XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAx
使用 IBM Quantum Systems 成功对 N=1031167 进行 Shor 因式分解
到目前为止，使用 Shor 算法在量子计算机上分解的最大数字是 35。这张海报表明，在当前的量子计算机上使用该算法可以分解更大的数字。图中展示了数字 1031167 的因式分解以及 IBM 量子系统的结果。Shor 算法 [1] 于 1994 年提出，但直到现在量子技术才发展到可以实现它的水平。该算法的瓶颈是模幂函数 (MEF) 的实现，它是这张海报以及我的论文 [2] 的主题。该算法的量子部分的任务是找到 MEF f (x) = ax mod N 的周期 r（a 是适当选择的整数，N 是要分解的数字），为此，有必要构建和运行所谓的周期查找器量子电路。一旦找到周期 r，就可以使用以下公式计算因子：gcd( ar/ 2 ± 1 , N )。MEF 可以按以下方式分解：
SKF Microlog 系列目录
基于路线的 SKF Microlog AX 将数据传输到 SKF @ptitude Analyst 软件，这是一种具有强大诊断和分析功能的综合软件解决方案。SKF @ptitude Analyst 提供快速、高效和可靠的复杂资产信息存储、分析和检索，并使整个组织都可以访问这些信息。借助这款强大的分析工具，您可以完全掌控一切 - 从如何设置层次结构、过滤工作空间、路线和分析参数，到自定义报告格式。您可以根据位置、机器类型、频率或其他选择收集信息。SKF @ptitude Analyst 允许您确定警报条件的适当限制以及警报的分类方式，以便您以最适合您的格式接收一致、可靠的数据。SKF @ptitude Analyst 可以整合来自其他来源（如 OPC 服务器）的数据，并与您组织的计算机化维护管理系统 (CMMS)、企业资源规划 (ERP) 或其他信息管理系统无缝对接。
nys-math-standards-algebra-i-crosswalk.pdf
AI-A.SSE.2 识别并使用表达式的结构来确定重写它的方法。 （与代数 II 共享标准）例如，x 3 – x 2 - x = x(x 2 - x - 1) 53 2 – 47 2 = (53 + 47) (53 - 47) 16x 2 - 36 = (4x) 2 - (6) 2 = (4x + 6) (4x - 6) = 4(2x + 3) (2x - 3) 或 16x 2 - 36 = 4(4x 2 - 9) = 4(2x + 3) (2x - 3) -2x 2 + 8x + 10 = -2(x 2 – 4x – 5) = -2(x - 5) (x + 1) x 4 + 6x 2 - 7 = (x 2 + 7)(x 2 - 1) = (x 2 + 7)(x + 1)(x - 1) 注意：代数 I 表达式仅限于单变量的数值和多项式表达式。使用因式分解技巧，例如因式分解出最大公因数、因式分解两个完全平方数之差、因式分解形式为 ax 2 +bx+c 且首项系数为 1 的三项式，或使用多种方法组合进行完全因式分解。因式分解不会涉及通过分组和因式分解立方和差来进行因式分解。
在图形设计中探索有关生成AI的瑞典观点：
摘要（max。200个单词）：本研究探讨了图形设计人员对生成人工智能（Genai）对其职业的影响的看法。它的目的是强调Genai如何整合到图形设计师的工作中的实用示例。为了实现这一目标，通过与六位专业图形设计师的半结构化访谈收集了定性数据。调查结果表明，Genai的影响取决于所涉及的特定任务。虽然Genai已被用于设计专业的某些重复任务，但受访者并没有将其视为替代人类创造力或专业知识。替代，大多数受访者将AI视为一种补充工具，可提高效率并提高创造性的可能性。这项研究提供了对Genai和图形设计之间不断发展的关系的宝贵见解。强调能够随着技术的发展而与技术相距甚远的重要性。
Phys483：量子信息处理 - 删除笔记
| ax⟩= a | ψ⟩。此外，任何两个状态| ψ⟩，可以通过形成叠加|将X x组合成新状态。 ψ +x⟩= | ψ⟩ + | x⟩。矢量空间是希尔伯特空间，即，它配备了标量产品，该产品与复杂的数字⟨|相关联。 x x到任何一对状态| ψ⟩， x⟩。标量产品是正定的，⟨ψ| ψ⟩> 0 for | ψ⟩̸= 0 | ψ⟩和完整填充⟨| x⟩=⟨X| ψ⟩ *。此外，它在第二个参数中是线性的，但是在第一个参数（即⟨ψ|）中有线性。 ah⟩=a⟨ψ| x⟩，⟨ape| x⟩=α∗⟨月| x⟩，⟨ψ + ϕ | x⟩=⟨⟨| x⟩ +⟨ϕ | x⟩，⟨ψ| ϕ +x⟩=⟨ψ| ϕ +⟨ψ| x⟩。正式，标量产品可以解释为产品⟨ψ| ·向量之间的x⟩| x⟩和实体⟨ψ| ，这形成了双向量空间。它们代表标量产品中的左雕像，因此也是偶联的线性：⟨aph + bx | =α∗⟨| | + b ∗⟨x| 。此处介绍的特定符号是所谓的Dirac符号。在这种情况下，双向量也称为胸罩，普通向量称为ket，暗示了标量产品中的⟨ψ|中的事实。 x⟩他们形成一个支架（胸罩）。我们致电|| ψ|| = p
