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双幺正分解算法与开放量子系统模拟
对于直接实现酉门的传统量子计算机来说，模拟描述非酉演化后量子系统真实相互作用的一般量子过程是一项挑战。我们分析了有前途的方法的复杂性，例如 Sz.-Nagy 膨胀和酉函数的线性组合，它们可以通过非酉算子的概率实现来模拟开放系统，这需要多次调用编码和状态准备预言机。我们提出了一种量子二酉分解 (TUD) 算法，使用量子奇异值变换算法将具有非零奇异值的 a 维算子 A 分解为 A = ( U 1 + U 2 ) / 2，避免了经典的昂贵的奇异值分解 (SVD)，其时间开销为 O(d3)。这两个酉函数可以确定性地实现，因此每个酉函数只需要调用一次状态准备预言机。对编码预言机的调用也可以显著减少，但测量误差可以接受。由于TUD方法可以将非幺正算子实现为仅两个幺正算子，因此它在线性代数和量子机器学习中也有潜在的应用。
在植物效应触发过程中转录组响应的动态分解
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年6月18日。 https://doi.org/10.1101/2022.12.30.522333 doi：Biorxiv Preprint
全球经济中的贸易成本：测量，汇总和分解
摘要：对贸易成本的适当度量和汇总对于经济成果的决定因素（尤其是政策）的合理学术和政策分析至关重要。国际贸易行业在理论和经验方面都见证了新的发展，涉及将这种成本的测量和分解成可变成本，一方面是部分和固定的成本，并涉及部分和一般的均衡效应。The objectives and main contributions of this project are to offer guidance for proper measurement, aggregation, and decomposition of trade costs into fixed vs. variable and partial vs. general equilibrium costs across two broad dimensions, one including overall trade costs vs. policy measures vs. transportation costs vs. natural trade barriers vs. uncertainty and another one including geography vs. product vs. household income level vs. agent.
多模式动力学系统的贝叶斯分解用于加固学习
在本文中，我们提出了一个基于模型的增强学习系统，其中以贝叶斯方式处理过渡模型。这种方法自然可以通过引入先验来对基础学习任务强加结构来利用专家知识。引入系统的其他信息意味着我们可以从少量数据中学习，恢复可解释的模型，并且重要的是，提供了相关的不确定性的预测。为了显示该方法的好处，我们使用一个具有挑战性的数据集，其中基础系统的动力学既表现出操作相移和异质噪声。将我们的模型与NFQ和BNN+LV进行了比较，我们展示了我们的方法如何产生对基本动力学的可隔离见解，同时也提高了数据效率。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
用图嵌入神经网络的自适应布局分解
摘要 - 已广泛研究了多个图案布局分解（MPLD），但是到目前为止，还没有在结果质量和效率方面主导其他人的分解器。这种观察促使我们探索如何适应为给定布局图的最合适的MPLD策略，这是无聊的，仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了一个基于图形卷积网络的布局分解框架，以获取布局的图嵌入。图形嵌入式用于图库构造，分解器选择，图形匹配，针迹去除预测和图形着色。此外，我们设计了一种纯粹取决于传递图形神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，我们基于图的嵌入式框架可以在广泛使用的基准测试中实现最佳分解，即使与快速但非最佳的启发式方法相比，运行时也可以下降。
综合信息分解揭示的人类意识协同工作空间
1 剑桥大学临床神经科学系，英国剑桥；2 剑桥大学临床医学院麻醉学系，英国剑桥；3 剑桥大学心理学系，英国剑桥；4 伦敦帝国理工学院脑科学系迷幻药研究中心，英国伦敦；5 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，英国伦敦；6 伦敦帝国理工学院数据科学研究所，英国伦敦；7 剑桥大学医院 NHS 基金会神经科学系，英国剑桥阿登布鲁克医院；8 剑桥大学沃尔夫森脑成像中心，英国剑桥；9 剑桥大学临床医学院神经外科系，英国剑桥阿登布鲁克医院；10 加利福尼亚大学神经内科系迷幻药分部 - Neuroscape，美国旧金山； 11 加拿大伦敦西安大略大学大脑与心智研究所心理学系和生理学与药理学系；12 爱尔兰都柏林圣三一学院劳埃德大厦心理学学院神经科学研究所
控制 CRISPR/Cas9 特异性的序列决定因素的系统分解
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 8 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.08.02.454843 doi：bioRxiv 预印本
一项研究，以获取昆虫在分解和养分回收中的重要作用
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8（9）：110-114 www.biochemjournal.com收到：11-06-2024接受：15-07-2024 Rupali JS Ph.D.印度新德里，印度德里市ICAR-印度农业研究所昆虫学系学者，Basavaraj N Hadimani Icar-Indian农业研究所，印度新德里，印度德里，印度Vidya Madhuri E Ph.D. ICAR-印度农业研究所昆虫学系学者，印度新德里，印度德里，Bharath Kumar BM，硕士印度泰米尔纳德邦，泰米尔纳德邦，印度旁遮普邦的Phagwara昆虫学，可爱的专业大学昆虫学，印度旁遮普邦，托米尔·纳德·纳德·纳德（Tamil Nadu