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家庭健康战略背景下的工人健康
在搜索中，最初使用的布尔短语格式为“健康科学描述符（“DeCS”），例如：“工人健康”AND“家庭健康策略”。需要强调的是，这些术语是在对表达搜索内容的同义词和组合进行详尽分析后列出的，同时了解到，用于此类构造的重要术语已间接纳入此次搜索中，例如领土概念，它与“家庭健康策略”一词间接相关。2020 年 4 月对搜索进行了补充，纳入了新的分析术语，其中使用了布尔短语，例如：“工人健康监测”AND“工人健康”AND“家庭健康策略”；“工作环境”AND“工人健康”AND“家庭健康策略”，以及“工作”AND“工人健康”AND“家庭健康策略”。
单脑理论
III. 单个神经元作为电化学通用逻辑门 逻辑门是执行单个布尔计算/函数/操作的构建块（基本组件），当它们组合在一起时，它们构成组合逻辑电路。逻辑门的例子包括 AND、OR、NOT 等。通用逻辑门是一种逻辑门，它可以通过与类似的通用逻辑门组合来执行所有类型的布尔计算/函数/操作，而无需任何其他类型的逻辑门。例子包括 NAND 和 NOR。只需使用一种类型的通用逻辑门组合，就可以创建用于执行任何特定任务/操作的功能组合逻辑电路。众所周知，神经元通过电化学信号进行通信。单个神经元从其树突接收电化学输入，并通过其轴突末端/突触输出电化学信号。根据单脑理论，单个神经元是一种通用逻辑门，它以不同的组合方式可以执行所有可能的布尔运算并形成电化学组合逻辑电路。我们已经知道，大脑的不同部分/区域执行不同的功能，单脑理论认为，大脑的这些不同部分/区域是执行不同任务的不同电化学组合逻辑电路，每个电路都由如上所述的大量神经元组成。
Metalo：从分子相互作用图中提取的逻辑模型的代谢分析
摘要：分子相互作用图（MIMS）是静态图形表示，描绘了可以使用系统生物学图形符号语言之一形式化复杂的生化网络。不管它们对各种生物学过程的广泛覆盖范围如何，它们都受到动态见解的限制。但是，MIM可以用作开发动态计算模型的模板。我们提出了Metalo，这是一个开放源Python软件包，它可以通过使用通用核心代谢网络的过程说明MIMS推断出布尔模型的耦合。Metalo提供了一个框架来研究信号级联反应，基因调节过程和中央能量生产途径的代谢频道分布的影响。Metalo通过识别陷阱空间来构成布尔模型的异步渐近行为，并提取代谢约束，以将通用代谢网络上下文化。Metalo能够处理大型布尔模型和基因组级代谢模型，而无需动力学信息或手动调整。Metalo背后的框架可以深入分析调节模型，并且可以使无问题的生物领域中缺少OMICS数据，以使通用代谢网络与不当自动重建以及/或疾病特异性新代谢网络的自动重建。Metalo可从https://pypi.org/project/metalo/获得GNU通用公共许可证v3条款。
测试和学习量子Juntas几乎是最佳的 *
1简介认证和表征量子系统的动态行为是物理学中的基本任务，通常通过量子过程断层扫描（QPT）来实现[CN97]。但是，QPT非常有资源密集型。例如，所有已知的方法用于学习任意n- Qubit统一操作员的经典描述（给定的黑框查询访问），都需要对单位[GJ14]进行ω（4N）查询。另一方面，如果我们要测试统一是否具有特定的特定属性，则可以显着降低这种复杂性。这自然会导致我们考虑理论计算机科学中研究良好的财产测试框架[GOL10，BY22]。属性测试的设置（在统一动态的背景下，与本文有关）如下：给定甲骨文访问1对单位运算符U及其逆U†的设置，我们的目标是确定您是否具有某个属性或与每个单位运算符的“远处” 2，使用少量的属性使用对Oracles的呼叫来满足每个属性。我们还允许算法以一些较小的概率输出不正确的答案。在此模型中已经研究了单一动力学的几种自然特性，例如通勤性，对角度，保利（Pauli）的成员身份等。，我们将有兴趣的读者转到Montanaro和De Wolf在量子属性测试[MDW16]的调查第5.1节中，以获取更多信息。像Montanaro和Osborne [Mo10]一样，我们将统一的K -Junta称为量子K -Junta，以将其与K -Junta Boolean函数（或简单的Boolean K -Junta）区分开来。我们对这里进行测试感兴趣的属性是作为k -junta：我们说，如果仅对n个qubits的k起作用，则n qubit unition U是k -junta（对于正式定义，请参见definition 2.2）。作为一种特殊情况，量子k -juntas的概念捕获了研究的良好测试问题，如果布尔函数f：{0，1} n→{0，1}是k -junta（cf.问题1.3）。
