受控操作是量子算法的基本组成部分。将 n 个控制非门 (C n (X)) 分解为任意单量子比特和 CNOT 门是一项重要但并非易事的任务。本研究引入的 C n (X) 电路在渐近和非渐近范围内的表现优于以前的方法。提出了三种不同的分解:一种是使用一个借用的辅助量子比特的精确分解,电路深度为 ΘðlogðnÞ3Þ,一种没有辅助量子比特的近似分解,电路深度为 OðlogðnÞ3logð1=ϵÞÞ,以及一种具有可调深度电路的精确分解,该电路的深度随着可用辅助量子比特的数量 m ≤ n 而减少,即 Oðlogðn=bm=2cÞ3+logðbm=2cÞÞ。由此产生的指数加速可能会对容错量子计算产生重大影响,因为它可以改善无数量子算法的复杂性,应用范围从量子化学到物理学、金融和量子机器学习。
基于生物奖励的学习中的一个计算问题是如何在Accumbens(NAC)中执行信用分配以更新突触权重。许多研究表明,NAC多巴胺编码时间差异(TD)错误来学习价值预测。但是,多巴胺是在区域均匀浓度中同步分布的,该浓度不支持明确的信用分配(如背波使用)。尚不清楚单独的分布式错误是否足以使突触进行协调更新以学习复杂的,非线性奖励的学习任务。我们设计了一种新的深Q学习算法(一种人工D opamine)来计算证明,同步分布的每层TD误差可能足以学习令人惊讶的复杂RL任务。我们通过经验评估了我们在漫画,深度控制套件和经典控制任务上的算法,并表明它通常可以实现与使用反向流向的深度RL算法相当的性能。
海上风电。然而,目前它还不是一个完全商业化的解决方案,因为它仍处于测试阶段。UW-CAES 的特点是除了创新元素之外,其组件与传统 CAES 相同:热能储存 (TES) 和水下空气储存。前者允许避免采用燃烧系统在膨胀前加热空气,而是通过适当的热流体回收最后一个压缩阶段出口处的空气热量。水下空气储存允许系统在等压条件下工作,利用周围水的静水压力。这使涡轮机能够在其设计压力下运行,因此该压力受储存深度控制。在 UW-CAES 中,元素的几个相对位置是可能的,但在这项工作中,我们选择将转换单元和 TES 定位在大陆上。因此,一个重要的元素是连接空气储存和机械的管道。联合工厂利用 UW-CAES 来恢复风电场造成的过剩生产。当可再生能源发电厂的发电量达到峰值,而电网饱和时,多余的能源将为压缩机提供动力。压缩机对空气加压,然后将其送入水下蓄能器。
摘要:背景:腹腔镜程序期间激光使用的验证,尤其是1980年代后期的坎德·尼扎特(Camran Nezhat)的验证。激光器在没有出血的情况下提供组织蒸发的精度和深度控制。手术干预仍然是控制子宫内膜异位症与不育的核心,尤其是对于对激素治疗无反应的患者。方法:这项回顾性队列研究包括200例接受腹腔镜激光蒸发的肤浅子宫内膜异位症(SPE)。手术,并在所有情况下都获得了子宫内膜异位症的组织证实。疼痛评分和SF-36问卷结构域。生育能力。结果:术后观察到疼痛评分和SF -36问卷结构域的显着改善(P值<0.01),表明生活质量的增强。在有积极怀孕的不育患者中,手术治疗显示手术后的总体妊娠率为93.7%(P值<0.01),包括75.7%的天然妊娠和24.3%IVF。激光蒸发实现了精确的病变去除,其组织损伤最小,手术时间短,失血最小。结论:腹腔镜激光汽化是对SPE的有效治疗方法,可缓解疼痛,改善生活质量和有利的生育能力。需要进一步的研究以在控制疼痛和生育方面验证这些结果。