自从 1918 年 9 月 16 日 HMS Argus 服役于皇家海军以来,美国和其他国家使用的航空母舰就一直备受争议。1 从那时起,航空母舰就一直受到竞争对手和政治对手的强烈批评。在整个时间里,争论的焦点没有改变。批评者认为航空母舰过于昂贵且过于脆弱。这些争论在和平时期被重新提出——然后在每场战争中,航空母舰在战斗中的决定性使用都会结束未来十年左右的讨论。1949 年,杜鲁门政府下令海军除七艘航空母舰外所有航空母舰退役,并拆除当时正在建造的第一艘超级航空母舰 USS United States。海军部长约翰·沙利文(John L. Sullivan)甚至没有征求他的意见,愤然辞职以示抗议。2 在随后发生的“海军上将起义”中,许多海军上将和上校游说并作证反对政府,许多人因此被解雇。在未来海军作战部长(CNO)海军上将阿利·伯克(Arleigh A. Burke)的带领下,海军反对国防部长路易斯·约翰逊(Louis A. Johnson)和空军部长斯图尔特·西明顿(W. Stuart Symington)更进一步的努力:将所有海军和海军陆战队的航空兵交给空军。伯克顶住了要求他退休的上校职位的企图,但海军未来的航母计划在 20 世纪 40 年代末似乎最多只能在浅水区航行。3
摘要:在这项工作中,我们考虑答案编程及其无数定量和时间扩展。在这里,我们可以使用代数方法首先获得数值方面的概括和标准化,以便然后在时间级上集成它们。在第二步中,我们对所产生的形式主义进行了大量分析。我们特别关注如何通过第五可容纳数值操作的代数属性限制理论算法复合物。在第三步中,我们基于此基础知识转向我们语言的重要片段。值得注意的是,尽管我们实施了普遍的适用性,但通过使用创新的结构参数,我们与最新技术相比,我们取得了重大改进。
M / N 和 j op = [( π / 2 − β ) / ( 2 β )] 是最优 Grover 迭代次数。如果 ( 2 j op + 1 ) β ≈ π / 2,则最大概率趋近于 1,这意味着如果量子数据库的维数很大,Grover 算法通常具有很高的成功率。Grover 算法经历了几个重要的发展。在某些情况下,比如结构化搜索 [ 7 ],其成功率是各个搜索成功率的乘积,因此每个单独搜索的高成功率至关重要;特别是当维度不是那么大时,标准 Grover 算法的效果会不佳。为了解决这个问题,一些改进的搜索算法被提出 [ 8 – 12 ]。Grover-Long 算法 [ 11 ] 是这些改进算法之一,已被证明是最简单、最优的 [ 13 , 14 ]。该算法的成功率达到 100%,而 Grover 算法在找到 4 个中的 1 个时才能达到 100% 的成功率。在 Grover 原始算法和 Grover 改进算法中,都需要提前知道标记状态的确切数量。因此,如果不知道确切数量,这些算法就无法确定何时停止 [15]。空间搜索 [16-18] 是解决此问题的方法之一。定点搜索算法是另一种方法
在这项工作中,我们提出了一种新的方法,用于使用AutoCododer(AE)(AE)(一种未加权的机器学习技术,具有最少的先验知识)来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化(ED)获得的减少密度矩阵(RDM)数据进行的,因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法,我们通过跟踪AE的重建损失的变化,成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示,以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法,可以使用最少的知识,少量所需数据研究量子相变,并产生量子状态的压缩代表。
花粉粒的数量在物种内和物种间存在差异。然而,与雄蕊细胞分化方面的研究相比,人们对这一数量性状的分子基础知之甚少。最近,通过拟南芥的全基因组关联研究,分离出了第一个负责花粉数量变异的基因 REDUCED POLLEN NUMBER1 (RDP1),并表现出自然选择的特征。该基因编码酵母 Mrt4 (mRNA 转换 4) 的同源物,它是大核糖体亚基的组装因子。然而,没有进一步的数据将核糖体功能与花粉发育联系起来。在这里,我们使用标准 A. thaliana 登录号 Col-0 表征了 RDP1 基因。由 CRISPR/Cas9 产生的移码突变体 rdp1-3 揭示了 RDP1 在开花中的多效性作用,从而表明该基因是花粉发育以外的多种过程所必需的。我们发现,天然的 Col-0 等位基因导致 Bor-4 等位基因的花粉数量减少,这是通过定量互补测试评估的,该测试比转基因实验更敏感。结合通过序列比对确定的 Col-0 中的历史重组事件,这些结果表明 RDP1 的编码序列是导致自然表型变异的候选区域。为了阐明 RDP1 参与的生物学过程,我们进行了转录组分析。我们发现负责核糖体大亚基组装/生物合成的基因在差异调控基因中富集,这支持了 rdp1-3 突变体中核糖体生物合成受到干扰的假设。在花粉发育基因中,编码碱性螺旋-环-螺旋 (bHLH) 转录因子的三个关键基因(ABORTED MICROSPORES ( AMS )、bHLH010 和 bHLH089 )以及 AMS 的直接下游基因在 rdp1-3 突变体中下调。总之,我们的结果表明核糖体通过 RDP1 在花粉发育中发挥特殊功能,RDP1 含有受选择的天然变体。
