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dqssa：一种量子启发的解决方案，用于最大化在线社交网络（学生摘要）
引言最大化（IM）问题围绕从社交网络中提取一部分，也称为种子节点的子集（也称为种子节点）。IM的实际应用从流行病学到营销，由于其现实世界中的多样化，它成为研究的人口。先前对IM的研究，尽管在有效种子节点选择方面产生了显着的进步，但由于时间复杂度过多或影响效率低下而产生了良好的发展。为了克服这一点，我们的方法在网络的影响力传播和执行时间之间取得了平衡，这是开发有效的IM算法所必需的。，我们通过合并量子启发的元毛术（MH）（MH），借鉴了量子物理学原理，例如Schr¨odingerWave方程和Delta电位领域（Ross 2019），从而解决了解决方案的问题，并通过合并量子启发的元毛术（MH）来解决局部最佳点（MH）。这些方法产生了令人鼓舞的结果，如随后的部分所述。IM算法遵循一个序列过程，首先使用Louvain算法识别重要的通信结构。在社区内的种子节点的选择是通过称为局部影响估计量或谎言的目标函数来促进的。一旦通过DQSSA从Lie函数获得溶液和其他基线方法，根据Infectim概率超参数的不同基线方法（IC）扩散模型，可用于量化跨图的影响。
拟南芥中的文章映射遗传变异，以响应植物促进生长的细菌azoarcus olearius dqs-4t
摘要：促进植物生长细菌（PGPB）可以通过促进养分摄取，氮固定，防止病原体，胁迫耐受性和/或增强植物产生的生产来增强植物健康。驱动植物 - 细菌关联的遗传决定因素仍在研究中。为了鉴定与对PGPB有反应的性状高度相关的遗传基因座，我们使用了用Azoarcus olearius dqs-4 t处理的拟南芥种群进行了全基因组关联研究（GWAS）。表型，通过改善，抑制或不影响根系或射击特征，对细菌治疗的305次拟南芥饰物对细菌治疗的反应不同。GWA映射分析鉴定了几个与初级根长或根新鲜重量相关的预测基因座。进行了两项统计分析，以缩小潜在基因候选物，然后进行单倍型块分析，从而鉴定出与拟南芥根新鲜重量对细菌接种的反应性相关的11个基因座。我们的结果表明，植物对A. olearius dqs-4 T响应接种的能力的差异很大，同时揭示了与所测量的生长性状相关的基因座的相当复杂性。这项研究是可持续繁殖策略的有希望的起点，用于未来的种植实践，可以采用有益的微生物和/或根部微生物组的修改。