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解决热方程的量子算法与经典算法
预计量子计算机解决某些问题的效率将大大高于传统计算机。量子算法可以显著超越传统算法的一个领域是偏微分方程 (PDE) 的近似解。这一前景既令人兴奋又令人信服：令人兴奋是因为偏微分方程在许多科学和工程领域中无处不在，而令人信服是因为一些解决偏微分方程的主要经典方法（例如通过有限差分或有限元方法）是基于离散化偏微分方程并将问题简化为求解线性方程组。有些量子算法通过源自 Harrow、Hassidim 和 Lloyd (HHL) 算法的方法，以比传统算法快得多的速度（在某种意义上）求解线性方程 [ 1 ]，因此这些算法可以应用于偏微分方程。该领域已经出现了一系列论文，它们开发了新的量子算法技术 [ 2 – 10 ]，并将量子算法应用于特定问题 [ 3 , 11 – 14 ]。然而，为了确定是否可以获得真正的量子加速，必须考虑所有复杂性参数，并与最佳经典算法进行比较。量子算法应该与
基于视觉的实时空中物体定位和... - arXiv
摘要 — 本文主要研究基于视觉的无人机导航障碍物检测与跟踪问题。通过将物体检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，开发了一种单目图像序列的实时物体定位和跟踪策略。在检测阶段，通过每帧图像背景连通性提示计算出的显著性图自动检测和定位感兴趣的物体；在跟踪阶段，采用卡尔曼滤波器对物体状态进行粗略预测，然后通过结合显著性图和两个连续帧之间的时间信息的局部检测器进一步细化预测。与现有方法相比，所提出的方法不需要任何手动初始化跟踪，运行速度比同类最先进的跟踪器快得多，并且在大量图像序列上实现了具有竞争力的跟踪性能。大量实验证明了所提出方法的有效性和优越性能。
对大气压力等离子体余泽的纳米颗粒解析的综述
结构力学通常由（PDES）（PDES）（PDES）建模。除了存在分析解决方案的非常简单的情况外，还需要使用数值方法才能找到近似解决方案。然而，对于许多实际兴趣的问题，经典数值求解器的计算成本在经典上，即基于硅的计算机硬件，变得过于刺激。量子计算虽然仍处于起步阶段，但仍具有实现新一代算法的承诺，这些算法可以至少在理论上执行比经典方法更快地执行PDE求解器的成本最高的部分。此外，增加量子计算硬件的研究和可用性激发了科学家和工程师开始使用量子计算机来解决PDE问题的希望要比经典可能快得多。这项工作回顾了处理量子算法在结构力学中求解PDE的贡献。目的不仅是讨论给定PDE，边界条件和向求解器输入/输出的理论可能性和优势程度，而且还要检查文献中提出的方法的硬件要求。
路易斯安那州经济活动预测 - 2022 年：第二季度
专业预测者已连续第四个季度下调对美国经济的预期。继 2022 年第一季度实际 GDP 下降之后，预测者预计未来一年的经济增长将在 2.0% 左右。与上一季度相比，经济前景大幅下调，部分原因是美联储最近的指导意见称，为了控制通胀，利率可能会比之前预期的上升速度快得多。路易斯安那州目前预计未来四个季度将增加约 21,000 个就业岗位，比上一季度的预测少 40%。房价和 GDP 也预计将从 2022 年底开始大幅放缓，并持续到明年。霍马-蒂博多、拉斐特和新奥尔良大都市区预计将在未来一年经历全州最快的就业增长。全州范围内，就业岗位数量仍比新冠疫情前的水平（约 81,000 个就业岗位）低约 5%，预计要到 2024 年才能全面复苏。
一种扭曲时空结构的合理方法，用于创建实用的多介质推进系统
时空扭曲是由于重力造成的。根据牛顿引力公式，如果任何物体的质量为零，那么引力就会为零。假设太阳和地球之间的情况，大约需要 8 分 20 秒，但如果太阳以某种方式消失，引力就会为零。我们都知道光比引力移动得快得多，因为引力是所有力中最弱的。那么引力怎么会比光快呢？花了 200 年才解决这个奇怪的情况。爱因斯坦的理论认为空间因行星的引力而弯曲。可以假设空间就像一张网，上面放着一些重物。这被称为时空扭曲。爱因斯坦从运动学（运动物体的研究）的角度提出了他的理论。他的理论是对洛伦兹 1904 年的电磁现象理论和庞加莱的电动力学理论的进步。虽然这些理论包括与爱因斯坦引入的方程（即洛伦兹变换）相同的方程，但它们本质上是为了解释各种实验（包括著名的迈克尔逊-莫雷干涉仪实验）的结果而提出的临时模型，这些实验极难融入现有范式。
量子计算，量子算法及其对数据科学的影响Nathan Kim先生，Jeremy Garcia先生和得克萨斯州戴维·汉大学A
