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脑机接口的克罗内克线性判别分析...
[1] Fetsje Bijma、Jan C. de Munck 和 Rob M. Heethaar。“时空 MEG 协方差矩阵建模为 Kronecker 积之和”。在：NeuroImage 27.2（2005 年 8 月），第 402-415 页。[2] Kristjan Greenewald 和 Alfred O. Hero。“通过 Kronecker 积展开进行正则化块 Toeplitz 协方差矩阵估计”。在：2014 年 IEEE 统计信号处理 (SSP) 研讨会。ISSN：2373-0803。2014 年 6 月，第 9-12 页。[3] Jan Sosulski 和 Michael Tangermann。“引入块 Toeplitz 协方差矩阵以重新掌握事件相关电位脑机接口的线性判别分析”。收录于：arXiv:2202.02001 [cs, q‑bio] (2022 年 2 月)。arXiv：2202.02001。[4] Arne Van Den Kerchove 等人。“使用正则化时空 LCMV 波束形成对事件相关电位进行分类”。en。收录于：Applied Sciences 12.6 (2022 年 1 月)，第 2918 页。
平民和军人的替代工作时间表 (AWS)，COMDTINST 5330.10A
拨款基金文职雇员，包括非拨款基金 (NAF) 文职雇员；以及 (2) 军事成员。指挥部可根据择优原则和劳资考虑，纳入或排除选定单位或类别的文职雇员和军事成员，以实现组织目标、任务或需求。对于谈判单位雇员，如果本指示与谈判协议相冲突，则以谈判协议为准。虽然军事成员未明确包含在参考资料 (a) 至 (c) 中，但组织可以在实施 AWS 计划时将他们纳入其中，具体取决于单位履行作战承诺和保持任务准备的能力。将军事成员纳入 AWS 计划不是一项权利或要求，但可以由指挥部酌情授权。
生物肥料对平菇（Pleurotus spp.）营养生长和产量的影响
研究了不同年份生物肥料对 Pleurotus sapidus、P. florida、P. flabellatus 和 P. sajor-caju 菌丝生长和产量的影响。结果发现，与对照相比，没有任何一种生物肥料能够促进 P. sapidus 的菌丝发育和产量。使用不同浓度的不同生物肥料，P. florida 的产量存在显著差异。当在蘑菇床喷洒生物肥料时，Dehra EM 中浓度为 0.4% 的 P. florida 产量显著较高（107.0% BE）。另一方面，在 Dehra EM 中，P. flabellatus 的产量在浓度为 0.6%（71% BE）和 0.2%（59% BE）时显著较高，而 Dehra EM 中 P. florida 的产量在浓度为 0.4%（120.33% BE）时显著较高，而蘑菇床则浸入生物肥料溶液中。不同浓度的生物肥料对 P. sajor-caju 中获得的子实体数量没有显著影响。相反，在 Dehra EM 中，浓度为 0.6%（97.30 BE）、0.4%（91% BE）和 0.2%（69% BE）时 P. sajor-caju 的产量显著较高，而在 Dehra EM 浓度为 0.8% 时产量较低。
量子计算平台中的缺陷：一项实证研究
人们对量子计算的兴趣日益浓厚，随之而来的是软件平台对开发量子程序的重要性。确保此类平台的正确性非常重要，这需要彻底了解它们通常存在的错误。为了满足这一需求，本文首次深入研究了量子计算平台中的错误。我们从 18 个开源量子计算平台收集并检查了 223 个真实错误。我们的研究表明，这些错误中有相当一部分（39.9%）是量子特有的，需要专门的方法来预防和发现它们。这些错误分布在各个组件中，但量子特有的错误尤其经常出现在表示、编译和优化量子编程抽象的组件中。许多量子特有的错误表现为意外输出，而不是更明显的不当行为迹象，例如崩溃。最后，我们提出了一个反复出现的错误模式层次结构，其中包括十种新颖的量子特有模式。我们的研究结果不仅表明了量子计算平台中错误的重要性和普遍性，而且还可以帮助开发人员避免常见错误，并帮助工具构建者应对预防、发现和修复这些错误的挑战。
