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量子控制机
用于分解，搜索和仿真等任务的量子算法取决于控制流，例如分支和迭代，取决于叠加中数据的价值。用于控制流的高级编程抽象，例如开关，循环，高阶功能和连续性，在古典语言中无处不在。相比之下，许多量子语言不提供叠加中控制流的高级抽象，而需要使用硬件级逻辑门来实现此类控制流。此差距的原因是，尽管经典计算机使用可以取决于数据的程序计数器支持控制流摘要，但量子计算机的典型体系结构并不能类似地提供可以取决于叠加数据的程序计数器。结果，尚未在量子计算机上正确实现的完整控制流抽象集。在这项工作中，我们提供了控制流摘要的属性的完整表征，这些属性在量子计算机上正确实现。首先，我们证明，即使在量子计数器中存在的量子计算机上，也无法通过将经典的条件跳跃指令提升到叠加工作中的量子算法中的控制流。该定理否认能够直接提起控制流的一般抽象，例如𝜆钙从经典到量子编程。为了响应，我们提供了在量子计算机上正确实现的控制流的必要条件。我们介绍了量子控制机，这是一种指令集体系结构，其有条件跳跃的限制是满足这些条件的。我们展示了该设计如何使开发人员使用程序计数器代替逻辑门正确表达量子算法中的控制流。
什么是疫苗接种机？
疫苗接种提供者可以选择使其位置在疫苗接种机上可见，从而使公众更容易找到具有Covid-19疫苗的提供者位置。CDC将指示公众使用疫苗接种剂找到提供Covid-19疫苗的位置。提供者需要知道的是COVID-19-19疫苗接种计划提供者协议要求提供者按照CDC指示报告疫苗供应信息。接收COVID-19疫苗的组织或提供者的位置应使用在线Covid定位卫生提供商门户网站每天向疫苗提示提供供应信息。疫苗接种提供者可以通过安全的Covid定位提供者门户手动报告；或通过自动化的安全数据传输直接传输到COVID定位健康平台。当Covid-19-19疫苗供应有限时，报告的数据仅用于疫苗库存信息，而不是作为帮助公众发现疫苗的资源。当疫苗更广泛地可用时，将通知提供商疫苗接种的公共网站将被打开以显示COVID-19-19-tace疫苗接种地点。这将使公众能够知道他们可以去哪里接受COVID-19疫苗接种。提供商将能够选择是否在网站上显示其位置。对于参与的提供商，疫苗FaccineFinder网站将显示提供商的位置和联系信息，并将表明提供商有可用的疫苗。特定的库存信息将无法向公众提供。
招标手册（数据库）-加里森切纸机（小）
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利用人工智能自动心脏MRI图像诊断肥厚型心肌病...
关于实施临床研究的通知 目前，心脏内科正在开展以下临床研究。在本研究中，我们将使用从患者日常医疗保健中获得的数据（信息）。如果您反对在本研究中使用您的数据，您可以随时选择不将您的信息用于或提供给其他研究机构。如果您想了解有关研究计划或内容的更多信息，如果您对您的数据被用于本研究有任何异议，或者您有任何其他问题，请通过下面的“联系方式”联系。
BIPROGY 使用 3D 模型和 AI 诊断进行桥梁维护管理
只需拍摄一张照片（拍摄桥梁），即可轻松创建 3D 模型，从而可以重现实际现场，避免因疏忽而导致的重新检查。此外，第三方也更容易检查 3D 模型，从而提高检查质量。 ・您创建的 3D 模型可以共享。如果有 3D 模型，我们可以解释图纸
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18
利用人工智能（AI）进行骨髓涂片分析诊断血液病……
联系方式：027-220-8166 研究共同研究员 所属/职位：群马大学医院检验科、临床检验师 姓名：和泉绫子 联系方式：027-220-8166 研究共同研究员 所属/职位：群马大学医院检验科、临床检验师 姓名：北泽咲 联系方式：027-220-8166 - 如果研究对象希望获得有关其权利的更多信息，或者如果发生健康损害，请联系咨询台 如果研究对象希望获得有关本研究及其权利的更多信息，或者如果他们的健康受到损害，请联系以下人员。如果您有任何疑问，请随时联系我。 如果您不希望成为使用您的样本和信息进行的研究的对象，请通过下面列出的地址与我们联系。不成为研究对象也没有什么坏处。 【咨询、投诉等联系方式】 所属/职位：群马大学医学研究院血液内科副教授 姓名：半田宏 联系方式：〒371-8511群马县前桥市昭和町3-39-22 电话：027-220-8166 负责人：半田宏 上述办公室受理有关以下事项的咨询。 （1）查阅（或获取）有关研究计划和研究方法的资料及其方法 ※ 但仅限于不妨碍保护其他研究对象的个人信息和知识产权的范围内。 （2）受试者个人信息的披露及披露程序（包括费用）
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
