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教师在安装...
灌输给儿童的角色值之一就是宽容。从小就灌输宽容的价值旨在确保儿童对多样性有尊重。这项研究的目的是解释教师在Raudatul Athfal Miftahul Ulum幼儿期宽容价值中的作用的重要性。此研究方法涉及课堂观察，对教师的访谈以及课程文档分析。对收集的数据进行定性分析，以确定教师行为模式在设计理解和接受多样性时。研究结果表明，教师在灌输儿童中容忍价值中的作用包括设计宽容课程，具有最佳和比例的能力，并坚定地承诺向儿童提供有关性格价值观的例子，其中之一就是容忍的价值。教师在灌输宽容的价值中的作用也可以通过学习活动，例如提供榜样，提供指导，习惯，涉及故事，角色扮演和协作活动，讲故事活动，游戏活动和媒体的使用，证明可以有效地有效地增加和理解。宽容态度。除了教师，父母，社区还在灌输宽容价值方面发挥着重要作用，因为幼儿还生活在一个多元化的社会中。关键字：教师的角色；容忍价值，幼儿。
安装手册
1。初步备注3 1.1图标3 1.2产品标识3 2。安全4 2.1一般安全4 2.4网格操作安全6 3。产品概述8 3.1一般说明8 3.1产品外观8 3.1.1储能系统8 3.2电池模块9 3.2.1电池模块接线端口9 3.2.2 CAN CAN CAN接口（CAN1＆CAN2）10 3.2.3 LED指示器10 3.3功能方案11 3.3可靠性和认证13 4。安装13 4.1安装工具13 4.2安装材料13 4.3电线规格13 4.4安装位置14 4.4.1选择安装站点14 4.5拆箱和包装内容14 4.6机械和电气安装15 PV连接18网格和负载连接19 4.7警告20 5。操作20 5.1操作AEG电池组20 5.2打开/关闭AEG存储系统21 5.3操作LCD触摸屏21 LCD位置21 5.3.1一般备注21 5.3.2主菜单22 5.3.3状态菜单中的检查系统信息22 5.3.4检查和调整设置菜单中的设置23在设置菜单23中选择功率来源;设置充电 /馈送时间 - 间隔和速度23选择如何使用存储能量24设置语言和时间24检查产品信息24 < / div>
在连续变量量子计算机上模拟量子场论
我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种方法，该方法利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化，并且我们证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心，这是一种特殊准备的量子态，可在目标状态下诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的，并通过机器学习进行增强。此外，我们提出了一个框架，其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值，从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新的途径。
为智能设备开发机上娱乐系统
航空公司提供的重要服务，旨在提高旅行体验的质量，尤其是在洲际和长途航班中。此外，IFE 系统是航空公司最重要的营销工具之一。然而，由于飞机成本、飞行成本、飞机总重量、故障延误时间、维护时间和飞机有效载荷能力下降等因素，航空公司并不喜欢在所有航班上使用 IFE 系统。一般来说，由于上述所有原因，IFE 系统更适合长途航班。当考虑短途航班总数和乘客数量时，这种情况是航空公司收入损失的原因。在本研究中，开发了名为 PISCES 的移动应用程序来展示 IFE 系统的功能。通过使用 PISCES，乘客可以在飞行过程中使用他们的智能设备，无需任何额外设备即可访问航空公司在洲际和长途航班以及短途航班中提供的 IFE。因此，将移除目前的 IFE 系统（带电缆，每个座位约 4 公斤）。因此，每趟航班的飞机总重量、飞行成本、运营成本、维护时间和碳排放量将减少。另一方面，航空公司最有效的营销工具之一将适用于所有航班。这意味着开发的应用程序
在分布式量子计算机上模拟时间演化
我们研究了 Trotter-Suzuki 分解的变体，其中哈密顿指数由两个量子比特算子指数的有序乘积近似，使得 Trotter 步长在少数项中得到增强。这种分解直接反映了分布式量子计算机的硬件约束，其中单片量子设备上的操作与使用互连在不同节点之间进行纠缠分布相比更快。我们模拟了横向场 Ising 和 XY 自旋链模型的非平衡动力学，并研究了与量子互连越来越稀疏的使用相关的局部增加的 Trotter 步长的影响。我们发现近似的整体质量平稳地取决于局部稀疏性，并且局部误差的扩散很慢。因此，我们表明，即使在使用互连成本高昂的分布式量子计算机上，也可以利用单片设备上的快速局部操作来获得整体改进的结果保真度。
在量子计算机上模拟材料动力学
量子计算机的一个备受期待的应用是作为量子多体系统的通用模拟器，正如理查德·费曼在 20 世纪 80 年代所推测的那样。过去十年，量子计算在模拟量子系统静态属性（即小分子的基态能量）方面取得了越来越多的成功。然而，在目前到不久的将来，在嘈杂的中型量子计算机上模拟量子多体动力学仍然是一个挑战。在这里，我们展示了在 IBM 的 Q16 Melbourne 量子处理器和 Rigetti 的 Aspen 量子处理器上成功模拟非平凡量子动力学；即通过原子厚度的二维材料中的太赫兹辐射对新兴磁性进行超快速控制。其中包括执行此类模拟的完整代码和分步教程，以降低未来对这两台量子计算机进行研究的门槛。因此，这项工作为在不久的将来的量子计算机上进行各种量子动力学的有前景的研究奠定了基础，包括弗洛凯态的动态局部化和噪声环境中量子比特的拓扑保护。
基于GPU的私人信息检索针对机上机器学习推理
抽象的机上计算机学习（ML）推理可以在无需向远程服务器揭示的用户设备上使用私人用户数据。但是，对于依靠嵌入太大而无法存储在设备上的许多应用程序的应用程序，纯粹的私人ML推理解决方案是不切实际的。特别是，建议模型通常在1-10 GB的数据下使用多个嵌入式表，这使得它们不切实际地存储在设备上。为了超越这个障碍，我们建议使用私人信息检索（PIR）有效，私人地从服务器中嵌入嵌入，而无需共享任何私人信息。由于现成的PIR算法通常过于计算，因此很密集，无法直接用于潜伏敏感的推理任务，我们1）提出了基于GPU的新型PIR加速度，以及2）与下游ML的pir共同设计PIR，以获得进一步的加速。我们的GPU加速策略将系统吞吐量提高了20倍以上，超过了CPU PIR实现，而我们的PIR-ML共同设计在固定模型质量下提供了超过5倍的额外吞吐量改进。，对于各种设备上的ML插图，例如建议和语言建模，我们的单个V100 GPU上的系统每秒可提供高达100，000的查询 - 基于CPU的基线，A> 100×吞吐量改进 - 在基于CPU的基线上 - 维护模型准确性。
在连续变量量子计算机上模拟量子场论
摘要：我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 形式来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化的方法，并证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心，这是一种特殊准备的量子态，可在目标状态上诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的，并通过机器学习进行增强。此外，我们提出了一个框架，其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值，从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新途径。