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使用神经网络解决特征问题
机器学习或模式识别中出现的许多问题都可以归结为求解关于 x 和 λ 的特征值问题 Ax = λx。降维（PCA、Fisher 判别）、谱聚类或数据表示（拉普拉斯、Hessian 特征图或扩散图）等任务都是基于计算矩阵的特征向量和特征值。有多种方法可以找到矩阵的谱分解。由于在高维中查找矩阵特征多项式的根在计算上不可行，因此只有在特殊情况下才有可能在有限的步骤内准确计算出特征值。通常，查找特征值和特征向量的算法是迭代的，例如幂法、逆法、瑞利商法、QR 方法，并且提供数值近似值而不是精确解。随着行业中矩阵规模的增加，使用快速、准确且可行的方法（即使对于大量数据也适用）尽可能高效地解决特征问题变得非常重要。最近，针对此问题提出了基于神经网络的方法。研究表明，他们的方法可以在相对较短的训练时间内成功解决线性代数系统。在本文中，我们将使用人工神经网络 (ANN) 解决特征问题，并在准确性、效率等方面将结果与标准求解器进行比较。我们通过求解热方程来证明所获得的特征向量的准确性。
密度泛函理论方法研究 2D MXene Hf 3 C 2 F 2 单层的结构稳定性和电子性质
近几年来，电池需求量最大，在移动电子设备、电网和电动汽车中的大规模应用是环保的最新优势 [1- 5]。离子电池需求量最大。与其他具有较长充放电周期和较高能量密度的电池相比，锂离子 (LIB) 是最先进、最稳定的电池技术 [6–9]。钠离子电池 (NIB) 的需求量也很大，因为它们的化学性质相似、存储容量高，而且是地球上最丰富的材料，这使得钠可以与锂竞争。大量实验表明,2D材料表现出高容量[10-14],低开路电压,良好的循环稳定性,其中实验合成的MAX相2D MXenes M n+1 AX n(n=1,2,3..)在电池负极材料中显示出更好的效果,其中M为过渡金属族(Ti,V,Zr,Hf等),A为13-14族元素(Si,Al,Ge,Ga等),X为碳化物或氮化物族[15-21]。其中Ti 3 C 2 报道的容量为410 mAhg -1 Li原子/1C[22]。同时,密度泛函理论(DFT)预测其容量为320 mAh.g -1 。在用卤素基团（F、OH 等）封端后形成 Ti 3 C 2 Li 2 ，锂容量会大幅降低 [23]。最近，通过 Hf 3 [Al(Si)] 4 C 6 固溶体和氢氟酸选择性蚀刻合成了 MXenes Hf 3 C 2
对最大相的合成和结构的详细分析（MO 0.75 V 0.25）5 Alc 4及其MXENE同胞（MO 0.75 V 0.25）5 C 4 ROSE SNYDER A
亚利桑那州立大学的一所分子科学学院，坦佩，亚利桑那州85281，美国b化学和生物化学系，技术策划大学Darmstadt，64287 DARMSTADT，德国Darmstadt，德国c材料系，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津，牛津，牛津，OX1 3PH，英国，英国。D化学系，伦敦大学学院，伦敦，WC1H 0AJ，英国。 e应用化学和材料部，美国国家标准与技术研究所，博尔德，CO 80305，美国F钻石光源，Harwell Science and Innovation Campus，Didcot，Ox11 0de，英国。 G化学系，分子科学研究中心，伦敦帝国学院，伦敦W12 0BZ，英国皇室校园，英国。 摘要：具有通用公式M n+1 AX N的最大相是分层的碳化物，氮化物和碳依抗碳，具有不同的M 6 x octahedra层的堆叠序列，并取决于n。 几乎没有制备“ 211”最大相（n = 1），而最大n，尤其是n≥3的最大相。 这项工作解决了有关相对新的“ 514”最大阶段的合成条件，结构和化学组成的开放问题。 与文献报告相比，不需要氧化物以形成最大相位，但是需要在1,600°C下进行多个加热步骤。 使用高分辨率X射线衍射，（MO 1-X V X）5 ALC 4的结构进行了彻底研究，Rietveld的细化确认P -6 C 2是最合适的空间组。 SEM/ED和XPS表明，最大相的化学组成为（MO 0.75 V 0.25）5 ALC 4。D化学系，伦敦大学学院，伦敦，WC1H 0AJ，英国。e应用化学和材料部，美国国家标准与技术研究所，博尔德，CO 80305，美国F钻石光源，Harwell Science and Innovation Campus，Didcot，Ox11 0de，英国。G化学系，分子科学研究中心，伦敦帝国学院，伦敦W12 0BZ，英国皇室校园，英国。 摘要：具有通用公式M n+1 AX N的最大相是分层的碳化物，氮化物和碳依抗碳，具有不同的M 6 x octahedra层的堆叠序列，并取决于n。 