，将有效的决议进入了当前的网络性能问题，并开放了通过AI技术开发更智能的Web应用程序开发的新途径。关键字：AI优化，网络性能，加载时间，资源管理，自适应接口，机器学习1。简介1.1研究网络应用程序绩效的背景决定了最终用户的满意度和参与度，而其他因素包括响应时间，加载时间和整体时间。随着Web应用程序的开发，优化其性能已成为关键问题。通常，Web性能优化技术部分是关于缓存，缩小代码和正确加载资源的部分内容，以确保它们运行速度更快或最小延迟。例如，Padala等。但是，随着人工智能（AI）在网站开发中的使用增加，有更多机会可以提高网站性能。AI技术，尤其是学习算法，可以处理庞大的性能数据，以提供准确的实际时间估算，以产生资源分配计划。同样，Esteves和Fernandes（2019）表明，通过基于新的Python的新的Web应用程序以及这些如何支持AI应用程序，这些新的和增强的优化技术已经进一步实现了潜伏期的优化。Web性能优化合并AI是与现有方法的重大转变，这意味着可以适应用户需求和操作环境的解决方案将适当。这项工作进一步将这些发展扩展到以下内容：这项工作提出了基于AI算法的研究和开发 - 在加载时间，资源利用率和接口的适应性方面，基于AI算法与Web应用程序功能结合并集成在一起。1.2概述本文的主要目标是通过使用AI算法克服Web应用程序性能的挑战。因此，研究引入了高级AI技术，以优化重要的性能特征，包括但不限于加载时间，资源消耗和动态UI。（2007）基本上显示了自适应控制在虚拟化环境中的作用，以及AI如何基于