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World File Search System构造函数
从DNA构造到1天的蛋白质
图2。吉布森组装反应效率和准确性对反应时间的依赖性。（a）与吉布森组装反应混合物转化的大肠杆菌菌落形成的比较。数据代表具有标准偏差的平均CFU计数（n = 9）。（b）RCA反应使用吉布森组装克隆产物作为模板产生。使用Quant-IT PICOGREEN DSDNA测定试剂盒对反应产量进行定量。数据表示标准偏差（n = 3）的平均值。（c）使用插入片段侧面的载体特异性引物对大肠杆菌转化体进行群落PCR筛选。用SYBR安全染料将等量的PCR产物加载在1％的E-E-Gel琼脂糖凝胶上。m：e-gel 1 kb Plus Express DNA梯子用作分子大小标准，NC：由无插入的矢量组成的负对照，NTC：非板块对照。
完全量子哈希函数
摘要 - 我们在周期框架上介绍了量子步行中的一种新颖的，完全量子哈希（FQH）功能。我们将确定性的量子计算与单个量子级合并，以替换经典的后处理，从而提高了固有的安全性。此外，我们提出的哈希功能表现出零碰撞率和高可靠性。我们进一步表明，它平均提供> 50％的雪崩，并且对初始条件非常敏感。我们在不同的设置以及现有协议上显示了几个性能指标的比较，以证明其功效。FQH需要最少的量子资源来产生较大的哈希价值，从而为生日攻击提供了安全性。因此，这种创新的方法是一种有效的哈希功能，并通过整合完全量子哈希生成协议为量子加密术的潜在进步奠定了基础。索引术语 - Quantum密码函数·哈希功能。量子步行。碰撞。随机统一矩阵。coe。提示。dqc1。
量子可计算的单向函数
•具有语义安全性的公共钥匙加密•具有存在性不可原谅的安全性的公共键签名•带有模拟安全性的遗忘转移和MPC（无量子通信/长期量子内存）•P = NP量子敏感或不敏感，没有黑盒攻击“ P = np g = np g = np g = np gastum-natum cantum countum cancous”
关于函数积分的量子复杂性......
函数积分问题是众所周知的，人们针对许多不同的设置和对函数规律性的假设进行了研究。许多求积规则是已知的，例如 Newton-Cotes 规则或高斯求积规则。对经典计算机上确定性和随机性设置下的积分复杂性的研究始于 1959 年，当时 Bakhvalov [1] 考虑了 H¨older 类函数。[2] 研究了 Sobolev 类函数。在 [3, 4, 5] 中也可以找到关于经典计算机上积分复杂性的结果。除了经典计算之外，在量子计算机上计算的研究也取得了进展。处理量子计算的首批基础著作之一是 Shor [6] 的作品，他提出了离散因式分解的量子算法。该算法在输入的位数方面具有多项式成本，并且尚无已知的经典算法具有此属性。量子计算的第二个里程碑式的工作是 Grover [7] 的数据库搜索算法，该算法表明，对于该问题，量子计算机比传统计算机的速度提高了二次方。量子计算的优势还体现在其他离散问题上，例如计算平均值、中位数和分位数，参见 [8, 9, 10, 11]。此外，在量子环境下研究了许多连续问题。第一个考虑连续问题的量子复杂性的工作是 Novak [12] 处理 H¨older 类函数的积分。Heinrich [13] 研究了 Sobolev 类中的积分。其他问题，如最大化、近似、路径积分、求解常微分方程、寻找根
Áð∙Sğ + ∆ - †什讯函数
v∙¾†¨€ zÆÃÁ€†ˉ¸ÃŒı (Type or print in ink only, NO PENCIL) Name _____________________________________________________________ (First) (Middle) (Last) Name you want to be used in publications ________________________________ Home address ______________________________________________________ (Street address) ______________________________ ______________________ (City, State) (Zip) Phone Number _________________________ __ Home __ Cell __ Other Email _____________________________________________________________ Birthdate _________________________ Male ____ Female _____ Parents/Legal Guardian Information: Father's Name & Address _____________________________________________ Phone _____________________________________________ Mother's Name & Address ________________________________________电话________________________________________________________________________________________________十
2 量子力学中的作用函数
狄拉克和费曼是第一批理解作用量在量子力学中的作用的人。狄拉克的动机源于希望获得一种量子力学公式，其中时间和空间变量以类似的方式处理。让我提醒你，在量子力学的通常公式中，量子系统在初始时间被指定为在与哈密顿量和它们之间交换的一组完整算符的本征态中选择的某个状态。然后使用哈密顿量来查找系统在稍后时间 t 处于哪种状态。继续计算从 t 0 时的状态 S 0 到 t 时的状态 S 的跃迁幅度，等等。如你所见，时间在这个描述中起着核心作用，但对于相对论系统来说，人们会感到不安，因为即使最终答案是相对论不变的，理论的明显洛伦兹不变性也会丢失。因此，狄拉克开始寻找一种不以时间为核心的公式。为此，他回到了经典力学，那里有两种（类似的）描述：汉密尔顿的描述从头开始单独指出时间，而拉格朗日的描述则没有。具体来说，他寻找经典力学中 AF 的含义，目的是将其推广到量子力学。答案当然是已知的，作用量是正则变换的生成器，它将系统从一个时间带到另一个时间。因此，重新回忆一下正则变换是有益的：
神经网络中的激活函数
摘要——人工神经网络的灵感来源于人类大脑和大脑中的神经元网络。信息通过神经突触连接从一个神经元处理并传递到另一个神经元。同样，在人工神经网络中，不同层的细胞排列并相互连接。神经网络内层的输出/信息被传递到下一层，最后传递到最外层，产生输出。外层的输入为内层的输出提供非线性，以便进一步处理。在人工神经网络中，激活函数非常重要，因为它们有助于学习和理解输入和相应输出之间的非线性和复杂映射。
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
功能评估的构造模拟 C
主线 SIMCOE，支持陆地协同作战实验室 LCCT (Laboratoire du Combat Collaboratif Terrestre) 资格审查工作的工具之一 背景 SIMCOE 研讨会是一个真正的数字“沙坑”，是评估陆地协同作战尤其是 SCORPION 系统的重要工具。因此，它能够以较低的成本在受控环境中测试 SCORPION 单位的大量交战配置。 专业知识 SIMCOE 研讨会拥有一套冷数据开发和可视化工具，用于评估陆地协同作战算法的性能：图形、地图背景上的可视化等。它的可视化界面使其成为一种教学工具，有助于让非专业观众更容易理解 SCORPION 的协同功能。