几乎没有制备“ 211”最大相（n = 1），而最大n，尤其是n≥3的最大相。 这项工作解决了有关相对新的“ 514”最大阶段的合成条件，结构和化学组成的开放问题。 与文献报告相比，不需要氧化物以形成最大相位，但是需要在1,600°C下进行多个加热步骤。 使用高分辨率X射线衍射，（MO 1-X V X）5 ALC 4的结构进行了彻底研究，Rietveld的细化确认P -6 C 2是最合适的空间组。 SEM/ED和XPS表明，最大相的化学组成为（MO 0.75 V 0.25）5 ALC 4。G化学系，分子科学研究中心，伦敦帝国学院，伦敦W12 0BZ，英国皇室校园，英国。摘要：具有通用公式M n+1 AX N的最大相是分层的碳化物，氮化物和碳依抗碳，具有不同的M 6 x octahedra层的堆叠序列，并取决于n。几乎没有制备“ 211”最大相（n = 1），而最大n，尤其是n≥3的最大相。这项工作解决了有关相对新的“ 514”最大阶段的合成条件，结构和化学组成的开放问题。与文献报告相比，不需要氧化物以形成最大相位，但是需要在1,600°C下进行多个加热步骤。使用高分辨率X射线衍射，（MO 1-X V X）5 ALC 4的结构进行了彻底研究，Rietveld的细化确认P -6 C 2是最合适的空间组。SEM/ED和XPS表明，最大相的化学组成为（MO 0.75 V 0.25）5 ALC 4。也使用两种不同的技术（使用HF和HF/HCl混合物）将其剥落成其MXENE同胞（MO 0.75 V 0.25）5 C 4，这导致了不同的表面终止，如XPS/HAXPES测量所示。对两个MXENE版本的电催化特性的初步研究表明，取决于蚀刻剂（MO 0.75 v 0.25）5 C 4可以在10 mA cm -2下以166 mV（仅HF）或425 mV（HF/HCL）的过度降低在10 mA cm -2下的氢，或者在囊中囊括了潜在的养殖者，这会使他们成为潜在的犬种，以使其成为一种养护的犬种，以使其成为一种犬种的犬种。
量子信息理论提示4
其中{b x} x构成h b的正顺序基础。请注意，这意味着纯化空间H B的尺寸与原始空间h a的尺寸相同。在这里您只需要检查| ψ⟩确实是ρa的纯化，即。ρa = tr b | ψ⟩⟨ψ| 。在B部分中，您必须证明上面给出的表格的任何两个纯粹是等同于单一操作的。例如，假设您有一个纯化| ψ'= px√λx | ax⟩a⊗|使用另一个基础{b'x} x进行h b的b'x⟩b。我们必须证明| ψ= u |对于某些统一操作员u。如果谨慎，则|之间的唯一实际区别ψ⟩和| ψ'是在系统h b中表达的基础，因此基本操作的变化应将我们从一个转移到另一个。检查u = 1 a p x | bx⟩⟨B'x|是统一的（uu ∗ = u ∗ u = 1 b），实际上在这里完成了工作。现在让我们接近练习的c）。假设您要创建某个混合状态ρ'。创建纯状态是相对容易的，因为您确切地知道状态应该是什么样的，例如旋转或一堆具有一定极化的光子 - 但混合状态更加棘手，因为它们是我们没有完整信息的状态，即我们不确定它们的确切状态。做到这一点的一种方法是对角线ρ'= pzαz| Z Z Z |然后获得产生纯状态的机器| Z⟩具有概率αz。当然，您需要确保机器确实是随机的，并且您没有
Quantum Master方程的教程
6 return np.trace(rho.dot(rho)) 7 8 # Partial trace of bipartite systems 9 def PartialTrace(rho,d1,d2,system=1): 10 axis1,axis2 = 1,3 11 if system == 2: 12 axis1 -= 1 13 axis2 -= 1 14 return np.trace(rho.reshape(d1,d2,d1,d2), axis1=axis1, axis2=axis2) 15 16 d1,d2 = 2,2 # dimension of each subsystem 17 B1,B2 = np.eye(d1),np.eye(d2) # basis for each subssystem 18 thetas = np.linspace(0,np.pi/2,100) # angle for superposition coefficient 19 purity = [] # purity set 20 for theta在thetas：＃超过theta 21 psi =（np.cos（theta）*np.kron（b1 [0]，b2 [0]），b2 [0]）+np.sin（theta）*np.kron（b1 [1]，b2 [1]，b2 [1]，b2 [1]）＃状态矢量22 rho = np.outer（psi，psi，psi，psi conjate（PSI）＃） parttrace（Rho，D1，D2，System = 1）＃系统的边际状态1 24 PURITY.APPEND（PURITY（RHO1））＃计算和附加纯度25 FIG，AX = PLT.Subplots（figsize =（6,2））26 AX.Plot（Thetas/Np.pi，np.pi，pureity，purity，purity，poletity，colority，colority，colory ='blue'）; 27 AX.SET_XLABEL（r'ub \ theta/\ pi $'，usetex = true，fontsize = 10）; 28 AX.SET_YLABEL（r'purity $ \ Mathcal {p} [\ rho_1（\ theta）] $'，usetex = true，fontsize = 10）;
CK62崎rugged的移动计算机数据表
无线连接WLAN（WI-FI联盟认证）：IEEE 802.11 A/B/G/N/AC/AX（2.4GHz，5GHz，5GHz，6GHz，6GHz 3）其他WLAN功能：802.11 D/E/E/H/I/H/I/H/I/H/I/H/I/H/I/H/R/R/R/R/R/V/W/U，2x2 MU-MIMO WLAN SECUPENTIN WPA3（OWE，SAE，Enterprise）WLAN支持EAP：TLS，PEAP，TTLS，PWD，PWD，LEAP，CCX符合蓝牙：蓝牙5.3/2.1 + EDR 1 WWAN 1 WWAN RADIO（仅CK62X10） WCDMA: B1/B2/B4/B5/B6/B8/B19 TDD-LTE: B34/38/B39/B40/B41/B42/ B43 FDD-LTE: B1/B2/B3/B4/B5/B7/ B8/ B12/B13/B17/B19/B20/B25/B26/B28/ B66 5G NR SA：N1/N2/N3/N5/N7/N7/N7/N25/N25/N25/N28/N28/N38/N38/N40/N41/N41/N66/N77/N77/N78 5G NR NSA NR NSA：N40/N41/N41/N77/N77/N77/N77/N77/N77/N77/N77/N77/N77/N77/N78 GPS（CK622323232X10） + L5）GPS，AGP，Glonass，Galileo和Beidou
国会记录
联邦政府资金临时议长。主席请来自弗吉尼亚州的先生 (康诺利先生) 发言 5 分钟。弗吉尼亚州的康诺利先生。议长先生，上个月，众议院共和党人以党派投票通过的长达一年的持续决议代表了错误的价值观。众议院共和党人试图任意削减资金，并且采取了强硬手段，不分青红皂白地攻击有价值的投资，完全不考虑这种不负责任的攻击将对我们的经济造成的巨大负面影响。在不断增加和任意削减的竞赛中，他们已经表明他们知道所有东西的成本，却不知道任何东西的价值。穆迪分析公司表示，这种做法将使国家损失 70 万个工作岗位。经济政策研究所表示，将损失 80 万个工作岗位。高盛表示，共和党的长期计划将使经济增长率降低 2%，同时失业率上升 1%。就连保守的增长俱乐部也称其为“错误”，并表示“削减开支很重要，但经济增长更为重要”。当然，财政纪律的必要性是显而易见的。我们必须回到长期的财政责任道路上来，以减少赤字，但我们不能牺牲
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
内部业务流程中的人工智能
摘要（最多 200 字）：在过去的二十年里，人工智能 (AI) 已经从理论发展成为更实用和适用的东西。现代技术的进步使我们能够利用更先进的系统来完成各种任务。更具体地说，人工智能已经融入到我们日常生活和商业系统中使用的许多系统中。本论文旨在分析人工智能支持的过程改进系统的可能性，通过提出和采纳建议和改进措施来帮助企业优化内部流程。在对现有人工智能系统进行彻底的文献综述后，作者进行了一项调查，以分析不同公司实施人工智能的地方。此外，根据调查的实证数据，对承认人工智能在内部业务流程优化中的应用的调查参与者进行了采访。研究结果表明，在流程优化中实施人工智能是一项比预想的更困难的任务。一些尚未克服的障碍包括：硬件成熟度和局限性、道德考量、缺乏专业知识和经济资源。结论表明，用于流程改进的人工智能尚未充分发挥其潜力。
人工智能强度的部门分类
这项研究提出了人工智能强度的部门分类法，通过几个维度来描述人工智能与经济部门活动之间的联系。该分类法重点关注人力资本、创新、人工智能的曝光和使用，呈现出多方面的全景图，并揭示了各个部门和指标之间的显著异质性。虽然某些行业（例如 IT 服务）在所有考虑的维度上得分都很高，但其他行业（例如制药行业）则表现出更大的异质性（AI 人力资本高但 AI 创新低）。该分类法提供一种工具，可能对未来的政策分析有用，旨在从实证上探索人工智能的作用及其传播的影响。