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1. Sijm, J.、Janssen, G.、Morales-Espana, G.、van Stralen, J.、Hernandez-Serna, R. 和 Smekens, K.,2020 年。《大规模储能系统在荷兰能源系统中的作用,2030-2050 年》。 TNO 报告 2020 P11106。 2. Groenenberg, R.、Juez-Larré, J.、Goncalvez, C.、Wasch, L.、Dijkstra, H.、Wassing, B.、Orlic, B.、Brunner, L.、van der Valk, K.、Hajonides van der Meulen, T. 和 Kranenburg-Bruinsma, K.,2020 经济经济学模型。能源存储系统。 TNO 报告 2020 R12004 3. Winters, E.、Puts, H.、Van Popering-Verkerk, J. 和 Duijn, M.,2020 年。《大规模储能的法律和社会嵌入性》。 TNO 报告 2020 R11116。 4. Van der Valk, K.、Van Unen, M.、Brunner, L. 和 Groenenberg, R.,2020 年。压缩空气地下储存 (CAES) 和氢气地下储存 (UHS) 相关风险清单,以及 UHS 与地下储存风险的定性比较。天然气地下储存设施(UGS)。 TNO 报告 2020 R12005
ﺩ。ﻋﺒﺪﺍﻟﺮﺣﻤﻦ ﻋﺒﺪﺍﻟﺮﺣﻤﻦ1)出于路由的目的,互联网分为___________。1) - 广域网络2) - 自主网络3) +自主系统4) - 提到的2)自主系统之间的路由称为______路由。1) - nterdomain路由2) +域内路由3) - 室外4) - 没有任何选择是正确的3)在_______路由中,任何两个节点之间的成本最低路由是具有最小距离的路由。1) - 路径向量2) +距离向量3) - 链接状态4) - 没有任何选择是正确的4)_______使用的指标是跃点计数。1) - OSPF 2) + RIP 3) - BGP 4) - 没有选择5)在RIP中,________计时器用于清除表中的无效路由。1) +垃圾收集2) - 到期3) - 周期性4) - 没有任何选择是正确的6)_________路由使用dijkstra算法来构建路由表。1) - 距离向量2) +墨水状态3) - 路径向量4) - 在OSPF中,没有一个选择是正确的7),________链接连接两个路由器,而没有任何其他主机或路由器。1) +点对点2) - 瞬态3) - 固执4) - 在OSPF中,没有一个选择是正确的8),一个_______链接是一个网络,其中包含几个路由器。1) - 点到点2) +瞬态3) - 固执4) - ________中没有一个选择9)________定义了网络的链接。1) - 网络链接2) +路由器链接3) - 摘要链接到网络4) - 没有任何选择是正确的
1 Liu,W.,Xie,S.-P.,Liu,Z。 &Zhu,J. 忽略了在温暖气候下倒塌的大西洋子午倾斜循环的可能性。 科学进步,7(2017)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.1601666 2 Armstrong McKay,D。I.等。 超过1.5度C的全球变暖可能会触发多个气候转化点。 Science 377,EABN7950(2022)。 https://doi.org:10.1126/science.abn7950 3 Lenton,T。M.等。 全球临界点报告2023。 479(埃克塞特大学,埃克塞特,英国,2023年)。 4 IPCC。 气候变化2023:综合报告。 工作组,II和III的贡献对政府间气候变化的第六次评估报告。 184(IPCC,日内瓦,2023年)。 5 OECD。 气候临界点:有效政策行动的见解。 89(巴黎,2022年)。 6 Van Westen,R。M.,Kliphuis,M。A. 和Dijkstra,H。A.基于物理的预警信号表明AMOC正在倾斜课程。 科学进步(2024)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.adk1189 7 Boers,N。基于观察的早期训练信号,以崩溃,大西洋子午线翻转循环。 自然攀登。 更改11,680-688(2021)。 https://doi.org:10.1038/s41558-021-01097-4 8 Michel,S。L. L.等。 千禧一代大西洋多年变化重建建议提示的临界点的预警信号。 nat Commun 13,5176(2022)。 自然556,191-196(2018)。 自然通讯11(2020)。 Oceanogr。1 Liu,W.,Xie,S.-P.,Liu,Z。&Zhu,J.忽略了在温暖气候下倒塌的大西洋子午倾斜循环的可能性。科学进步,7(2017)。https://doi.org:10.1126/sciadv.1601666 2 Armstrong McKay,D。I.等。 超过1.5度C的全球变暖可能会触发多个气候转化点。 Science 377,EABN7950(2022)。 https://doi.org:10.1126/science.abn7950 3 Lenton,T。M.等。 全球临界点报告2023。 479(埃克塞特大学,埃克塞特,英国,2023年)。 4 IPCC。 气候变化2023:综合报告。 工作组,II和III的贡献对政府间气候变化的第六次评估报告。 184(IPCC,日内瓦,2023年)。 5 OECD。 气候临界点:有效政策行动的见解。 89(巴黎,2022年)。 6 Van Westen,R。M.,Kliphuis,M。A. 和Dijkstra,H。A.基于物理的预警信号表明AMOC正在倾斜课程。 科学进步(2024)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.adk1189 7 Boers,N。基于观察的早期训练信号,以崩溃,大西洋子午线翻转循环。 自然攀登。 更改11,680-688(2021)。 https://doi.org:10.1038/s41558-021-01097-4 8 Michel,S。L. L.等。 千禧一代大西洋多年变化重建建议提示的临界点的预警信号。 nat Commun 13,5176(2022)。 自然556,191-196(2018)。 自然通讯11(2020)。 Oceanogr。