Halotag®技术：水溶性配体
图3。使用JaneliaFluor®Halotag®配体的U2OS细胞的活细胞标记表达核Halotag®蛋白。父母U2OS细胞和U2OS细胞稳定地表达与三个核定位序列融合的halotag®蛋白被粘附在玻璃底室载玻片上，并用JaneliaFluor®503，JaneliaFluor®JFX554或Janelia fluor®JFX554或Janeliafluor®635collagang®ligand con Client + 30分钟在30分钟的clienteriafluor®503标记。孵化器。细胞培养基被苯酚红培养基取代。的细胞用488nm激光激发JaneliaFluor®503Halotag®配体（面板A），561nm激光激发JaneliaFluor®JFX554Halotag®Ligand（B）和637nm Laser raser contitation in Janeliafluor®JFX554Halotag®635®635Laseria®6355555。在表达halotag®细胞中，标记仅限于细胞核。父母细胞（无halotag）显示没有标记。使用尼康AX/AXR共聚焦显微镜收集图像，该显微镜具有计划荧光40倍油目标。
公法 105–206 第 105 届国会法案
第 1 节 简称；1986 年法典修正案；预估税罚款豁免；目录。 (a) 简称——本法案可称为“1998 年国税局重组和改革法案”。 (b) 对 1986 年法典的修正——除非另有明文规定，本法中以修正或废除某一节或其他条款的方式表述的修正或废除，应视为对 1986 年国内税收法典的某一节或其他条款的引用。 (c) 预估税罚款的免除——对于本法颁布之日后 30 天或之前应支付的分期付款的任何少付，不得根据 1986 年国内税收法典第 6654 或 6655 条加征税款，只要此类少付是因本法的任何条款造成或增加的。 (d) 目录——本法的目录如下：
海军部 USS AUSTIN (LPD 4) FPO NEW ...
美国海军上校 William S. GUTHRIE 。..指挥官 CDR Wallace R. HUNTER，美国海军， 。..- 。美国海军执行官 LCDR 。....工程师：军官 LCDR，美国海军。军官 LCDR USN。操作。军官 LCDR CHC，美国海军。.- 牧师 LT SC，美国海军。......补给。军官 LT USN，- - 第一 CAPT USMC 战斗货运军官 LT MC，美国海军预备役。- 。医务官 LT ，AX，。USNR 。- 。。牙科官员 LT ，USNR 。，。海军少校 ，USNR 。。。。。飞行甲板官员 LTJG ，USN 。。。。CIC。美国海军后备队炮兵中校，美国海军后备队通讯官，美国海军后备队通讯官。助理。供应官员。美国海军后备队中校。....主。推进。美国海军助理 ENS。..第一。ENS SC 师官。USM。。。1 名 ENS 人员，USNR 第二师 9 名军官 ENS USNR Main-EnglnesOfficer CWO-3，USN。。。。, * .- .。电子材料官 CWO-2 USN 损害控制助理 WO-I，USN 电气官 W0-1 USN。.船长
低水头抽水蓄能
a 代尔夫特理工大学机械、海洋与材料工程学院，海洋与运输技术系，Mekelweg 2, 2628 CD 代尔夫特，荷兰 b 根特大学机电系统与金属工程系和 FlandersMake@UGent - Corelab EEDT-MP，Sint-Martens-Latemlaan 2B, 8500 Kortrijk，比利时 c 查尔姆斯理工大学力学与海洋科学系，流体动力学系，412 96 哥德堡，瑞典 d 挪威科技大学能源与过程工程系，水力实验室，NO-7491 特隆赫姆，挪威 e 布伦瑞克工业大学 Elenia 高压技术与电力系统研究所，Schleinitzstraße 23, 38106 布伦瑞克，德国 f IHE 代尔夫特水教育研究所，Westvest 7， 2611 AX 代尔夫特，荷兰 g 代尔夫特理工大学水利工程、水利结构和洪水风险系，荷兰 h 密歇根大学土木与环境工程系，2350 Hayward，安娜堡，密歇根州 48109-2125，美国
使用不透明的人工智能实现智能电网 - 隆德大学出版物
SAMMANFATTNING（最多 200 人）：深度学习是一种新兴的机器学习技术，可以在大量数据中找到复杂的模式。这使得它可用于智能电网中的多种应用，这些应用通常涉及处理大量数据。然而，有理由怀疑它的适用性，因为深度学习的黑箱性质可能是一个问题，因为电网是重要的基础设施，包含致命的电流。智能电网的专业人士接受了采访，以了解与机器学习可解释性有关的八个问题的重要性。调查结果显示，对于一些与控制电网相关的用途，信任至关重要，不太可能使用黑箱算法。对于提供建议和预测等其他用途，研究发现，信任或信息量是结果有用的必要条件，尽管信任可以通过强大的记录来实现，而不是通过解释系统的能力。其他问题的重要性各不相同，但都不是关键问题。