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![arXiv:2212.09208v3 [quant-ph] 2023 年 4 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b570b4c936ae81d5ed595af0401719eba361a5c4.webp)
arXiv:2212.09208v3 [quant-ph] 2023 年 4 月 30 日
FCE 利马, 1, ∗ ARP 莫雷拉, 1 CAS 阿尔梅达, 1, † CO 埃德特, 2, 3, 4, ‡ 和 N. 阿里 3, 5, §
USCENTCOM 091923Z 4 月 20 日国防部第 15 至...
USCENTCOM 091923Z APR 20 MOD FIFTEEN 致 USCENTCOM 个人保护和个人单位部署政策未分类// SUBJ/MOD FIFTEEN 致 USCENTCOM 个人保护和个人/单位部署政策// REF/A/MSG/CDRUSCENTCOM/SG/032024ZOCT2001// AMPN/原始 USCINCCENT 个人保护和个人单位部署政策消息// REF/B/MSG/CDRUSCENTCOM/SG/031815ZOCT19// AMPN/MOD FOURTEEN 致 USCENTCOM 个人保护和单位部署政策消息。MOD 14 不再有效，并被 MOD 15 取代// REF/C/DOC/USD(P&R)/19JUN2019// AMPN/DODI 6490.03/部署健康// REF/D/DOC/USD(P&R)/09JUN2014// AMPN/DODI 6025.19/个人医疗准备// REF/E/DOC/COMDT CG/05JUN2018// AMPN/CH-2 TO COMDTINST M6000.1F/海岸警卫队医疗手册// REF/F/DOC/HQ USAF/05NOV2013// AMPN/AFI 48-123 AFGM2018-02/医疗检查和标准 // REF/G/DOC/HQDA/27JUN2019// AMPN/AR 40-501/体格健康标准// REF/H/DOC/BUMED/20 FEB 2019// AMPN/NAVMED P-117/医务部门手册 (MANMED)// REF/I/DOC/USD(P&R)/05FEB2010// AMPN/DODI 6490.07/限制服役人员和国防部文职雇员部署的医疗条件// REF/J/DOC/USD(A&S)/20DEC2011, CHANGE 2 31AUG2018// AMPN/DODI 3020.41/操作合同支持// REF/K/DOC/USD(P&R)/25JAN2017, CHANGE 3 12FEB2020// AMPN/ DTM 17-004/国防部民事远征队// REF/L/DOC/ASD(FMP)/27MAR2019// AMPN/DODI 1100.21/国防部志愿服务//
GIQS 时事通讯，2021 年 4 月第 3 期 - BIPM
GIQS 的目标是实现阻抗（电阻、电容、电感）测量对国际单位制 (SI) 定义常数（普朗克常数和基本电荷）的经济高效的可追溯性。将开发新的且更易于操作的测量桥、方便且更易于使用的石墨烯量子标准、低温系统以及将它们结合起来的方法。该项目目前正处于开发过程中，并且在实现其目标方面已取得了一些进展。
![arxiv：2404.16907v1 [q-bio.gn] 2024年4月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bbc93b7d32150cde89111cf9e07add3ada32f5bc.webp)
arxiv：2404.16907v1 [q-bio.gn] 2024年4月25日
干预措施在复杂生物系统的研究中起关键作用。在药物发现中，遗传干预措施（例如CRISPR基础编辑）已成为识别潜在的治疗靶标和了解药物的作用机理的核心。随着CRISPR的发展和基因组规模分析（例如转录组学）的扩散，一个新的挑战是在同时进行的遗传干预措施中浏览庞大的组合空间。解决这个问题，我们的工作集中于估计成对遗传组合对细胞转录组的影响。我们介绍了两种新颖的贡献：S Alt，这是一种具有生物学启发的基线，它提出了组合效应的主要添加性质，而P EPER是一种深度学习模型，它扩展了S Alt的加性假设，以实现前所未有的精度。我们与现有的最新方法的全面比较，以不同的指标为基础，我们的分布分析突出了现实环境中当前模型的局限性。该分析强调了改进建模技术和数据采集策略的必要性，为更有效探索遗传干预效应铺平了道路。
![arxiv：2403.04270v2 [cond-mat.supr-con] 2024年4月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\621be35d4a38421a554b54b1ee58fd47b31b0747.webp)
arxiv：2403.04270v2 [cond-mat.supr-con] 2024年4月22日