https://doi.org:10.1126/sciadv.1601666 2 Armstrong McKay,D。I.等。超过1.5度C的全球变暖可能会触发多个气候转化点。Science 377,EABN7950(2022)。https://doi.org:10.1126/science.abn7950 3 Lenton,T。M.等。 全球临界点报告2023。 479(埃克塞特大学,埃克塞特,英国,2023年)。 4 IPCC。 气候变化2023:综合报告。 工作组,II和III的贡献对政府间气候变化的第六次评估报告。 184(IPCC,日内瓦,2023年)。 5 OECD。 气候临界点:有效政策行动的见解。 89(巴黎,2022年)。 6 Van Westen,R。M.,Kliphuis,M。A. 和Dijkstra,H。A.基于物理的预警信号表明AMOC正在倾斜课程。 科学进步(2024)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.adk1189 7 Boers,N。基于观察的早期训练信号,以崩溃,大西洋子午线翻转循环。 自然攀登。 更改11,680-688(2021)。 https://doi.org:10.1038/s41558-021-01097-4 8 Michel,S。L. L.等。 千禧一代大西洋多年变化重建建议提示的临界点的预警信号。 nat Commun 13,5176(2022)。 自然556,191-196(2018)。 自然通讯11(2020)。 Oceanogr。https://doi.org:10.1126/science.abn7950 3 Lenton,T。M.等。全球临界点报告2023。479(埃克塞特大学,埃克塞特,英国,2023年)。 4 IPCC。 气候变化2023:综合报告。 工作组,II和III的贡献对政府间气候变化的第六次评估报告。 184(IPCC,日内瓦,2023年)。 5 OECD。 气候临界点:有效政策行动的见解。 89(巴黎,2022年)。 6 Van Westen,R。M.,Kliphuis,M。A. 和Dijkstra,H。A.基于物理的预警信号表明AMOC正在倾斜课程。 科学进步(2024)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.adk1189 7 Boers,N。基于观察的早期训练信号,以崩溃,大西洋子午线翻转循环。 自然攀登。 更改11,680-688(2021)。 https://doi.org:10.1038/s41558-021-01097-4 8 Michel,S。L. L.等。 千禧一代大西洋多年变化重建建议提示的临界点的预警信号。 nat Commun 13,5176(2022)。 自然556,191-196(2018)。 自然通讯11(2020)。 Oceanogr。479(埃克塞特大学,埃克塞特,英国,2023年)。4 IPCC。 气候变化2023:综合报告。 工作组,II和III的贡献对政府间气候变化的第六次评估报告。 184(IPCC,日内瓦,2023年)。 5 OECD。 气候临界点:有效政策行动的见解。 89(巴黎,2022年)。 6 Van Westen,R。M.,Kliphuis,M。A. 和Dijkstra,H。A.基于物理的预警信号表明AMOC正在倾斜课程。 科学进步(2024)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.adk1189 7 Boers,N。基于观察的早期训练信号,以崩溃,大西洋子午线翻转循环。 自然攀登。 更改11,680-688(2021)。 https://doi.org:10.1038/s41558-021-01097-4 8 Michel,S。L. L.等。 千禧一代大西洋多年变化重建建议提示的临界点的预警信号。 nat Commun 13,5176(2022)。 自然556,191-196(2018)。 自然通讯11(2020)。 Oceanogr。4 IPCC。气候变化2023:综合报告。工作组,II和III的贡献对政府间气候变化的第六次评估报告。184(IPCC,日内瓦,2023年)。5 OECD。 气候临界点:有效政策行动的见解。 89(巴黎,2022年)。 6 Van Westen,R。M.,Kliphuis,M。A. 和Dijkstra,H。A.基于物理的预警信号表明AMOC正在倾斜课程。 科学进步(2024)。 https://doi.org:10.1126/sciadv.adk1189 7 Boers,N。基于观察的早期训练信号,以崩溃,大西洋子午线翻转循环。 自然攀登。 更改11,680-688(2021)。 https://doi.org:10.1038/s41558-021-01097-4 8 Michel,S。L. 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Krijn K. Dijkstra,1,11 Kim Monkhorst,2 Luuk J. Schipper,1,11 Koen J. Hartemink,3 Egbert F. Smit,4 Sovann Kaing,1,11 Rosa de Groot,5,6,6,11 Monika C. Wolkers,5,6,11 Hans clevers,5,6,11 Hans clevers,7,11 Es11 Em11 Embiest Embiest,vuiel Embiest ,, 1荷兰癌症研究所分子肿瘤学系 - 安东尼·范·李温霍克医院,1066 CX阿姆斯特丹,荷兰2个病理学系,荷兰癌症研究所 - 安东尼·范·李温尼克医院,1066 CX Amsterd Amberty and nerthland consern and terment and nerthland and terment and terment and terment and terrenand andern andern and andern and erons and erons and and erons and erons ,1066 CX阿姆斯特丹,荷兰4胸部肿瘤学系,荷兰癌症研究所 – 安东尼范列文虎克医院,1066 CX 阿姆斯特丹,荷兰 5 造血部门,Sanquin Research,1066 CX 阿姆斯特丹,荷兰 6 兰德斯坦纳实验室,阿姆斯特丹大学医学中心,AMC 地点,1105 AZ 阿姆斯特丹,荷兰 7 Hubrecht 研究所,乌得勒支大学医学中心,3584 CT 乌得勒支,荷兰 8 公主马克西玛儿科肿瘤中心,3584 CS 乌得勒支,荷兰 9 分子医学中心,乌得勒支大学医学中心,3584 CG 乌得勒支,荷兰 10 哈特维格医学基金会,1098 XH 阿姆斯特丹,荷兰 11 Oncode 研究所,乌得勒支,荷兰 12 主要联系人 *通信地址:e.voest@nki.nl https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.107588
