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量子错误缓解公式的概述
最小化噪声的影响对于量子计算机至关重要。保护Qubits免受噪声的常规方法是通过量子误差校正。然而，对于所谓的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代中的当前量子硬件，这些系统中的噪声呈现出噪声，并且太高，无法进行误差校正以至于无法受益。量子误差缓解是一组替代方法，用于最大程度地减少误差，包括误差外推，概率误差cancella，测量误差缓解，子空间扩展，对称性验证，虚拟扭曲等。这些方法的要求通常比误差校正要小。量子误差缓解是减少NISQ量子计算机上误差的一种有希望的方法。本文对减轻量子错误的全面介绍。以一般形式涵盖和制定了最新的误差缓解方法，该方法提供了比较，结合和优化未来工作中不同方法的基础。
“/遗产”应用中的服务器错误。
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指导—管理—无意—疫苗—错误—...
• 发现疫苗接种错误后，应尽快通知接种者。应告知接种者未来剂量的任何影响/建议，以及局部或全身反应的可能性以及对疫苗有效性的影响（如果适用且已知）。 • 根据机构用药错误或专业机构的报告流程（包括 BC 患者安全学习系统 (PSLS)）报告所有错误或未遂事件。 • 如果无意的疫苗接种错误导致免疫后不良事件 (AEFI)，请填写 AEFI 病例报告表并提交给当地公共卫生当局。有关 AEFI 报告的信息可在 BC 免疫手册第 5 部分：免疫后不良事件中找到。 • 确定疫苗接种错误是如何发生的，并实施策略以防止其再次发生。 • 进行血清学检测以评估 COVID-19 疫苗接种错误后的疫苗诱导免疫力，以指导
错误、虚假和虚假信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。 1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。 本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。 相反，本文的目的是加深对错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及这与车队有何关联。 社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。 即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多了，无法详细探讨。 我会尽可能为感兴趣的读者提供更多详细信息，并在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文中引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分研究了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和不良信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分研究了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或不良信息的用户和其他实体？这是一个问题，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。监管的这一方面将在第二部分中进行研究。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和不良信息方面有哪些法律和治理责任？这将在第三部分中进行研究，并需要分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
订单履行错误和军用飞机准备就绪
摘要目的——本文旨在衡量供应差异报告 (SDR) 对军用飞机准备就绪指标的影响，包括飞机可用性、非任务能力供应 (NMCS) 小时、拆解和任务受损能力等待部件 (MICAP) 小时。设计/方法/方法——使用线性回归和独立样本 t 检验分析 2009 年至 2018 年的每月 SDR、NMCS、飞机拆解和 MICAP 数据，以检查差异装运是否对飞机准备就绪产生负面影响。结果——线性回归结果在 12 项分析中的 4 项中显着，表明 SDR 是增加拆解的重要预测指标。独立样本 t 检验的结果发现，在所有三项分析中，差异货物的 MICAP 小时数明显高于无差异货物。实际意义 - 这项研究将提高人们对 SDR 降低飞机准备程度的认识，并为美国国防部 (DoD) 供应链领导者提供机会采取行动，提高其组织的订单履行绩效。原创性/价值 - 在国防部内，很少有研究调查 SDR 的影响，据作者所知，之前没有研究过 SDR 对军用飞机准备指标的影响。
“/bfm”应用程序中的服务器错误。
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