XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System算法
临时资金算法
尽管辅助治疗CDK4/6抑制剂，但在6个月内快速复发的患者中，缺乏证据或数据来为治疗选择提供信息。因此，应个性化治疗决定。如果个人认为仍然对内分泌敏感，则可以对内分泌疗法进行调整可能是合理的。例如，如果一个人在芳香酶抑制剂（例如letrozole，exemestane，Anastrozole）上进展，则可以将处理切换为雌激素受体拮抗剂（例如Fulvestrant）。不建议对CDK4/6抑制剂重复治疗。因此，其他靶向疗法与激素治疗相结合是合理的，例如依依他斯 +埃塞梅斯坦。 化学疗法仍然是一种选择，尤其是在怀疑内脏危机的情况下。因此，其他靶向疗法与激素治疗相结合是合理的，例如依依他斯 +埃塞梅斯坦。化学疗法仍然是一种选择，尤其是在怀疑内脏危机的情况下。
量子计算算法
Laura Marchetti 是比萨大学药学系的高级研究员，也是一名实验分子生物学家，他利用计算方法来定制生物分子工程并分析大数据集。Riccardo Nifosì 是 CNR-NANO 研究所 NEST 实验室的研究员。他是一名计算物理学家，致力于蛋白质和其他生物分子系统的分子建模，使用多尺度方法，包括分子动力学模拟和混合量子力学/分子力学方法。Pier Luigi Martelli 的专业知识包括使用计算方法（包括机器学习和深度学习）对生物大分子及其变体进行结构和功能表征。Eleonora Da Pozzo 是一名实验生物化学家，她利用计算方法对分子和潜在药物以及结合蛋白进行虚拟筛选，使用药效团模型。Valentina Cappello 是一名电子显微镜学家，从事生物医学表征领域的工作，并使用计算方法比较大成像数据集。 Francesco Banterle 是 ISTI-CNR（意大利比萨）的研究员，他在那里从事深度学习研究；即应用于成像、计算机图形学和计算机视觉的卷积神经网络。Maria Letizia Tricnavelli 是一位生物化学家，研究细胞在生存/死亡决策、分化过程和药物反应过程中使用的信号通路。Claudia Martini 是一位生物化学教授，在分子机制、信号转导系统、基因表达调节和神经退行性疾病的细胞分化方面拥有非常丰富的专业知识。Massimo D'Elia 是一位理论物理学家，主要通过计算方法研究量子场论和基本相互作用。收到日期：2022 年 6 月 16 日。修订日期：2022 年 8 月 15 日。接受日期：2022 年 9 月 8 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名非商业许可条款发布的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体上以非商业方式重新使用、发布和复制，但必须正确引用原始作品。如需商业重新使用，请联系 journals.permissions@oup.com
量子算法：评论
3量子复杂性理论17 3.1教会训练 - 杜特施原则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 3.2量子至高无上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.3计算复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.3.1计算问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.3.2大o符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.3.3计算复杂性类别。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.4查询复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.5 Deutsch-Jozsa算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.5.1经典解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.5.2量子解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
量子算法的大统一
