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变分量子算法中噪声引起的荒芜高原
变分量子算法 (VQA) 可能是在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上实现量子优势的一条途径。一个自然的问题是 NISQ 设备上的噪声是否会对 VQA 性能造成根本限制。我们严格证明了嘈杂的 VQA 的一个严重限制，即噪声导致训练景观出现贫瘠高原（即梯度消失）。具体而言，对于考虑的局部泡利噪声，我们证明如果假设的深度随 n 线性增长，则梯度会在量子比特数 n 中呈指数消失。这些噪声引起的贫瘠高原 (NIBP) 在概念上不同于无噪声贫瘠高原，后者与随机参数初始化有关。我们的结果是为通用假设制定的，其中包括量子交替算子假设和酉耦合簇假设等特殊情况。对于前者，我们的数值启发式方法证明了现实硬件噪声模型的 NIBP 现象。
海藻林中海胆招募的生物学相关性......
作者：B Weitzman · 2021 · 被引用 5 次 — 海胆通常是导致海带森林交替稳定状态（高肉质大型藻类覆盖率和低肉质大型藻类覆盖率）之间转变的关键食草动物。
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
土壤 - 特征学以不同的方式 - 格里弗里森 - 使用 -
进行了一项研究，以评估各种农林业系统对2022年Telangana以前Warangal区土壤物理化学和化学参数的影响。从0-20厘米和20-40厘米深度收集土壤样品的不同农产品陆地使用系统（Eucalyptus，Malabar Neem，Sandal Wood，Red Sanders，Red Sanders，Subabul，Subabul，Mango + Teak + Teak + Teak（Border Plantation），Malabar Neem + Malabar neem + Sandalwood，红砂光厂 + Sandalwood + Sindalwood Plantations和Barrennestations和Barren landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations）。对数据的统计分析表明，在表面土壤深度（0-20 cm）中，土壤有机碳和可用养分明显高于较低深度（20-40 cm）中的土壤，而不论农业饲养系统如何。与在两个深度的贫瘠土地相比，在所有农林业系统下，有机碳和可用养分的含量明显更高。那里
俄亥俄州中部地区水研究更新：建模方法
（HSPF报告）11开放水100 100 0 21开发，开放空间0 4 10 22发展，低强度20 16 35 23发展，中等强度，中等强度40 37 65 24发展，高强度60 41 90 31 31 Barren Land Land 0 5 0 41落后林0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 42 Evergreen fores nord 42 Evergreen fores 1 0 82栽培作物0 0 0 90伍迪湿地50 0 0 95新兴草本湿地75 0 0
用信息内容分析变异量子景观
▶我们提出了一种数据驱动方法来研究变异量子算法▶数据驱动的方法比分析方法更广泛的适用性范围，▶我们将信息内容与分析界的梯度的平均规范联系在一起，▶分析界的平均规范，我们可以轻松地访问Barren Plateaus的第一个级别的范围，以便于张/差异ive thake thake us targies gy tak/caligation gy taking gus/gub taking gus。
根据计算机视觉测量的活动估计 LPS 注射后的弹性参数
恢复力可以指动物成功适应挑战的能力。这通常表现为快速恢复到初始代谢或活动水平和行为。猪具有独特的昼夜活动模式。这些模式的偏差可能用于量化恢复力。然而，人类对活动的观察是劳动密集型的，在实践中并不大规模可行。在本研究中，我们展示了使用计算机视觉跟踪算法根据脂多糖 (LPS) 攻击（诱发疾病反应）后的个体活动模式来量化恢复力。我们跟踪了 121 头猪，这些猪分别饲养在贫瘠或丰富的饲养系统中，因为之前的研究表明饲养系统对恢复力有影响，跟踪时间为 8 天。丰富的饲养系统包括在群体分娩系统中延迟断奶，与贫瘠的饲养栏相比有额外的空间，并且环境丰富。在注射 LPS 之前，营养丰富的猪比贫瘠舍饲的猪更活跃，尤其是在活动高峰期（49.4 ± 9.9 vs . 39.1 ± 5.0 米/小时）。每个猪栏中四头猪注射了 LPS，两头猪注射了盐水。注射了 LPS 的动物比对照组更容易出现活动下降（86% vs 17%）。下降的持续时间和曲线下面积 (AUC) 不受舍饲影响。但是，具有相同 AUC 的猪可能会出现长而浅的下降或陡而短的下降。因此，计算了 AUC：持续时间比，营养丰富的猪与贫瘠舍饲的猪相比具有更高的 AUC：持续时间比（9244.1 ± 5429.8 vs 5919.6 ± 4566.1）。因此，营养丰富的猪可能有不同的策略来应对 LPS 疾病挑战。然而，因此需要对该策略以及使用活动来量化弹性及其与生理参数的关系进行更多的研究。
FV-TRAIN：通过提取多种功能（学生摘要）
简介量子计算最近引起了人们的关注，这是由于其潜力比经典算法更快地解决复杂问题。与经典计算相比，该计算使用位置的线性比例，量子计算使用Qubits的指数刻度。这是因为Qubits的纠缠可以同时表示多个状态。结果，与常规机器学习的多项式复杂性相比，量子机学习（QML）具有线性或肌关系的复杂性，即使在当前的嘈杂的中等规模QUANTUM（NISQ）的时代也是如此。因此，各种研究利用QML来优化其目标（Yun等人2022）。但是，使用QML，即，Barren Plateaus。贫瘠的高原阻碍了QML的训练，许多研究证明，安萨兹（Ansatz）的量子增加会引起贫瘠的高原。在本文中，我们的目标是操作QML，尤其是基于量子的CNN（QCNN），仅使用有限数量的Qubits来防止贫瘠的高原，同时保持合理的性能。在本文中，这种方法称为保真度变化训练（FV-Train）。我们提出的FV-TRAIN的新颖性是数值和经过验证的，我们最终确认我们提出的方法可实现所需的性能改善。
埃及埃及农业研究杂志农业沙漠土壤化：将干旱景观转化为肥沃的绿洲蛋白
抽象的沙漠土壤化是将贫瘠的干燥区域转化为充满活力的富绿洲的一种新型策略。这一革命性过程涉及整合有机物，营养和养水技术，以改善沙漠条件下的土壤生育能力。沙漠土壤化试图通过实施可持续的农业方法并利用尖端技术来克服高干旱构成的障碍。目标是创建促进生物多样性，支持农业并潜在减轻荒漠化的盈利和可持续生态系统。土地管理的范式转变对应对气候变化和水资源稀缺影响的地区有希望。埃及必须使用土壤化技术将贫瘠的土地转化为生产土地，改善土壤生育能力并促进可持续农业。这种方法对于干旱地区的粮食安全，生物多样性和经济发展至关重要。关键字：变化的沙漠，肥沃的土壤，干旱景观，荒漠化