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进化，生物力学和神经生物学收敛以解释选择性手指运动控制
沿进化量表相对有选择地移动纤维的能力增加了。，即使在人类中，当一个数字移动时，其他数字也会移动。意想不到的数字运动的部分原因是手的生物力学及其肌肉的生物力学，部分原因是控制纤维的神经系统。这些神经系统每个都包含许多单个神经元，这些神经元的输出在多个肌肉的脊髓运动神经元库中有差异。由于这些因素会导致运动的运动，因此动力学家移动任何给定的数字的收缩伴随着其他肌肉的收缩，以稳定其他数字和手腕。主要运动皮层（M1）主导着对人类自愿运动的控制，与其他支付的系统一起起作用，以雕刻激动剂，拮抗剂和稳定肌肉的协调作用。在任何手机运动中，神经活动都分布在宽的M1领域，该区域与其他纤维运动过程中的区域广泛重叠。因此，皮质病变永远不会损害仅一位数字的功能。M1或皮质脊髓道的病变损害相对选择性或“个性化”的延伸纤维运动，而不是浮雕。单独的机制可能是强度与个性化的基本恢复。
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仪器背面贴有序列号牌（图 1-1 和图 1-2）。前四位数字仅在仪器发生重大修改时才会更改，后五位数字按顺序分配给仪器。本手册直接适用于标题页上引用序列号的仪器。对于序列号较高的仪器，请参阅附录 C 中的手册变更表。为了使本手册保持最新，惠普建议您定期索取最新的手册变更补充，方法是引用本手册的部件号和印刷日期，这两者都出现在标题页上，
![arxiv：2012.04145v2 [Quant-ph] 2020年12月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8c58a56b9e33e434faaa95dadb41cec573c3c4c0.webp)
arxiv：2012.04145v2 [Quant-ph] 2020年12月9日
Quantum机器学习近年来已经看到了相当大的理论和实际发展，并已成为为量子计算机应用现实世界应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们在这里结合了最先进的算法和量子硬件，以提供量子机学习应用程序的实验证明，并提供可证明其性能和效率的保证。In particular, we design a quantum Nearest Centroid classifier, using techniques for efficiently loading classical data into quantum states and performing distance estimations, and experimentally demonstrate it on a 11-qubit trapped-ion quantum machine, match- ing the accuracy of classical nearest centroid classifiers for the MNIST handwritten digits dataset and achieving up to 100% accuracy for 8-dimensional合成数据。
SMMC托管护理计划报告指南无法提供案例管理报告摘要
•注册者的姓氏•注册者的名字•参考的DOB（出生日期）（mm/dd/yyyy）•上次使用的电话号码（000-000-0000-0000）•最后已知的邮寄地址•上一个已知的邮寄住所•最后已知的住宅地址•居住城市•居民国家•居民•居民•两位数（两位数）•两位数（两位数） （如果适用，mm/dd/yyyy）•提供服务的最后日期（mm/dd/yyyy）•日期的首次信件已从计划中发送给enlollee（mm/dd/yyyy）•评论：与ENROLLOLEE