集成光子学平台上的量子计算和机器学习
技术的快速发展催生了两个有可能显著重塑计算格局的领域：量子计算和机器学习。量子计算 (QC) 是一种计算范式，它利用量子力学原理比传统计算机更高效地执行复杂计算，特别是对于特定问题领域 [1]。过去十年来，量子计算引起了广泛关注，因为它在使用各种模型解决计算复杂问题时可能具有量子优势，包括囚禁离子系统 [2,3] 和超导系统 [4,5] 上的量子比特模型、基于测量的量子计算 [6,7] 和光子平台上的高斯玻色子采样 (GBS) [8]。研究人员已经发现了几种优于传统算法的量子算法，包括用于整数分解的 Shor 算法 [9] 和用于非结构化搜索的 Grover 算法 [10]。通过利用多个光子的量子特性，例如量子叠加、干涉和纠缠，一些量子算法已被提出，为减少机器学习[11,12]、化学[13,14]和其他领域[15]中问题的计算时间提供了潜力。与此同时，机器学习（ML）已成为一种人工智能，可以处理大量数据并从这些数据中学习模式。这种方法能够在无需明确编程的情况下更准确地预测结果。该技术被用于广泛的应用，包括推荐系统、图像识别和自动驾驶汽车[16,17]。
审查基于SDN的数据中心中负载平衡机制
随着数据中心网络量表的持续扩展，网络需求的改变以及增加网络带宽的压力，传统的网络体系结构无法再满足人们的需求。软件定义的网络的发展为未来的网络带来了新的机会和挑战。SDN的数据和控制分离特性提高了整个网络的性能。研究人员已将SDN体系结构置于数据中心，以改善网络资源效果和性能。本文首先介绍了SDN和数据中心网络的基本概念。然后，它从不同的角度讨论了基于SDN的数据中心的负载平衡机制。最后，它概括了，并期待研究基于SDN的负载平衡机械及其开发趋势。
“战争中的现实主义”：罗伯特·吉尔平（Robert Gilpin
在第一部分中，我会认为，这两种方法都可以视为现实主义和红外线对身份危机的两种现实主义回应。然而，吉尔平（Gilpin）和华尔兹（Waltz）的反应截然相反。沃尔兹基于权力理论和方法论类似物的纯粹平衡，将国际关系的非常狭窄的身份定义为国际政治。换句话说，这里的现实主义和IR再次重叠，因为IR已被相应地重新定义。吉尔平（Gilpin）受到了许多相互依存文献的挑战，并在修订的现实主义计划中包括各种新因素。他还试图重现现实主义和IR之间的重叠，但是通过重新定义现实主义的方式，以成为领先的，即使是竞争性的理论，即具有更涵盖的主题，即IPE（IPE）。吉尔平的方法在这里矛盾的是，在古典现实主义的传统中，吉尔平都比华尔兹（Waltz）更重要的是，他依赖于一种纯粹是系统性的理论，而吉尔平（Gilpin）有意识地希望对政治经济提出一种现实主义的方法，而沃尔兹（Waltz）则尽最大努力将有限的主题束缚起来。
巴平达（Bathinda）全印度医学科学研究所
步入式访问所需的基本文件。所有愿意在InterView的候选人均应通过cmecfmaiimsbti@gmail.com或之前在2024年10月7日之前通过cmecfmaiimsbti@gmail.com通过规定的格式发送电子邮件，并在2024年10月7日之前通过cmecfmaiimsbti@gmail.com进行电子邮件，并应在In-Interview当天提交填充申请和Beio-Data的纸质申请。候选人应亲自出现在访谈中，以及所有相关的原始文件以及一组自我目击的文档的照片，有关年龄，资格和相关经验的文件，于2024年10月9日上午10:00上午10:00在社区与家庭医学，医学院，医学院，AIIMS Bathinda。对于任何查询，候选人都可以邮寄给Rakesh Kakkar博士，Rakesh Kakkar博士，首席研究员，教授兼家庭医学系AIIMS，AIIMS，Bathinda，bathinda，电话：cmecfmaiimsbti@gmail.com信息，更多更新也将在网站wwwwwwwwww.aiimsbathinda.edu.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.in.com上提供。