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Savitribai Phule Pune University
fp有多种环境；可以显式到头等程度（在环境中绑定的变量的值可能是其他环境）。使用环境来建模数据抽象，各种对象框架，模块系统。•递归迭代等效性：一般原则•类型问题：单态，多态性和潜在键入：将一个转换为另一个。语言传达这两个范式可以是Gofer（或Haskell），Python，方案等。可以随着时间的流逝而随着教学目的而开发更好的语言。参考：
2024-2025秋冬活动指南 - Neenah市
加入Kidstage，参加每周的表演课，并在这个全新的音乐剧《小马达加斯加》中扮演！加入亚历克斯（Alex）狮子，马蒂（Marty the Zebra），长颈鹿梅尔曼（Melman the Giraffe），臀部嘻哈音乐（Hip Hip Hippo），当然还有那些热闹的企鹅在一生的音乐冒险中绑定到您的舞台上。基于Smash Dreamworks动画电影，马达加斯加 - 音乐冒险Jr。跟随您所有最喜欢的裂缝 - lackin的朋友，因为他们从纽约中央公园动物园的家中逃脱了，发现自己正走向朱利安国王马达加斯加的疯狂世界。加入我们和这个充满乐趣的经典 - 5-13岁的所有年龄段的零件。日期：9月25日至1月18日星期三时间：6：00-7：00pm年龄：5-13 Fee：$ 187加入KidStage，参加每周表演课，并在此全新的音乐剧中播放Madagascar Jr。加入亚历克斯（Alex）狮子，马蒂（Marty the Zebra），长颈鹿梅尔曼（Melman the Giraffe），臀部嘻哈音乐（Hip Hip Hippo），当然还有那些热闹的企鹅在一生的音乐冒险中绑定到您的舞台上。基于Smash Dreamworks动画电影，马达加斯加 - 音乐冒险Jr。跟随您所有最喜欢的裂缝 - lackin的朋友，因为他们从纽约中央公园动物园的家中逃脱了，发现自己正走向朱利安国王马达加斯加的疯狂世界。加入我们和这个充满乐趣的经典 - 5-13岁的所有年龄段的零件。日期：星期三，
同构性算法元素定理
两个图G和H是图形F家族的同态性，如果对于所有图F∈F，则从F到G的同态数量等于从F到H的同构数量。比较图形，例如（量子）同构，合适和逻辑等价的许多自然对等关系可以被视为各种图类别的同态性关系。对于固定的图类F，决策问题（F）要求确定两个输入图G和H是否在F上无法区分。众所周知，该问题仅在少数图类别f中可以决定。我们表明，Hom I nd（f）允许每个有界树宽的图类F类随机多项式算法，这在计数Monadic二阶逻辑CMSO 2中是可以定义的。因此，我们给出了第一个一般算法，以确定同态性不可分性。此结果延伸到h om i nd的一个版本，其中图形F类由CMSO 2句子指定，而在树顶上绑定了一个绑定的k，将其作为输入给出。对于固定k，此问题是可随机固定参数的。如果k是输入的一部分，则它是conp-和cow [1] -hard。解决Berkholz（2012）提出的问题时，我们通过确定在k维weisfeiler-Leman算法下确定在k是输入的一部分时确定不可区分性的情况。
生物医学信号处理与控制 - SBILab - IIIT-Delhi
分析脑电图 (EEG) 信号以确定人所经历的视觉刺激的性质是一个活跃的研究领域。它是了解人脑与行为之间联系的关键，尤其是对于脑机接口 (BCI) 应用和神经系统疾病患者的康复。在这项研究中，我们进行了一项比较视觉处理两个阶段的实验，确定了与它们相关的不同 EEG 信号，然后使用分类器区分这两个阶段。EEG 数据是使用特征结合实验收集的，该实验要求受试者在 100 毫秒和 1500 毫秒后检测颜色和形状结合的变化。这些研究测试间隔表示的两个阶段是使用从时域和频域提取的特征确定的。这些用于分别训练各种机器学习分类器。信号的时频域表示用于训练卷积神经网络 (CNN)。获得了有希望的结果。因此，这篇论文的贡献是双重的。首先，我们使用深度学习进行 EEG 数据分析，以确定 EEG 试验属于 100 毫秒类还是 1500 毫秒类。其次，我们将这些结果联系起来，预测人类大脑中视觉处理和视觉特征绑定的不同阶段。因此，深度学习可以帮助我们预测视觉处理的阶段，从而解锁有关大脑功能时间动态的重要见解。这有助于为 BCI 应用构建相关工具，例如对视觉特征绑定受损的受试者进行神经康复。
编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
改进的吉尔伯特 - 瓦尔沙莫夫（Gilbert – Varshamov）绑定了纠缠 -网格拥塞缓解和电池降解最小化，使用基于PV的微电网中的模型预测控制
