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Carterra HT-SPR 平台上的 IKKβ(IKBKB) 结合动力学
Carterra LSA XT 和 Ultra 利用表面等离子体共振实时检测多达 384 个样本的结合相互作用。您可以在 https://carterra-bio.com/ Carterra Ultra 上找到更多信息 LSA 无缝集成了单流动池和 96 通道打印头切换。
量子计算平台中的错误：一项实证研究
对量子计算的兴趣正在增长，随之而来的是软件平台开发量子程序的重要性。确保此类平台的正确性很重要，并且需要对它们通常遭受的错误进行透彻的了解。为了满足这一需求，本文介绍了对量子计算平台中错误的首次深入研究。我们从18个开源量子计算平台中收集并检查一组223个现实世界错误。我们的研究表明，这些错误的很大一部分（39.9％）是量子特异性的，呼吁采用专门的方法来预防和找到它们。这些错误分布在各个组件上，但是量子特异性错误通常会出现在代表，编译和优化量子编程摘要的组件中。许多量子特异性的错误通过意外的输出而不是行为不当的迹象，例如崩溃。最后，我们提出了复发性错误模式的层次结构，包括十种新颖的量子特异性模式。我们的发现不仅显示了量子计算平台中的重要性和普遍性错误，而且还可以帮助开发人员避免常见的错误和工具构建者，以应对预防，查找和修复这些错误的挑战。
III-V 族半导体与硅外延杂化过程中的晶相控制
III-V 半导体与硅外延杂化过程中的晶体相控制 Marta Rio Calvo、Jean-Baptiste Rodriguez *、Charles Cornet、Laurent Cerutti、Michel Ramonda、Achim Trampert、Gilles Patriarche 和 Éric Tournié * Dr. M. Rio Calvo、Dr. J.-B.罗德里格斯、 L. Cerutti 博士、 Pr. É. Tournié IES，蒙彼利埃大学，法国国家科学研究院，F- 34000 蒙彼利埃，法国 电子邮箱：jean-baptiste.rodriguez@umontpellier.fr , eric.tournie@umontpellier.fr Pr. C. Cornet 雷恩大学，雷恩国立应用科学学院，法国国家科学研究院，FOTON 研究所 – UMR 6082，F-35000 雷恩，法国 Dr. M. Ramonda CTM，蒙彼利埃大学，F- 34000 蒙彼利埃，法国 Dr. A. Trampert Paul-Drude-Institut für Festocorporelektronik，Leibniz-Institut im Forschungsverbund Berlin eV，Hausvogteiplatz 5-7，10117，柏林，德国 Dr. G. Patriarche 巴黎-萨克雷大学，法国国家科学研究院，纳米科学与技术中心纳米技术，91120，帕莱索，法国 关键词：外延生长，反相域，单片集成，III-V 半导体，硅衬底
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。