摘要。量子计算可能表明其使用的第一个字段之一是优化。自然出现了许多优化问题,例如二次背带问题。量子计算机的当前状态要求将这些问题置于二次无约束的二进制优化问题或QUBO。受约束的二进制优化可以通过翻译约束来转换为Qubos。但是,这种翻译可以通过几种方式进行,这在求解Qubo时可能会对穿孔产生很大的影响。我们为二次背包问题展示了六种不同的配方,并使用模拟退火比较其性能。最佳性能是通过不使用不使用辅助变量来建模不平等约束的公式获得的。
摘要由第四次工业革命引入的数字化转型已大大改变了供应链组织的价值主张。但是,基于影响零售行业中数字供应链采用的因素,现有的文献有限。该研究的目的是探索影响零售供应链中数字转换的因素。这项研究通过了2010年至2019年期间发表的所有相关文章的系统文献综述。这项研究采用了技术 - 组织 - 环境(TOE)框架,作为探索影响零售行业中数字供应链的因素。研究结果表明,与组织和环境因素相比,大多数技术因素会影响零售行业中数字供应链的采用。该研究对影响零售行业中数字供应链采用的因素的知识有助于身体。关键字:数字化转型,供应链,采用,脚趾框架,库存管理,零售行业,第四工业革命1。简介Chiu(2019)将传统库存管理定义为信息管理功能的使用,通常存储在孤立地放弃立即集成到公司范围中。结果,组织管理效率低下的刺激如基于筒仓的跟踪而导致的数据记录以及大量的非结构化数据。传统的供应链不会与不断变化的优化和创新需求保持同步,同时以准确性和支出最小化执行。sunil and Sameer(1998)在管理不足的管理中,批判性的基本问题是基本问题,该问题不仅强调了库存“库存”,而且还浪费了过时的库存。这些问题分布在组织的功能活动中
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美国国家理工学院Jamshedpur(NIT Jamshedpur)是一家国家重要的研究所,位于印度贾坎德邦的Jamshedpur。于1960年成立为区域技术研究所,于2002年12月27日升级到美国国家理工学院(NIT),并以视为大学的地位升级。这是印度的31个尼特人之一,因此直接在人力资源开发部(MHRD)的控制之下。这是印度政府第二五年计划(1956 - 61年)建立的八个nit链中的第三个。该研究所有十二个部门,包括工程,科学和人文科学。该研究所在各种流中提供4年技术学士学位。该研究所还提供了各种流的硕士学位和博士学位。该研究所与寻求
执行摘要在过去十年中,储能技术(主要是锂离子电池储能系统(BES))的成本迅速下降,预计在未来十年内将进一步下降(Bloombergnef 2019)。这是在将电网灵活性视为可靠操作并集成大量可再生能源(RE)的必要资源的时候。在印度,灵活性被称为“使用能源的新货币”(Soonee and Kumar 2020)。能源存储具有提供一些网格灵活性的技术潜力。然而,关于印度和其他南亚国家(包括孟加拉国,不丹和尼泊尔)的储能机会的问题仍然存在。不确定性仍然存在有关技术成本的不确定性,以及有关存储运营,所有权和补偿机制的规则。
结构磁共振成像 (sMRI),尤其是纵向 sMRI,通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而,目前的方法忽视了 AD 的渐进性,大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中,我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战,我们提出了一个新模型 LongFormer,它是一种混合 3D CNN 和变压器设计,可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像,并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集(即 ADNI、OASIS 和 AIBL)上评估我们的模型,并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
在连续变量量子技术的背景下,高斯状态和操作通常被视为自由可用的,因为它们相对容易通过实验获得。相比之下,非高斯状态的生成以及非高斯操作的实施则带来了重大挑战。这种分歧促使人们引入非高斯性的资源理论。对于任何资源理论,确定资源之间的自由转换协议(即非高斯状态之间的高斯转换协议)具有实际意义。通过系统的数值研究,我们通过任意确定性的一对一模式高斯映射解决了实验相关的单模非高斯状态之间的近似转换。首先,我们表明,对于有限能量,猫状态和二项式状态大致等效,而这种等效性以前仅在无限能量极限下才为人所知。然后,我们考虑从光子增加和光子减少的压缩态生成猫态,通过引入额外的压缩操作来改进已知方案。我们开发的数值工具还允许人们设计出三压缩态到立方相态的转换,超越之前报道的性能。最后,我们确定了其他各种不可行的转换。
可扩展的内部电池备份可通过停电专用ABM+技术使您的操作可改善预测性电池更换分析,从而更好地查明您应该何时更换UPS电池。通过添加此预测算法,您可以根据现实使用寿命和条件确定预期的电池故障日期。这可以防止等待太久而不必要的费用引起的意外停机时间,这过早地替换了。ABM+还可以优化充电,以提高电池寿命高达50%。您最多可以连接12个扩展电池模块(9pxebm180rtg2,单独销售),以在延长停电期间添加必要的运行时。