抽象量子计算是一种新的革命计算范式，首先在1981年进行理论。它基于量子物理学和量子力学，它们本质上具有固有的随机性和不确定性。量子计算的力量取决于量子位的三个属性：叠加，纠缠和干扰。量子算法用量子电路描述，并且预计它们将解决决策问题，功能问题，口头问题，抽样任务和优化问题的速度比基于经典硅的计算机快得多。预计他们将对当前的大数据技术，机器学习和人工智能产生巨大影响。尽管有理论和身体进步，但仍有几个技术障碍可以成功应用量子计算。在这项工作中，我们回顾了量子计算和量子算法的当前状态，并讨论了它们在不久的将来对数据科学实践的影响。毫无疑问，量子计算将加速科学发现和工业进步的过程，并对我们的社会产生变革性的影响。关键字：人工智能，数据科学，机器学习，量子算法，量子计算，量子信息
一种用于在RebA2CU3O7涂层导体中创建缓冲层流动散开架构
摘要当前流动分解器（CFD）是一个已知的概念，已被证明可以有效地降低REBA 2 Cu 3 O 7（Rebco; re = Rare Earth）涂层导体（CC）的破坏性热点的可能性，通过提高正常区域的传播速度。但是，CFD概念的实现需要在制造过程中的其他步骤，该过程已经很复杂，并且一直在努力找到一种简单的卷轴到卷式制造方法。这项工作报告了使用固体蒸气银硫化技术的缓冲层CFD（BCFD）架构的制造途径的细节，以在高温超导体胶带中调整金属稳定剂的几何形状。在不同条件下处理的AG 2 S/AG/GDBCO三层型的微观结构和超导属性的分析显示了我们如何使用BCFD体系结构实现了新的定制功能CC。在DC限制实验中，由于NPZV的强大增强，这种BCFD-sulfide结构允许比常规体系结构（60 V s-1 vs. 1.2 V s-1）发电速度快得多。
人工智能偏见和劳动力市场不平等的加剧
人工智能 (AI) 现在几乎存在于我们日常生活的方方面面。此外，虽然这种人工智能增强通常是有益的，或者在最坏的情况下也不会带来问题，但有些情况值得关注。在这项研究中，我们认为劳动力市场训练数据集导致的人工智能偏见会显著放大微小的不平等，这些不平等在以后的生活中表现为永久失去机会、社会地位和财富隔离。马太效应是造成这种现象的原因，只不过重点不是富人越来越富，而是穷人越来越穷。我们展示了对技能、能力和知识的期望频繁变化如何导致人工智能无法做出公正的招聘决定。具体来说，人工智能使用的训练数据集中的偏见会影响结果，导致弱势群体被忽视，而特权阶层经常被选中。这种简单的人工智能偏见通过强化马太效应加剧了社会不平等，而且它的速度比以前快得多。我们通过研究来自司法、安全、医疗保健、人力资源管理和教育等各个劳动领域的数据来评估这些威胁。
瞬态声场辐射力的数值模拟：应用于激光制导声镊
声辐射力 (ARF) 是由声波产生的稳定力，是实现微物体操作的一种便捷方式，例如微样本分离 [1-3] 和富集 [4]、细胞分选 [5,6] 和单细胞操作 [7]。与使用时间周期声场相比，使用脉冲和波列等瞬态激励可以实现更精确的操作 [1-7]。首先，脉冲声操作受瑞利声流的干扰较小 [8,9]，因为辐射力比声流建立得快得多 [10,11]。其次，使用声波包可以定位声干涉图样，从而控制声捕获区域的空间范围 [12]。事实上，驻波比行波施加了大得多的辐射力（在小颗粒极限内），激光制导声镊（LGAT）[13] 利用这种干涉原理，创造了一种混合辐射力景观，该景观将高振幅压电声场（强，Z 场）和光图案光生声场（弱，L 场）耦合在一起。混合场保留了 L 场的空间信息和 Z 场的强度。
采用并行前缀加法器的高速乘法器设计
1. 引言 VLSI 技术在速度和尺寸方面的进步使得实现并行乘法器硬件成为可能。技术发展进一步确保了更好的性能特征和在 DSP 系统中的广泛使用。它执行诸如累加多个乘积之和之类的操作的速度比普通微处理器快得多。DSP 架构旨在执行并行操作，从而降低计算复杂性并提高此类应用中重复信号处理所需的速度[1]。这些功能旨在提高可编程 DSP 的速度和吞吐量。对于给定的应用，有大量可编程 DSP 可供选择，具体取决于速度、吞吐量、算术能力、精度、规模、成本和功耗等因素[2]。单芯片乘法器的引入及其与微处理器架构的结合是能够实现 DSP 功能的商用 VLSI 芯片面市的最重要原因[3]。并行前缀加法器被认为是最有效的二进制加法电路。它们的规则结构和快速性能使得它们特别适合实现 VLSI[4]。数字的乘积生成需要一个处理器周期。无论是基于软件的移位和加法算法，还是一个