时间平坦测量中的量子优势
在某些假设下，已有几类量子电路被证明具有量子计算优势。研究具有量子优势的更受限的量子电路类，其动机是实验演示中可能简化。在本文中，我们研究了基于测量的量子计算的效率，测量时间顺序完全平坦。我们提出了用于任意布尔函数确定性计算的新构造，利用多量子比特 Greenberger、Horne 和 Zeilinger (GHZ) 状态中的相关性。我们使用 Clifford 层次结构来表征必要的测量复杂度，并且与以前的构造相比，通常减少所需的量子比特数。特别是，我们确定了一个布尔函数系列，可以使用非自适应 MBQC 对其进行确定性评估，与经典电路相比，它在宽度和门数方面具有量子优势。
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Cirbo：布尔电路分析和合成Daniil Averkov的新工具；塔蒂亚娜·贝洛娃（Tatiana Belova）； Gregory Emdin； Mikhail Goncharov； viktoriia krivogornitsyna;亚历山大·库利科夫（Alexander S. Kulikov）； Fedor Kurmazov； Daniil Levtsov； Georgie Levtsov； Vsevolod Vaskin; Aleksey Vorobiev div>
融合双胞胎：人工智能和计算机科学的发明
在此框架内，计算机没有必要构成十四行诗或赢得国际象棋游戏，将其视为思维机器。如果大脑和电话开关（克劳德·香农（Claude Shannon）的早期作品）主题相当于布尔·阿尔格·布拉（Boolean Alge Bra），那么当计算机执行程序的电脑开关与人类认为发生的神经切换基本上是相同的。它们的复杂性有所不同，但本质上没有。对于伯克利来说，机械大脑的定义特征仅仅是“处理信息，将信息从机器的一个部分转移到另一部分，并对其操作序列具有灵活的控制。” 1,2因此，读者可以通过在结构中构建西蒙（Simon）来构建自己的思维机，这是一个由两个灯泡，一些切换继电器和两个自制纸胶带读取器组成的简单de vice。
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
Lightsolver 挑战领先的深度学习求解器来解决 Max-2-SAT 问题
大量具有重大社会、经济和科学意义的现实问题都可以表示为组合优化任务。组合优化方面的进步使得运输系统、供应链、资源管理等更加高效 [1、2、3、4、5]。在本文中，我们考虑经典的最大 2-可满足性（MAX-2-SAT）问题 [6]，该问题在调度或资源分配任务中普遍存在，这只是其中的一些应用 [7]。假设给定一组 N 个二进制变量 x = (x1, x2, ..., xN) 和一组 C 个约束（或子句），每个子句有两个变量，它们形成布尔公式 F(x)。我们的目标是为每个变量 xi 分配一个二进制值，使得最大数量的子句得到满足。我们考虑的布尔公式 F(x) 采用合取范式，由子句的合取（逻辑与）组成，其中每个子句都是文字的析取（逻辑或）。例如，公式
使用决策图自动均匀量子态准备
摘要 — 大多数量子算法在执行所需的特定应用计算之前，都会假设基态叠加中的某些特定初始状态。此类状态的准备本身需要量子电路执行的计算。在本文中，我们研究了特定量子态子集的自动状态准备，这些子集是基态子集的均匀叠加，称为均匀量子态。我们利用此类状态可以用布尔函数表示，并提出一种基于函数分解的递归算法。当使用二元决策图作为函数表示时，我们可以根据决策图的大小实现快速且可扩展的量子态准备。我们表明，该算法可以为函数找到量子电路，而最先进的算法不再适用。索引术语 — 量子计算、量子态准备、布尔函数、决策图