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World File Search System快得多
Baillie Gifford 管理基金
Applied Nutrition Applied Nutrition 为运动营养、健康补品和蛋白粉终端市场生产品牌产品。在该公司上市之前，我们曾多次与管理团队会面，他们的创业精神和雄心给我们留下了深刻印象。特别是，我们认为创始人兼首席执行官是一位高素质的经营者，他将保留大量业务股份，这将导致与外部股东的利益紧密一致。由于以下几个原因，该公司在未来几年内有望快速增长。首先，Applied Nutrition 采用差异化创新方法，其新产品开发速度比竞争对手快得多。其次，Applied Nutrition 将其产品销售到快速增长的终端市场。第三，Applied Nutrition 最近与多家大型零售合作伙伴（例如美国的沃尔玛）签订了合同，我们认为这些关系具有巨大的收入增长潜力。最后，这是一项高利润和现金生成业务，增长的增量成本较低。我们认为这些股票在 IPO 时的发行价格很有吸引力，因此我们决定持有该投资组合。
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
在量子计算的不同数据模型中编码和配置数据
量子计算机具有比古典计算机快得多的计算速度。它们可以在各种应用领域（例如优化，机器学习或搜索算法）中使用，仅命名一些示例[1，2]。根据概率，与经典计算机相比，可以假定多项式或指数加速度[3]。这是最重要的数学优势。这是因为将量子计算机嵌入数据库景观或软件架构时，必须克服一般挑战。嵌入的主要原因是，从数据驱动的用例和参数进行处理以计算量子计算机上的解决方案的数据是在数据库系统中管理的。以下两个挑战与嵌入：挑战1：量子计算机无法直接从数据库系统访问数据和信息[4]。但是，量子算法假定其数据已经以合适的形式访问[5]。挑战2：在不同的结构和模型中存在的数据必须相应地编码，然后才能在量子计算机上使用。数据的有效编码也是一个挑战[5，6]和研究主题[1]。原因是相应的编码例程的高时间征收，这在最坏情况下是指数的[4，7]。
启发式知识的机器人在线路径计划使用pre-...
摘要 - 为了有效计算动态变化的环境中的无机器人运动轨迹，我们介绍了一种新型的启发式启发式启发式方法的方法的结果。将机器人环境分为静态和动态元素，我们使用静态零件来初始化确定性路线图，该路线图提供了最终路径成本的下限，如知情的启发式方法，用于快速路径找到。这些启发式方法指导搜索树以探索运行时的路线图。搜索树使用有关动态环境的模糊碰撞检查检查边缘。最后，启发式树利用了从模糊碰撞检查模块中提供的知识，并更新了路径成本的下限。正如我们在现实世界实验中所证明的那样，这三个组件形成的闭环会显着加速计划程序。另一个回溯步骤可确保所得路径的可行性。模拟和现实世界中的实验表明，Hiro可以发现无碰撞的路径比有或没有对环境的先验知识的基线方法快得多。
在大气条件和稳定性增强下的基于Pb的钙钛矿太阳能电池的表征和制造
已经研究了光电特性中石墨烯浓度的优化，这在这项工作中基于石墨烯-CH 3 NH 3 PBI 3 PBI 3 pBI 3 PBI 3导致渐进稳定性。ch 3 NH 3 PBI 3基于晶圆的异质结太阳能电池是在大气条件下使用石墨作为孔传输层（HTL）和TIO 2作为电子传输层（ETL）的。特别是使用最佳石墨烯浓度（0.05 g/ml）实现了功率转化效率（PCE <0.01％）的可观增强。特定石墨烯组成的电荷注入速率比原始钙钛矿的速度快得多，后者暴露于接近紫外线范围内的短暂吸收。石墨烯分解增加了平均晶体尺寸，并在可见范围内降低了带隙1.32 eV。昂贵的金属（例如AG和AU）已被简单的ITO取代，这大大降低了PSC的制造成本。制造的设备暴露于高保护稳定性的情况下，没有细胞封装环境条件150天，以显示出极好的稳定性。
重新审视量子傅里叶变换
快速傅里叶变换 (FFT) 是 20 世纪最成功的数值算法之一，在计算科学和工程的许多分支中得到了广泛的应用。FFT 算法可以从离散傅里叶变换 (DFT) 矩阵的特定矩阵分解中推导出来。在本文中，我们表明，量子傅里叶变换 (QFT) 可以通过进一步将 FFT 矩阵分解的对角因子分解为具有 Kronecker 积结构的矩阵的乘积来推导出来。我们分析了这种 Kronecker 积结构对经典计算机上秩为 1 张量的离散傅里叶变换的影响。我们还解释了为什么这种结构可以利用一个重要的量子计算机特性，使 QFT 算法在量子计算机上的加速比经典计算机上的 FFT 算法快得多。此外，还建立了 DFT 矩阵的矩阵分解与量子电路之间的联系。我们还讨论了基数 2 QFT 分解到基数 d QFT 分解的自然扩展。无需具备量子计算方面的先验知识即可理解本文所介绍的内容。然而，我们相信本文可能有助于读者从矩阵计算的角度对量子计算的本质有基本的了解。
