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具有量子传感器网络的解析函数的海森堡缩放测量协议
纠缠是量子技术的宝贵资源。在计量学中，纠缠探针比非纠缠探针能进行更精确的测量 [ 1 – 6 ]。除了使用纠缠探针来增强对单个参数的测量之外，利用纠缠来同时估计多个参数或这些参数的函数最近也引起了人们的兴趣，因为它在纳米级核磁共振成像等任务中具有潜在的应用价值 [ 7 – 15 ]。在本文中，我们致力于推广参考文献 [ 15 ] 的工作，该工作证明了与 d 个量子比特耦合的 d 个参数的线性组合的估计量的方差下限。我们将这种方法推广到测量 d 个参数的任意实值解析函数，并且我们表明纠缠可以将这种估计的方差降低 O(d) 倍。最后，我们提出了一种在长测量时间极限内渐近地实现最优方差的协议。此外，当参数耦合到 d 干涉仪或干涉仪和量子比特的组合时，我们提出了一种类似的海森堡缩放协议来改善测量噪声。然而，在这种情况下，我们缺乏最优性的证明。我们还可以使用参考文献 [ 16 ] 中提出的协议将参数耦合到通过同差测量检测到的连续变量。我们还将研究这种协议在场插值中的应用。假设 se
低轨道卫星太阳能发电分析模型
该出版物可以是以下几个版本之一：作者原件、已接受的手稿或出版商的版本。 / 本出版物的版本可能是以下版本之一：作者的出版前版本、手稿的接受版本或出版商的版本。如需获取出版商版本，请访问下面的 DOI 链接。/ 如需查看出版商版本，请使用下面的 DOI 链接。
维纳态中 LQCC 下量子失谐的解析表达式
摘要：本文研究了一类特殊态，即通过局域量子操作与经典通信（LQCC）协议得到的Werner态（WLQCC态）中的量子失谐，将量化量子失谐的19个参数简化为4个关于Werner态和量子失谐性质的参数。在正交射影测度条件下，解析地导出了WLQCC态中量子失谐的解析表达式。得到了WLQCC态中量子失谐的一些性质，特别是量子失谐与表征WLQCC态的参数之间的变分关系。通过数值计算，对比了LQCC协议前后Werner态中的量子失谐，发现任何WLQCC态中的量子失谐都不可能超过原Werner态中的量子失谐。
二氧化碳在3D混凝土印刷结构的特性上的潜力
光子神经网络（PNN）已成为传统电子神经网络的有前途的替代品。然而，PNN的培训，尤其是在传统实践中被认为是高度有效的分析梯度下降算法的芯片实施，这仍然是一个重大挑战，因为物理系统并非差异。提出了诸如无梯度和数值梯度方法之类的训练方法，但它们却没有过度测量和有限的可伸缩性。最新的原位培训方法也受到成本挑战，需要昂贵的在线显示器和频繁的光学I/O切换。在这里，提出了一种物理感知的分析梯度培训（PAGT）方法，该方法在分裂和串联策略中计算分析梯度，从而克服了芯片在PNNS训练中造成的不良性引起的差异。在芯片上实施了多种训练案例，尤其是生成对抗网络，与原位方法相比，时间消耗显着降低（从31 h到62分钟），能源消耗降低了四倍。结果为训练混合光子 - 数字电子神经网络提供了低成本，实用和加速的解决方案。
基于AI的预测分析方法来保护电/混合动力汽车的未来
摘要 - 绿色技术已成为应对气候变化的潜在有效手段，以应对全球对可持续能源替代方案的需求不断上升。但是，在将绿色基础设施无缝纳入世界能源基础设施中之前，仍然存在相当大的改进空间。人工智能（AI）可能能够通过促进更明智的决策和改善现有能源基础设施来帮助解决这一问题。对全球变暖的担忧以及对更环保的运输方式的需求导致EHV的流行激增。使用诸如人工智能（AI）之类的尖端技术可能会增加EHV的功效。电动汽车（EV）很受欢迎，因为它们可以最大程度地减少温室气体排放并鼓励可持续的运输。由于其对缓解气候变化和可持续运输的有利影响，电动汽车（EV）的受欢迎程度迅速增长。不幸的是，电动汽车的制造过程使用了大量的能量和材料，这可能会对自然世界产生影响。绿色技术解决方案来解决此问题，例如使用人工智能和预测分析来提高电动汽车制造的有效性。电动和混合动力汽车（EHV）已成为对日益增长的环境负责运输需求的答案。尽管如此，EHVS的性能和寿命依赖于其电池管理系统（BMS），这些系统需要精确的监视和控制。研究表明，AI，尤其是量子AI，可能会增强EHV益处，包括能源效率，减少排放和可持续性。本文介绍了EHV网络安全问题，例如远程劫持，安全漏洞和未经授权的访问。这项研究表明，优化EHV和充电基础设施可能有助于使机动性更具可持续性，并且AI研发可能会有所帮助。
免疫组织化学测定的分析验证原则：指南更新指南术语术语
false阴性阴性测试结果是患者或标本的阴性测试结果，该结果已知或随后证明是对所讨论的疾病或成分呈阳性的。4假阳性对患者或标本的阳性测试结果，该结果已知或随后被证明对所讨论的状况或组成部分是阴性的。4在FDA前市场批准过程中批准进行营销的4个FDA批准的测定方法，需要证明III类设备的安全性和有效性。2,9根据FDA 510（k）审查进行营销清除的FDA清除测定法，并且此类批准保留给与已经具有谓词IHC设备的市场上的设备。2注意：不如FDA前市场批准严格。FDA I类IHC：诊断标记，非预测标记
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
使用分析层次结构过程
•在1990年代开发的决策过程，以帮助通过复杂的优先级方案进行工作；在军事，政府，私营部门和学术界中广泛使用。•基于支持决策过程而不是直觉的知识来鼓励决策。•通过一次比较两个标准（即成对比较）来简化过程，以确定哪些对决策目标更重要。•采用以客观，加权标准和替代方案为中心的多层次（分层）结构。
diaTrend：从高级糖尿病技术中的数据集，以实现新的分析解决方案
客观的数字数据在许多领域都稀缺，以实现可以改变医疗保健标准的研究。虽然来自消费级可穿戴设备和智能手机的数据更容易访问，但对于患有诊断疾病的患者使用的临床级设备的类似数据至关重要。糖尿病域中可穿戴医疗设备的普遍性为该领域及其他地区的独特研究和开发奠定了基础。但是，开源数据集的稀缺性呈现出进步的主要障碍。为了促进有关与糖尿病有关的问题的更广泛的研究，并加速了强大的计算解决方案的开发，我们提供了DIATREND数据集。DIATREND数据集由可穿戴医疗设备的密集纵向数据组成，其中包括54例糖尿病患者的连续葡萄糖监测数据总计27,561天和8,220天的胰岛素泵数据。该数据集可用于开发新的分析解决方案，这些解决方案可以减轻糖尿病患者的疾病负担，并增加门诊环境中慢性病管理的知识。