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World File Search System旋转门
沃伦参议员致马蒂·马克里（Marty Makary）博士的信，
1 National Public Radio, “A Look At How The Revolving Door Spins From FDA To Industry,” September 28, 2016, https://www.npr.org/sections/health-shots/2016/09/28/495694559/a-look-at-how-the-revolving-door-spins-from-fda- to-industry; BMJ，“旋转门：董事会会员，对冲基金和负责调节行业的FDA负责人”，彼得·多什（Peter Doshi），2024年5月8日，https：//wwwww.bmj.com/content/385/385/bmj.q975。2参见，例如，美国办公室Senator Elizabeth Warren, In Response to Senator Warren, FDA Commissioner Nominee Dr. Robert Califf Makes Strongest Ethics Commitments of Any Senior Biden Administration Official, January 31, 2022, Press Release, https://www.warren.senate.gov/newsroom/press-releases/-in-response-to-senator-warren-fda-专员提名人 - 罗伯特 - 阿里伯特·马克斯·马克斯 - 斯特朗斯特 - 伦理学 - 官员官员。
BRE 良好建筑指南和良好维修指南
过去 20 年来，自动门控制器的使用越来越广泛，可用于多种类型的建筑物。现在，机场、超市、酒店和公共建筑中都安装了自动控制器，这种情况屡见不鲜。可安装自动控制器的门类型从滑动门到旋转门不等。这种技术的发展至少部分是由于需要改善残疾人进入建筑物的通道。最近，残疾人通道要求扩展到新建住宅，这意味着这些建筑物中自动控制器的使用将会增加。在非住宅建筑中，设计和制造专用自动门通常有很大的自由度。然而，住宅部门受到的限制更多，这些限制基于住宅建筑入口的大小以及保持住宅外观的需要。自动控制器可用于不同类型的门，但对于住宅用途，大多数控制器用于向建筑物内摆动的铰链门。对于某些内部用途，将安装滑动门。
劳伦斯·伯克利国家实验室
量子系统中的紧凑数据表示对于开发用于数据分析的量子算法至关重要。在这项研究中，我们提出了两种创新的数据编码技术，称为Qcrank和Qbart，它们通过均匀控制的旋转门表现出显着的量子并行性。QCrank方法将一系列实价数据编码为数据量置量的旋转，从而增加了存储容量。另一方面，QBART在计算基础上直接合并了数据的二进制表示，需要更少的量子测量结果，并在二进制数据上实现了良好的算术操作。我们展示了针对各种数据类型的建议编码方法的各种应用。值得注意的是，我们演示了诸如DNA模式匹配，重量计算，复杂值共轭的任务的量子算法，以及带有384个像素的二进制图像的检索，所有图像均在Quantinuum捕获的昆虫上执行。此外，我们采用了几种可访问的QPU，包括来自IBMQ和IONQ的QPU，以进行补充基准测试实验。
法律漏洞和外国干涉的风险
有充分证据表明，恶意外国行为者正在干涉欧盟及其成员国的政治和民主。大部分外国干涉利用欧盟立法和政策法规中的漏洞，逃避了识别或谴责。本深入分析确定了其中一些漏洞并提出了弥补措施。欧盟联络点将大大提高欧盟调查和战略性应对外国干涉、其战略驱动因素和相关资金流动的能力。应通过定罪、制裁和禁止外国参与第三方竞选活动来限制外国干涉。应通过增强欧盟透明度登记册和更严格的“旋转门”要求，使合法的外国影响更加透明。为了最大限度地减少网络操纵行为，政治候选人和现任者应正式承诺避免此类行为，应鼓励公共关系行业严格审查其道德准则，并应制定一份纲要，以期最终加以限制。在所有这些活动中，欧盟应注意确保其措施符合基本权利，并且不会造成公民空间缩小的影响。
项目编号：P2970 附录 8.3 水獭调查...