我们研究了Bloch状态的量子几何形状的影响，特别是通过频带分辨的量子量张量，对三维Pyrochlore-Hubbard模型中Cooper配对和平坦波段超导性的影响。首先，我们准确分析了低洼的两体频谱，并表明配对顺序参数在此四波段晶格中是均匀的。这使我们能够在零温度下在零温度下的多型超导体的超流量之间建立直接关系，以及（i）Ginzburg-landau理论的有效质量，在与临界温度的近端相关性，以及（iii）低 - 元素的VELOCITY ZERE ZERE ZERE ZERE ZERY ZERY goldstoncone nodsone nocy godsone Zery goldstoncone noctone。此外，我们对超流体重量和戈德石模式进行了全面的数值分析，在零温度下探索了它们的常规和几何成分。
![arxiv：2312.13059V2 [cond-mat.supr-con] 2024年4月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b7f01802536568ee5c7fb1dbedda9a20b5d0b277.webp)
arxiv：2312.13059V2 [cond-mat.supr-con] 2024年4月18日
基于外部电场的超导抑制，超电场效应在各种纳米级设备中实现，可有效。尽管进行了激烈的研究，但缺少这种影响的微观理论。在这里，提出了薄膜中语音介导的超导性超导性的微观理论，其中介绍了量子限制对状态的电子密度，费米能量和电子库仑抑制的影响。通过考虑量子限制，外部静电场，电子 - phonon矩阵元素中的托马斯 - 弗米筛选之间的复杂相互作用，以及限制对库仑排斥参数的影响，该理论预测了外部电场的临界值，这是膜厚度的临界值，而薄膜厚度是在膜厚度上的功能，而超过了超级构造。尤其是，与最近的实验观察一致，电场的这种临界值呈指数降低薄膜的较薄。至关重要的是，当考虑到托马斯 - 弗米筛选和库仑伪电势以及对薄膜厚度的依赖性时，这一效果是由理论预测的。这种微观理论为超电场效应和电场门控量子材料打开了新的可能性。
时空对称和能量摩托车...
马尔可夫决策过程（MDPS）我们假定无限 - 摩尼克折扣的MDP M =（s，a，p⋆，r⋆，γ，s Init）的标准符号为真实环境，其中s in Init是disteristion的初始状态W.L.L.O.G.所有奖励都被认为是在[0，r max]中界定的，而v max：= r max /（1 -γ）是累积奖励和价值函数上的上限。我们假设s很大，因此不适用表格方法。在大多数情况下，我们考虑有限和小动作空间，但有些主张也在大型动作空间中。给定策略π，其预期回报为jm⋆（π）：= em⋆，π[p∞t= 0γt r t]。有时，尤其是在反例中，考虑H-步骤有限的Horizon问题会更容易，其中预期的回报定义为（滥用符号）Jm⋆（π）：=eπ[p h h = 1 r h]。
![arxiv：2404.09263v1 [cs.cv] 2024年4月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9cc7f75ab658a900e3abbb8ce9593522249ce84d.webp)
arxiv：2404.09263v1 [cs.cv] 2024年4月14日
视频时刻的检索和突出显示检测是视频理解中的两个高度宝贵的任务，但是直到重新进行了共同研究。尽管现有研究最近取得了令人印象深刻的进步，但它们主要遵循数据驱动的自下而上的范式。这种范式忽略了特定于任务的和任务间的效果，导致模型性能差。在此过程中，我们提出了一个新型任务驱动的自上而下的框架 - 联合力矩检索并突出检测。该框架引入了一个任务耦合的单元，以捕获特定于任务和共同表示形式。为了研究这两个任务之间的相互作用，我们提出了一种任务式反馈机制，该机制将一个任务的结果构成指导蒙版的结果，以指导另一个任务。与现有方法不同，我们提出了一个与任务有关的关节损失函数，以优化模型。对QVhighlights，TVSUM和Charades-Sta数据集进行了全面的实验和深入研究，证实了所提出的框架的有效性和灵活性。代码可在github.com/edengabriel/taskweave上找到。
![arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b805ed0b9d6754219a9944f320dfe64ccf053ae1.webp)
arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日
摘要。机器学习（ML）和算法信息理论（AIT）从不同的角度探讨了复杂性。我们通过通过稀疏内核流的方法对学习内核，内核岭回归中学习核的问题，在数据中学习核的问题，探索AIT和内核方法之间的接口（在ML中普遍存在）。特别是，通过查看最小描述长度（MDL）和机器学习（RML）的正则化之间的差异和共同点，我们证明稀疏核流的方法是采用自然的方法，可以从数据中学习内核。这种方法与MDL原理保持一致，比现有对交叉验证的依赖更加强大的理论基础。该研究表明，得出稀疏的内核流不需要统计方法。取而代之的是，人们可以直接参与代码长度和复杂性，这是AIT中心的概念。因此，这种方法为使用AIT的工具重新制定机器学习算法打开了大门，目的是为它们提供更扎实的理论基础。
患者精致诊断相关组（APR ...
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