与传统算法相比，量子算法在解决各种问题时都具有显著的加速效果。量子搜索、量子相位估计和哈密顿模拟算法是这一优势的最有力论据，这些算法是大量复合量子算法的子程序。最近，许多量子算法通过一种称为量子奇异值变换 (QSVT) 的新技术结合在一起，该技术使人们能够对嵌入酉矩阵的线性算子的奇异值进行多项式变换。在关于 QSVT 的开创性 GSLW'19 论文 [Gilyén et al. , ACM STOC 2019] 中，涵盖了许多算法，包括振幅放大、量子线性系统问题方法和量子模拟。在这里，我们通过这些发展提供了一个教学教程，首先说明了如何将量子信号处理推广到量子特征值变换，QSVT 自然而然地从中产生。与 GSLW'19 并行，我们使用 QSVT 构建直观的量子算法，用于搜索、相位估计和汉密尔顿模拟，并展示特征值阈值问题和矩阵求逆的算法。本概述说明了 QSVT 是如何成为一个包含三种主要量子算法的单一框架的，这表明量子算法实现了大统一。
离散对数问题的量子算法
这项工作为离散对数问题提供了Shor's算法的参考实现。将所需例程的三个不同版本用于模块化算术。由于当前的量子计算机仍然提供相对较少的量子位或Qubits，因此，对于计算，该工作的主要重点是实现的可能性，需要最少数量的Qubits。
机器学习算法 - 回顾
Batta Mahesh 摘要：机器学习 (ML) 是对算法和统计模型的科学研究，计算机系统使用这些算法和统计模型无需明确编程即可执行特定任务。学习算法在我们每天使用的许多应用程序中都很有用。每次使用像谷歌这样的网络搜索引擎搜索互联网时，其工作良好的原因之一是学习算法已经学会了如何对网页进行排名。这些算法用于各种目的，如数据挖掘、图像处理、预测分析等。使用机器学习的主要优点是，一旦算法学会了如何处理数据，它就可以自动完成工作。本文对机器学习算法的广泛应用进行了简要回顾和未来展望。 关键词：算法、机器学习、伪代码、监督学习、无监督学习、强化学习 1. 简介 自进化以来，人类一直在使用多种类型的工具以更简单的方式完成各种任务。人类大脑的创造力导致了不同机器的发明。这些机器使人们能够满足各种生活需求，包括旅行、工业和计算，从而使人类的生活变得轻松。机器学习就是其中之一。根据 Arthur Samuel 的说法，机器学习被定义为使计算机能够在没有明确编程的情况下学习的研究领域。Arthur Samuel 是
1 Deutsch-Jozsa（DJ）算法
稍加思考就会发现，经典的 2 n / 2 + 1 次查询（即指数级多）是必要且充分的，可以在最坏情况下确定性地解决问题。充分性是显而易见的（为什么？）。对于必要性，假设我们有一个确定性的经典算法，该算法声称在任何情况下都可以确定地解决这个问题，对于任何满足承诺的 f，同时进行 K ≤ 2 n / 2 次查询。在这里，查询的选择甚至可能以任何方式自适应地取决于先前查询的结果。一个狡猾的对手（具有函数 f ）可以迫使该算法失败，如下所示（从而显示必要性）：当算法应用于他时，他实际上还没有先验地选择他的函数 f ，而只是对所有查询回答 0。最后，他的函数在 K 个输入上固定下来，但如果 K ≤ 2 n / 2，他仍然可以自由地完成他的函数的定义，使其为常数或平衡，并使其与算法得出的任何结论相矛盾。类似地，对于任何概率经典算法，其最终输出仍然需要确定性地正确（尽管在此过程中可以使用概率选择），算法的每个概率分支必须本身确定性地工作，并且上述论点适用于它们，再次表明查询的数量（在任何概率分支上）必须至少为 2 n / 2 + 1。
量子算法.pdf
一个 — — 也许很肤浅 — — 原因是通过研究如何使用量子力学系统进行计算来满足我们的好奇心，并挑战自己找到比经典算法更快的算法。研究量子计算也可能揭示出处理信息的新方法的深刻见解。例如，它可以为我们提供以安全方式处理数据的想法（尽管这些笔记中没有讨论量子密码学）。更好地理解量子计算可能导致理解自然的计算极限：这个世界上可以计算什么？用经典计算机可以计算什么？例如，由于经典计算和量子计算研究的相互作用，许多新的经典算法已经被发明（即量子机器学习算法的反量化、吉布斯采样的新经典算法、量子电路的经典模拟等）。这反过来又提高了我们对物理学的理解，并最终提高了对世界本身的理解。研究量子算法的最后一个原因（计算机科学家肯定能理解）是量子计算机对扩展的丘奇-图灵论题构成了重大挑战，该论题指出，任何“合理”的计算模型都可以在概率图灵机上有效模拟。然而，有很多物理过程我们不知道如何在传统计算机上有效模拟，但我们有有效的量子算法！这有力地证明了强丘奇-图灵论题可能是错误的！