• 室内体育中心包括体育馆，内设观众席、健身室、更衣室、接待处、咖啡厅和辅助设施。 • 7 个室外运动场。 • 带运动场、观众席和其他辅助设施的有盖运动场。 • 辅助体育设施包括 8 车道田径跑道和板球练习网。 • 新建车辆通道/交叉口并关闭 Park Lane/Dublin 车辆交叉口，重新安置现有的 Breffni Park 旋转门，以便重新配置 Park Lane、桥梁结构、内部道路、自行车/人行道、相关汽车/巴士/自行车停车场、充电点和路灯。 • Kilnavara Lane 和 Dublin Road 的行人通道。 • 硬质和软质景观，包括隔音围栏、野生动物栖息地/走廊、人工獾穴、步行道和其他辅助工程，如观众席、挡土墙、围栏和球挡围栏、团队庇护所、厕所、泛光灯、标牌、排水基础设施（包括衰减罐、SuD 和小水道的涵洞）、储存空间、ESB 变电站、辅助住宿和所有相关现场工程，以适应开发。 • 拟建桥梁是一座单跨整体钢筋混凝土桥，由桩基支撑。
用灰狼优化器进行0-1 knapsack问题的量子启发的差分进化
摘要：背包问题是研究最广泛的NP完整组合优化问题之一，并且具有许多实际应用。本文提出了一种具有灰色狼优化器（QDGWO）的量子启发的差分进化算法，以提高Di-Versity和Connergence性能，并提高0-1个knapsack问题的高维情况下的性能。所提出的算法采用量子计算原理，例如量子叠加状态和量子门。它还使用差异进化的自适应突变操作，差异进化的交叉操作和量子观察来产生新的解决方案作为试验个体。选择操作用于确定存储个体与突变和交叉操作创建的试验个体之间的更好解决方案。如果试验个体比目前的个体还差，则使用自适应灰狼优化器和量子旋转门来保留人口的多样性，并加快寻找全球最佳解决方案的搜索。0-1背包问题的实验结果证实了QDGWO的优势，具有背包问题的有效性和全球搜索能力，尤其是在高维情况下。
![arXiv:2402.15550v2 [quant-ph] 2024 年 10 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e4e08a0477b5631f5bdd18386c9debac74563ecc.webp)
arXiv:2402.15550v2 [quant-ph] 2024 年 10 月 31 日
成功实施量子技术需要尽可能少使用量子资源的协议和算法。然而，许多重要的量子操作，例如量子计算中的连续旋转门或 NMR 或 MRI 应用中的宽带脉冲，只能使用有限的量子资源近似实现。这项工作开发了一种方法，以略微增加测量重复率为代价，平均实现精确的实现。首先，建立一个包含大量不同近似所需门操作的库；通过根据预先优化的概率分布随机选择这些操作，平均而言，可以以严格可控的近似误差实现所需的操作。该方法依赖于凸优化中的复杂工具来有效地找到最佳概率分布。多种应用范围包括 (a) 仅使用低 T 计数电路在容错量子计算机中精确合成旋转，以及 (b) 在量子最优控制中合成性能卓越的宽带和频带选择脉冲，以及 (c) 在 NMR 或 MRI 中的进一步应用。该方法非常通用，并明确展示了量子技术的广泛实际应用。
将量子计算纳入药物设计工作流程的见解
尽管许多量子计算 (QC) 方法都有望在理论上优于传统方法，但量子硬件仍然有限。因此，在计算机辅助药物设计 (CADD) 中利用近期 QC 需要明智地划分经典计算和量子计算。我们提出了 HypaCADD，这是一种混合经典量子工作流程，用于寻找与蛋白质结合的配体，同时考虑基因突变。我们明确确定了我们药物设计工作流程中目前可以通过 QC 替换的模块：非直观地，我们将突变影响预测因子确定为最佳候选者。因此，HypaCADD 将经典对接和分子动力学与量子机器学习 (QML) 相结合，以推断突变的影响。我们以 SARS-CoV-2 蛋白酶和相关突变体为例进行了案例研究。我们使用由量子比特旋转门构建的神经网络将经典机器学习模块映射到 QC 上。我们已经在模拟和两台商用量子计算机上实现了这一点。我们发现 QML 模型的性能可以与经典基线相媲美，甚至更好。总之，HypaCADD 为利用 QC 实现 CADD 提供了一种成功的策略。
使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
用于情绪检测的混合量子深度学习模型
摘要：行为研究、人机交互和心理健康方面的应用取决于识别情绪的能力。为了提高使用脑电图 (EEG) 数据进行情绪识别的准确性，本研究提出了一种混合量子深度学习技术。传统的基于 EEG 的情绪识别技术受到噪声和高维数据复杂性的限制，这使得特征提取变得困难。为了解决这些问题，我们的方法将传统的深度学习分类与量子增强特征提取相结合。为了识别重要的脑电波模式，带通滤波和 Welch 方法被用作 EEG 数据的预处理技术。通过将频带功率属性 (delta、theta、alpha 和 beta) 映射到量子表示，可以捕获确定情绪状态所必需的复杂带间相互作用。在混合量子电路中使用纠缠和旋转门来最大化模型对与不同情绪相关的 EEG 模式的灵敏度。对测试数据集的评估结果表明该模型具有准确识别情绪的潜力。未来研究将扩展该模型以用于实时应用和多类别分类，从而改进基于 EEG 的心理健康筛查工具。该方法展示了将传统深度学习与量子处理相结合以实现可靠、可扩展的情绪识别的可能性，为自适应人机系统和心理健康监测应用提供了一种有前途的工具。