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可再生能源系统的最新趋势
简介国家技术研究院（NIT Silchar）丝毫邀请您参与并庆祝可再生能源系统近期趋势的研讨会。这是为了提高能量增强，能源存储，状况监测和预防性维护方面的理论和实践的发展。我们有一群世界知名的研究人员和可再生能源系统领域的专家，他们将介绍有关当前可再生能源系统研究的想法。我们想创建一个论坛，以交换与可再生能源系统领域的最新出色发展有关的信息。我们邀请您在我们的一周计划中与研究人员和专家见面并交换您的想法。关于NIT国家理工学院NIT国家理工学院（NIT）Silchar，《 NIT法案》的国家重要性研究所于1967年成立为阿萨姆邦的区域工程学院（REC）SILCHAR。在2002年，它被升级为Rec的NIT状态。nit Silchar坐落在巴拉克河的河岸和一个庞大的校园中，占地600英亩，占地600英亩。校园有许多美丽的湖泊，周围环绕着小丘。NIT Silchar是一个完全住宅机构。
使用计算思维，划痕和python Turtle学习几何形状
本文研究了使用计算思维和编程使用Scratch和Python Turtle教授几何概念。计算思维是一种教育实践，致力于通过编程和算法模式来发展学生解决问题，抽象思维，模式识别和逻辑推理的技能。这一学习领域得到了各种举措的支持，例如“所有CS”和ISTE的计算思维学生标准，以及使用机器人技术，3D打印，微处理器和直觉编程语言等工具（Angeli，2020年）。计算思维通常与以算法方式解决问题有关，即定义问题并将其分解为较小的可解决的逐步部分，就像计算机代码的结构和目的一样（Barr，V。和C. C. Stephenson，2011年）。几项研究认为，编程可以激励学生学习数学并提高解决问题的能力（Barak，M。和M. Assal，2016年； Sinclair，N。和M. Patterson，2018年）。对于学生来说，重要的是要理解和掌握几何学的概念，包括角度，线条，形状，翻译和转换。但是，传统的教学几何学方法可能很难让当前的学生理解。通过使用计算思维和编程，学生可以更深入地了解几何概念。Scratch和Python Turtle是两种编程语言，通常用于教授计算思维和编程（Iskrenovic-Momcilovic，O。（2020）; Rahim，1997）。
![arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日](/simg/5\56ee5eed79ae946cc07c4009d723c7049b075cad.webp)
arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日
物理学在时间箭头方面面临尚未解决的难题。至少从 19 世纪末讨论玻尔兹曼 H 定理和洛施密特悖论以来，这一点就显而易见。尽管在将不同的时间箭头与宇宙的低熵大爆炸起源联系起来方面取得了进展，但由此产生的理解仍然不完整 [参见，例如，舒尔曼 (1997)]。尽管如此，“时间”箭头往往被视为理所当然，并且与运动学加动力学的“牛顿模式”相似 (Wharton, 2015)：人们通常认为物理系统总是可以描述为具有从过去到未来的“状态”(运动学)。也有一些众所周知的例外——并非所有物理模型都符合该模式的规则。例如，为了根据驻留作用原理找到系统在某一时刻的“状态”，我们必须指定其过去和未来边界的输入——位置坐标的值。这体现了“拉格朗日模式”，它需要一种一次性或块宇宙的方法。通过超越标准模式，我们可以摆脱传统思维的限制，对新的可能性持开放态度。在遇到僵局时，寻求这种自由尤其重要；本文提出了这样一种主张，即量子计算的惊人力量[即它与强形式的丘奇—图灵论题（Arora and Barak，2009）之间的紧张关系]正是那种要求放弃标准时间箭头的“悖论”。已经存在多条证据表明量子物理学与标准时间箭头存在争议[参见狄拉克（1938）； Wheeler 和 Feynman (1945, 1949) 在古典语境中的表现。早期的例子有：
随机量子电路的矩及其在随机电路采样中的应用
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注，尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想，但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理，以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言，我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限，其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来，我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想，该猜想构成了复杂性理论的主要基础，支持了以下观点：深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后，我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能，这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展，并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想，但我们确实在其他相关设置中建立了结果，包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
印度阿萨姆邦南部手工艺品企业供应链管理案例研究
在21世纪，所有的商业运作都集中在全球市场竞争上。数字化运营和供应链管理是全球化的主要驱动力。供应链管理是引领国家经济增长的主要推动力，供应链越好，全球商业运作就越好。阿萨姆邦南部由3个区组成，虽然阿萨姆邦南部和邻近各州的竹子种植业很丰富，但手工艺品业务仍然无法与全球商业运营竞争。在一些地方，人们的生计依赖于手工艺品业务，但由于缺乏适当的供应链管理，无法打入全球市场。Sital Pati 制作业务是阿萨姆邦南部最古老的本土手工艺品之一，但仍未受到重视。本研究将重点关注阿萨姆邦卡查尔区本土手工艺品的 Sital Pati 制作业务运营和供应链运营。关键词：全球化。供应链运营、贸易政策和环保。一、简介 Shital Pati 是印度东北部使用的一种传统凉垫，由“MURTA”植物制成。这种植物在阿萨姆语中也被称为 Pati Doi，在西孟加拉邦被称为 Murta、Mostak、Pati betpatipata 和 paitara。从历史上看，Murtas 只生长在孟加拉国和邻近地区的沼泽中。印度的农民和织工过去常常从 Karimganj 一侧过河到孟加拉国购买它们。但是供应链过于复杂，价格过高，这就是为什么传统上 Shital Pati 被视为奢侈品，人们会将其与社会地位进行比较。印度的种植者和织工意识到成本和操作过于复杂，于是决定在 Kaliganj 和 Katakhal 的沼泽地区种植 Murtas。在巴拉克山谷、阿萨姆邦、Kaliganj 和 Katakhal 因 Sital Pati 而闻名。制作“Shital Pati”是东北偏远地区的一项家族事业，也是这两个村庄许多无地家庭唯一的谋生手段。几乎所有家庭成员都参与这项小产业。Kaliganj 也有自己的种植和市场，垫子交易非常受欢迎。
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。