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World File Search System尽可能少
高密度适配器应用中 C(OSS) 磁滞损耗的影响
如今，人们对设备的依赖程度比以往任何时候都高。随着智能手机、平板电脑和笔记本电脑等设备的便携性，它们占据了我们日常生活中越来越多的空间和时间。由于可以无缝、即时地访问全球其他人和内容，因此持续、无限和无边界的通信、连接和任务已成为一种生活标准。但这对功率半导体行业有何影响？这些便携式设备依靠电池供电，因此，使用它们的基本前提是拥有充电器或适配器（取决于额定功率）来为它们充电。这就是功率微电子发挥作用的地方。在确定需要充电器/适配器来为我们的（智能）设备的电池充电之后，下一个问题是：我们愿意花多少时间充电？答案很明显：尽可能少。这正是快速充电越来越受欢迎的原因。但只有通过增加充电器/适配器的功率传输能力才能实现快速充电。除了充电时间，充电器的重量也是一个重要的考虑因素（越轻越好，因为我们通常必须随身携带）。这就是为什么需要功率密度更高的充电器/适配器的原因，它们可以在不增加物理尺寸或重量的情况下提供更多功率。
四足机器人运动的连续加固学习
摘要：不断学习的能力对于机器人获得高水平的智力和自主权至关重要。在本文中，我们考虑针对四足机器人的连续加强学习（RL），其中包括能够不断学习子序列任务（可塑性）并保持先前任务的性能（稳定性）的能力。提出的方法获得的策略使机器人能够依次学习多个任务，同时克服了灾难性的遗忘和可塑性的丧失。同时，它可以实现上述目标，并尽可能少地修改原始RL学习过程。所提出的方法使用Piggyback算法为每个任务选择受保护的参数，并重新定位未使用的参数以提高可塑性。同时，我们鼓励探索政策网络，鼓励策略网络的软网络的熵。我们的实验表明，传统的持续学习算法在机器人运动问题上不能很好地表现，并且我们的算法对RL培训的进度更加稳定，并且对RL培训的进度更少。几个机器人运动实验验证了我们方法的有效性。
随机热力学是了解计算能量成本的关键吗？
至少从19世纪起，物理系统的热力学和综合性质之间的关系一直是一个主要的理论兴趣。在过去的半个世纪中，随着数字设备的充满活力的成本爆炸，它也变得越来越重要。重要的是，现实世界中的计算机对它们的工作方式遵守多个物理约束，从而影响其热力学特性。此外，其中许多约束都适用于大脑或真核细胞等自然存在的计算机和数字系统。最明显的是，所有此类系统都必须使用尽可能少的自由度来快速完成计算。这意味着它们远非热平衡。此外，许多数字和生物学的计算机都是模块化的分层系统，对其子系统之间的连通性具有很强的限制。又一个例子是，要简化其设计，数字计算机必须是由全球时钟控制的定期流程。在20世纪的计算热力学分析中都没有考虑这些约束。随机热力学的新领域提供了正式的工具，用于分析受所有这些约束的系统。我们在这里争辩说，这些工具可以帮助我们在更深层次的水平上了解物理系统的基本热属性与它们执行的计算有关。
2024 表格 8865 说明
第 6662(j) 条。因未披露外国金融资产少报而导致的少缴税款可能会受到处罚。任何纳税年度的“未披露外国金融资产”一词包括未提供所需信息的任何资产。“未披露外国金融资产少报”是指任何纳税年度中，该纳税年度的少缴税款中可归因于任何涉及未披露外国金融资产的交易的部分。如果纳税人能够证明未遵守规定是由于该部分少缴税款的合理原因，并且纳税人对该部分少缴税款采取了善意行动，则不会对任何部分少缴税款处以罚款。有关更多信息，请参阅第 6662(j) 条和第 6664(c) 条。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div>
摘要本文重点介绍了带通（BP）负数组延迟（NGD）功能的时间域分析。创新的NGD调查基于“ lill” - 形状被动微带电路的创新拓扑的时域实验。描述了特定微带形状构成的概念证明（POC）的设计原理。NGD电路的灵感来自最近分布的“ Li” - 拓扑。在时间域调查之前，研究了所研究电路的BP NGD规格是学术上定义的。作为基本定义的实际应用，本文的第一部分介绍了“ lill” - 电路的频域验证。POC电路是由2.31 GHz NGD中心频率和27 MHz NGD带宽的-8 NS NGD值指定的。“ Lill” - 电路的衰减损失约为-6。在NGD中心频率下 2 dB。 然后，用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。 测得的组延迟（GD）说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数，NGD等于-8。 在NGD中心频率处为1 ns。 使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。 可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。 