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arXiv:2311.07315v3 [q-bio.NC] 2024 年 12 月 18 日
图 E 1 强化学习问题和悬崖世界环境。 (A) 代理（这里是小鸟）与世界互动以最大化奖励。 这涉及探索可能有趣的新状态（例如在新田野中寻找食物）与利用已知可产生高奖励的状态（例如昨天有很多虫子的田野）之间的平衡。 在给定的时间点，小鸟处于某个状态 st ，它可以从该状态 st 采取行动 at ，不同行动的概率由代理控制的“策略”π（a | st）决定。 然后，at 会导致环境根据不可控环境动态 st + 1 , rt ∼ p（s，r | st，at）发生变化。 这里，rt 是代理收到的经验“奖励”，其目标是收集尽可能多的累积奖励。强化学习问题通常分为“情节”，代理在多次重复接触环境的过程中进行学习。例如，这可能包括鸟类在多天内学习哪些田地可能富含食物，同时尽量减少行进距离和暴露于捕食者。（B）“悬崖世界”环境，将用于展示本研究中一系列强化学习算法的性能和行为。代理从左下角（位置 [0, 0]）开始，当遇到“悬崖”（深蓝色）或目标（黄色；位置 [9,0]）时，情节结束。如果代理走出悬崖，它将获得 -100 的奖励。如果它找到目标，它将获得 +50 的奖励。在任何其他状态下，它将获得 -1 的奖励。这种对“中性”行为的负面奖励通常用于鼓励代理尽快实现其目标。箭头表示“最佳”策略，该策略让代理通过避开悬崖的最短路线到达目标。
费米子哈密顿量的 Select($H$) 实现速度呈指数级增长
ℓ H ℓ 是任意二阶量子化费米子哈密顿量的乔丹-维格纳变换。Select ( H ) 是几种量子算法的主要子程序之一，包括最先进的哈密顿量模拟技术。如果二阶量子化哈密顿量中的每一项最多涉及 k 个自旋轨道，且 k 是与自旋轨道总数 n 无关的常数（文献中考虑的大多数量子化学和凝聚态模型都是如此，其中 k 通常为 2 或 4 ），则我们对 Select ( H ) 的实现不需要辅助量子位，并且使用 O ( n ) Cliufford+ T 门，其中 Cliufford 门应用于 O (log 2 n ) 层，T 门应用于 O (log n ) 层。与以前的工作相比，这实现了 Clifford 和 T 深度的大幅提升，同时保持了线性门数，并将辅助门数减少到零。
使用模板和符号泡利门进行 Clifford 电路优化
Clifferd 群是由 Hadamard 门、cnot 门和 Phase 门生成的酉群的有限子群。该群在量子纠错、随机基准测试协议和纠缠研究中起着重要作用。这里，我们考虑寻找实现给定 Clifferd 群元素的短量子电路的问题。我们的方法旨在最小化假设全到全量子比特连接的纠缠门数。首先，我们考虑基于模板匹配的电路优化，并设计 Clifferd 特定的模板，利用分解 Pauli 门和交换门的能力。其次，我们引入一种符号窥孔优化方法。它的工作原理是将整个电路投影到一小部分量子比特上，然后通过动态规划以最佳方式重新编译投影的子电路。将选定的量子比特子集与剩余量子比特耦合的 cnot 门用符号 Pauli 门表示。通过软件实现这些方法，可以找到距离 6 量子比特最优仅 0.2% 的电路；与 Aaronson–Gottesman 标准形式相比，最多 64 量子比特的电路中的两量子比特门数量平均减少了 64.7% [ 3 ]。
在量子蜂窝自动机中争夺
cli虫QCAS。QCA是经历离散时间演变的晶格系统。每个都由两件事确定：每个晶格站点上的局部希尔伯特空间和统一的时间进化操作员（或自动化）。在海森伯格图片中，我们可能会将后者写为一组可逆的“规则” [28]，用于每个站点上的本地操作员的发展。我们考虑了一种称为Cli效率量子蜂窝自动机的特定模型系统[38 - 40]。这些QCA生活在空间中有限的1D晶格上，并遵守翻译不变性。每个晶格位点的希尔伯特空间源于量化环形相空间，因此每个lo-cal Hilbert空间都是有效的[41]。我们将此维度表示为n。此外，普朗克常数尺度为1 /n [40]，因此n→∞是半经典的极限。作用于每个当地希尔伯特空间的操作员建立了Q，p：
具有有效体内活性的第一类多功能TYMS非经典抗叶酸抑制剂，可延长生存率
引言周围动脉疾病（PAD）是血流流向下肢的结果，影响了全球超过2亿人，并且赋予了心血管发病率和凡人的风险增加（1，2）。尽管许多患者无症状，但其他患者则会出现症状表现，例如随着步行而进行间歇性clauraudication（不适和疼痛）。这些PAD患者中的子集（1％–2％）会出现临界肢体缺血（CLI），这是PAD的最严重表现（3）。CLI的特征是慢性休息疼痛，溃疡和坏疽的发育，伤口愈合受损以及与下肢截肢（10％–40％）的高风险（10％–40％）和心血管死亡（20％）在诊断后的第一年（3-5）（3-5）。与进展到CLI相关的风险因素包括吸烟，年龄，高血压，血脂异常，成年肾病和糖尿病（DM）。特别是，与没有DM的患者相比，患有PAD和DM的患者患心血管和肢体事件的风险高20％ - 30％（6）。的确，DM已被证明会损害血管生成，即先前存在的血管生长（7）。高血糖会损害血管生成涉及的几种不同细胞类型，包括内皮细胞（ECS）和白细胞（8、9）。在鼠实验垫中，大量的研究表明单核细胞募集至关重要的作用
查看 DNA 中心库存服务和常见问题
要查看设备凭证，请导航至 Cisco DNA Center 菜单 -> 配置 -> 库存 -> 选择设备 -> 操作 -> 库存 -> 编辑设备，然后单击“验证”，并确认所需凭证（CLI 和 SNMP）已通过绿色复选标记验证（如果适用，包括 netconf）。
对居住的微生物组的新功能见解...
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
2022年度报告。PDF-大学心理健康中心
•2021 - CCMH调查了CLI与具有关键和关键需求的学生所接受的治疗量经常被机构优先（例如，自杀，性侵犯幸存者，注册残疾学生，有注册残疾的学生以及第一代学生）的关系。的结果表明，所有提出的关注和身份都在高CLI中心接受了较少的治疗，包括最近具有严重自杀念头和自我伤害的客户，性侵犯和创伤的历史，跨性别身份，注册残疾，第一代身份，第一代身份以及各种种族/种族身份。调查结果表明，机构无法以产生高年度辅导员案件的水平为咨询中心提供资金，并同时期望这些中心为具有任何高强度关注的学生提供增强的护理。因此，所有利益相关者都必须围绕咨询中心人员配备水平和服务能力的现实，与精神卫生服务相关的机构消息传递的现实保持一致，尤其是针对强调的关注以及以解决机构优先事项的资金。