摘要 - 电网中光伏（PV）系统的整合在峰值功率进料过程中引起拥塞。PV系统中的电池存储会增加自我消费，以实现消费者的好处。然而，随着传统的自我消费（MSC）控制电池调度的控制，网格拥塞的问题未解决。电池往往会在一天的早期充满电，并且峰值功率仍然易于网格。这还增加了由于高电荷（SOC）水平的停留时间增加而增加的电池降解。为了解决此问题，此工作使用模型预测控制（MPC）在PV系统中进行调度，并使用电池存储，以实现最大程度地减少电池降解，网格拥塞，同时最大化自我消耗的多个目标。为了证明改进，此工作比较了用于电池调度的MPC和MSC方案的性能。通过绩效指数（例如自消耗率，峰值功率降低和电池容量逐渐消失）来量化改进。对预测误差下MPC性能的计算负担和最大恶化的分析也进行了。得出的结论是，与MSC相比，MPC在PV系统中实现了相似的自我消费，同时还可以减少电网充血和电池降解。
技术融合 - 数据空间商业联盟
1 简介 7 1.1 背景 7 1.2 实施驱动计划 8 1.3 如何阅读本文档 9 2 数据空间的共同愿景 10 2.1 概述 10 2.2 系统架构视图 12 2.2.1 数据空间注册表 14 2.2.2 数据空间连接器 15 2.2.3 数据空间联合服务 16 2.3 概念模型 17 2.3.1 主要实体及其关系的描述 17 2.3.2 详细信息模型 20 2.3.3 词汇中心 22 2.4 DSBA 组织的定位 24 2.4.1 大数据价值协会 (BDVA) 25 2.4.2 FIWARE 基金会 25 2.4.3 Gaia-X 26 2.4.4 国际数据空间协会 (IDSA) 26 3 数据互操作性 28 3.1 数据模型和格式 29 3.1.1 智能数据模型 29 3.2 数据交换 API 31 3.2.1 NGSI-LD 31 3.2.2 数据空间连接器内的传输管理 32 3.3 出处和可追溯性 33 4 信任和数据主权 35 4.1 概述 35 4.2 信任锚框架 36 4.2.1 ID 绑定 37 4.2.1.1 跨境使用相互认可的电子识别手段 38 4.2.1.2 ID 绑定和可验证凭证 39 4.2.1.3 关于法人标识符 41
通过量子ZENO动力学和一种用于优化Zeno Evolution
摘要：如果节点缺少它们共享的纠缠铃对中的信息，则量子网络节点之间共享的任意数量的纠缠可能是不可证实的。使这样的系统可蒸馏（称为绑定纠缠（BE）的超激活）被证明是通过节点之间的系统量子传送，需要用节点数量来实现受控的gates缩放。在这项工作中，我们在两种情况下表明，如果节点仅基于单个量子旋转和简单的阈值测量值实施了提出的局部量子Zeno策略，则可能会产生超级激活。在我们考虑的第一种情况下，我们像原始的超级激活建议一样，获得了一个两分的可蒸馏纠缠系统。在第二种情况下，我们表明可以在五个节点中的八个量子位网络中实现超激活。除了获得全粒子可蒸馏的纠缠外，还增加了系统的总体纠缠，而两部分切割的总和也增加了。我们还设计了一种具有可变贪婪的一般算法，以优化QZD演化任务。在第二种情况下实施我们的算法，我们表明可以通过将初始BE系统驱动到最大的纠结状态来获得显着的改进。我们认为，我们的工作从实践和基本观点中都促进了量子技术，从而弥合了非局部性，绑定的纠缠以及量子Zeno的动力学之间的量子技术。
细胞疗法质量控制无复杂性，将流式细胞术的力量带到了GMP制造中。
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人工智能和高性能计算加速基于结构的药物发现
2 药物发现的生物物理学和生物化学简介 .........................................9 2.1 药用和生物化学 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.1 化学信息学和图论。...................11 2.1.2 描述符和相似性 ...........................12 2.1.3 化学空间 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.16 2.2 蛋白质与疾病 ....................。。。。。。。。。。。18 2.3 蛋白质-配体结合 ...........................20 2.3.1 绑定模型 ...........................22 2.4 蛋白质-配体结合的计算建模 .............22 2.4.1 使用分子动力学进行生物物理建模 ............23 2.4.2 结合自由能估计 ......。。。。。。。。。。。。。24 2.5 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26