可以观察到，正弦载波不超出NGD波段时，输出信号会延迟。2 dB。然后，用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。测得的组延迟（GD）说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数，NGD等于-8。在NGD中心频率处为1 ns。使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。可以观察到，正弦载波不超出NGD波段时，输出信号会延迟。通过使用具有27 MHz频率带宽的高斯向上转换的脉冲，使用测量的“ Lill”电路的Touchstone S-参数从商业工具模拟中理解了BP NGD时间域响应。但是，当将载体调谐为大约等于2.31 GHz NGD中心频率时，输出信号包络线在大约-8 ns中。确认BP NGD响应的时间域典型行为，在测试期间考虑了具有高斯波形的输入脉冲信号。但是，必须在NGD带宽的功能中确定输入信号频谱。在测试后，与输入相比，测量的输出信号信封显示前缘，后边缘和时间效率的峰值。当前可行性研究的结果开放了BP NGD功能的潜在微波通信应用，特别是对于使用ISM和IEEE 802.11标准运行的系统。
使用动物骨灰的废物复合油的生物柴油合成
全身麻醉剂可以通过与神经元的相互作用及其对神经胶质细胞的影响来影响大脑功能。少突胶质细胞在中枢神经系统中发挥重要作用，包括髓鞘形成，轴突代谢和神经可塑性调节。它们特别容易受到全身麻醉剂的影响，导致增殖，分化和凋亡受损。神经科医生越来越对一般麻醉剂对少突胶质细胞的影响感兴趣。这些药物不仅作用于少突胶质细胞的表面受体，从而通过调节信号通路来引起神经炎症，还会破坏代谢过程并改变涉及少突胶质细胞发育和功能的基因的表达。在这篇综述中，我们总结了全一麻醉剂对少突胶质细胞的影响。我们预计，未来的研究将继续探索这些效果，并制定策略，以减少与普通麻醉剂相关的不良反应的发生率。
FCDO 概述 2023-24 （PDF）
注 1 2023-24 财年，FCDO 的支出比该年度 131 亿英镑的预算少 10 亿英镑。这主要是由于高估了 FCDO 的资源年度管理支出（资源 AME），而该支出领域本质上波动性很大，导致支出少 6.5 亿英镑。这部分预算的设定水平可以应对合理的最坏情况。然而，这笔支出受到有利外汇汇率等因素的影响，导致支出水平低于预期。FCDO 的资源部门支出限额（资源 DEL）也少支出 1.74 亿英镑，FCDO 的资本部门支出限额（资本 DEL）少支出 1.39 亿英镑。
![arXiv:2301.02601v2 [quant-ph] 2023 年 4 月 26 日](/simg/8\8e40412bd7f052484f9dab9280dd47cf05ef0a7d.webp)
arXiv:2301.02601v2 [quant-ph] 2023 年 4 月 26 日
摘要：将量子计算等新计算范式应用于机器学习领域最近引起了人们的关注。然而，由于高维现实世界应用尚无法使用纯量子硬件来解决，因此提出了使用经典和量子机器学习范式的混合方法。例如，迁移学习方法已被证明可成功应用于混合图像分类任务。尽管如此，仍然需要探索有益的电路架构。因此，追踪所选电路架构和参数化的影响对于开发有益的混合方法至关重要。然而，当前的方法包括同时训练两个部分的过程，因此不允许严格区分经典和量子影响。因此，这些架构可能会产生具有卓越预测精度的模型，同时采用尽可能少的量子影响。为了解决这个问题，我们提出了顺序量子增强训练 (SEQUENT)，这是一种改进的架构和训练过程，用于将量子计算方法可追溯地应用于混合机器学习。此外，我们还提供了当前方法的缺点的正式证据和初步实验结果，作为 SEQUENT 适用性的概念证明。
![arXiv:2402.15550v2 [quant-ph] 2024 年 10 月 31 日](/simg/e\e4e08a0477b5631f5bdd18386c9debac74563ecc.webp)
arXiv:2402.15550v2 [quant-ph] 2024 年 10 月 31 日
成功实施量子技术需要尽可能少使用量子资源的协议和算法。然而，许多重要的量子操作，例如量子计算中的连续旋转门或 NMR 或 MRI 应用中的宽带脉冲，只能使用有限的量子资源近似实现。这项工作开发了一种方法，以略微增加测量重复率为代价，平均实现精确的实现。首先，建立一个包含大量不同近似所需门操作的库；通过根据预先优化的概率分布随机选择这些操作，平均而言，可以以严格可控的近似误差实现所需的操作。该方法依赖于凸优化中的复杂工具来有效地找到最佳概率分布。多种应用范围包括 (a) 仅使用低 T 计数电路在容错量子计算机中精确合成旋转，以及 (b) 在量子最优控制中合成性能卓越的宽带和频带选择脉冲，以及 (c) 在 NMR 或 MRI 中的进一步应用。该方法非常通用，并明确展示了量子技术的广泛实际应用。