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明,因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起,许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算,以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用,这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中,我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题,其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D,使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f,执行 QFT 和测量(图 1)。经过一些有效的后处理后,可以找到周期 ( D, 1 )。因此,逻辑量子比特的数量取决于两个参数:输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例,其中 DL 的预期大小为 1
解决方案:为 A206 高强度铝合金开发经过统计验证的数据,以将其纳入 MMPDS,以便可以轻松用于设计和制造军用和民用飞机中的关键飞行部件。该项目利用了 AMC 之前针对铝 E357 所做的努力,该努力利用工艺模拟软件设计了一系列涵盖各种截面厚度的测试样本,从金相学上验证了该方法,协调了从合格铸造厂联盟收集所需样品的工作,并提交数据进行统计分析并由 MMPDS 委员会批准纳入 MMPDS 标准。此外,通过这项工作并基于测试结果支持的最佳行业数据,修订了 AMS 4535 的 A206-T71 热处理规范,包括分步溶液和 390F 时效。
9789386223784 https://www.academia.edu/34569040/Reddy_Smriti_Exploring_the_Indian_Past_Commemoration_Volume_in_honour_of_Dr_Y_Gopala_Reddy_docx https://www.academia.edu/34569040/Reddy_Smriti_Exploring_the_Indian_Past_Commemoration_Volume_in_honour_of_Dr_Y_Gopala_Reddy_docx 其他
BIO/301 12 解剖板,软木,凸起的边缘和排水槽,约 450 x 300 毫米。 BIO/302 2 软木,薄片,5 毫米厚,250 x 100 毫米,每包 10 个 BIO/303 1 解剖针,镀钢,长度 50 毫米,每包 100 个 第 4 部分:准备好的显微镜载玻片 生物学 BIO/400 1 动脉和静脉(组合),ts(染色) BIO/401 1 正常人体血液 BIO/402 1 葱属(洋葱)表皮 BIO/403 1 哺乳动物肺组织 BIO/404 1 肠(大),ts BIO/405 1 肾脏,ts BIO/406 1 肾脏,整个,ls BIO/407 1 肝脏,腺组织 BIO/408 1 哺乳动物柱状上皮细胞组织 BIO/409 1 神经,神经节,ts BIO/410 1神经、脊髓、ts、神经细胞、白质和灰质 BIO/411 1 食道、ts BIO/412 1 卵巢、ts、哺乳动物 BIO/413 1 胃壁、心脏末端、vs BIO/414 1 精子、人类精子涂片 BIO/415 1 睾丸、ts、大鼠 BIO/416 1 变形虫、整个、染色 BIO/417 1 哺乳动物纤毛上皮细胞组织 BIO/418 1 染色体、雄性、人类、正常 BIO/419 1 染色体、雌性、人类、正常 BIO/420 1 有丝分裂、洋葱根尖 BIO/421 1 双子叶植物茎、TS BIO/422 1 百合、花药、带有成熟花粉粒的 TS BIO/423 1 叶、双子叶植物被子植物,TS