量子计算不同量子比特设计的比较
„ 引言 在过去十年中，量子计算一直是一个不断发展的领域。与依靠比特将信息表示为 0 或 1 的传统计算机不同，量子计算机使用量子比特或量子位，由于叠加原理，量子比特可以同时存在于多种状态中。预计量子计算机解决特定问题的速度将比传统计算机快得多。这些问题包括复杂的量子模拟 1 和特定的优化任务。2 量子计算还可用于加密。3,4 量子计算应用是一个不断发展的领域，随着量子计算机计算能力的增长，它们也在不断发展。量子计算机的这些潜在应用引起了人们对该领域的极大关注，人们对这些计算机的设计和改进进行了广泛的研究。量子位是量子计算机中最小的计算单元，其属性决定了计算所需的设计。设计量子位的第一步是定义量子计算机需要满足的标准，才能被视为实用的计算机设计。理论物理学家 David P. DiVincenzo 在 21 世纪提出了这些特性。5 DiVincenzo 提出了量子计算的五个必要条件和量子通信的两个必要条件。DiVincenzo 的量子计算标准如下：
量子技术的未来：溶液处理的可调材料的超荧光
摘要：纳米晶体研究中最显着，最令人惊讶的发展之一是从一个自组装的，粘膜钙钛矿纳米晶体系统中观察到超级荧光[G. Rainò，M。A。Becker，M。I。Bodnarchuk，R。F。Mahrt，M。V。Kovalenko和T.Stöferle，“来自Halide Halide Perovskite量子点超级晶格的超级荧光”，《自然》，第1卷。563，否。7733，pp。671–675，2018]。超级荧光是一种量子光特性，其中许多偶极子自发同步在相位中创建一个集体，协同的光子发射，其寿命快得多。因此，在溶液处理的和胶体结构通常会遭受高光学脱碳和非均匀尺寸的分布时，在更多的不构态系统中观察到这一点是令人惊讶的。在这里，我们概述了在胶体和解决方案处理系统中超级流量演示的最新发展，并探索了此类系统允许的化学和材料科学机会。创建明亮和可调的超超流感来源的能力可以使量子信息应用中的变换发展并提高我们对量子现象的理解。
量子计算的 Rodeo 算法
我们提出了一种随机量子计算算法，该算法可以在选定的能量区间 [ E − ϵ, E + ϵ ] 内准备量子哈密顿量的任意特征向量。为了将所有其他特征向量的谱权重降低一个抑制因子 δ ，所需的计算工作量为 O [ | log δ | / ( pϵ )] ，其中 p 是初始状态与目标特征向量的平方重叠。这种方法被我们称为 rodeo 算法，它使用辅助量子位来控制哈密顿量减去某个可调参数 E 的时间演化。对于每个辅助量子位测量，特征向量的振幅都会乘以一个随机因子，该因子取决于它们的能量与 E 的接近程度。通过这种方式，我们以测量次数的指数精度收敛到目标特征向量。除了准备特征向量外，该方法还可以计算哈密顿量的全谱。我们用几个例子来说明其性能。对于误差为ϵ 的能量特征值确定，计算规模为 O [(log ϵ ) 2 / ( pϵ )] 。对于特征态准备，计算规模为 O (log ∆ /p ) ，其中 ∆ 是残差向量正交分量的大小。特征态准备的速度比相位估计或绝热演化的速度快得多。
超过 18,000 个 LITTELFUSE 电弧闪光继电器...
为了减少所需的 PPE 数量，必须减少入射能量。有两种方法可以降低电弧闪光事件的入射能量，即减少故障电流或清除时间以及减少可用能量。可以通过使用限流保险丝和（对于单相故障）电阻接地来减少可用能量。由于系统协调要求，在使用过流保护时通常无法减少清除时间。基于电流的保护必须具有足够的延迟，以防止在瞬时过载或电流尖峰时不必要地跳闸，从而失去宝贵的反应时间。电弧闪光继电器主要依靠光来解决此问题，从而实现业内最快的反应时间。PGR-8800 和 AF0500 继电器可以检测电弧情况并在 1 毫秒内向断路器发送跳闸信号。AF0500 的反应时间在 3-8 毫秒之间，具体取决于配置。此检测时间比标准保护和断路器快得多，这意味着将弧闪继电器与断路器（仅限 PGR-8800）结合使用将降低入射能量。这可提高工人安全性、减少故障损坏并延长正常运行时间。虽然弧闪能量已经降低，但确定这种降低是否会导致 PPE 类别降低最终将取决于电气系统。