1供应链分析3 1.1供应链管理概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2数学函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3数据管理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.3离散分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.4.4连续分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5统计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.1统计测试和中心极限定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.2抽样和置信间隔。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.3假设检验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.5.4多个随机变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.2普通最小二乘线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.7优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.7.3受约束优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.4线性程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.5整数和混合整数程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 1.8网络和非线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.1网络模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.2非线性优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40 1.9算法和近似值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.1摘要。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.2算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。41 1.9.3最短路径问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 1.9.4 Dijkstra的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.5旅行推销员问题(TSP)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.6车辆路由问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 45 1.9.8节省启发式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 1.9.8节省启发式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。46 1.9.9用MILP解决VRP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46
模块:1功能的增长3小时概述和算法和数据结构的重要性 - 算法规范,递归,绩效分析,渐近符号 - BIG-O,OMEGA和THETA符号,编程样式,编码的改进,编码 - 时间间隔交易,测试,测试,测试,吸收数据。Module:2 Elementary Data Structures 6 hours Array, Stack, Queue, Linked-list and its types, Various Representations, Operations & Applications of Linear Data Structures Module:3 Sorting and Searching 7 hours Insertion sort, merge sort, sorting in linear Time-Lower bounds for sorting, Radix sort, Bitonic sort, Cocktail sort, Medians and Order Statistics-Minimum and maximum, Selection in expected linear time, Selection in最差的线性时间,线性搜索,插值搜索,指数搜索。模块:4棵树6小时的二进制树 - 二进制树的特性,b-tree,b-tree定义 - b-tree上的操作:搜索b树,创建,分裂,插入和删除,b+-tree。模块:5个高级树8小时螺纹二进制树,左派树,锦标赛树,2-3棵树,张开树,红色树木,范围树。模块:6图7小时表示,拓扑排序,最短路径算法 - Dijkstra的算法,Floyd-Warshall算法,最小跨越树 - 反向删除算法,Boruvka的算法。模块:7堆和哈希6小时堆作为优先队列,二进制堆,二项式和斐波那契堆,霍夫曼编码的堆,可扩展的哈希。模块:8个现代问题2小时
对于通用量子计算,实际实施需要克服的一个主要挑战是容错量子信息处理所需的大量资源。一个重要方面是实现由量子纠错码中的逻辑门构建的任意幺正算子。通过组装从一小组通用门中选择的逻辑门序列,可以使用合成算法将任何幺正门近似到任意精度,这些通用门在量子纠错码中编码时可容错执行。然而,目前的程序还不支持单独分配基本门成本,许多程序不支持扩展的通用基本门集。我们使用基于 Dijkstra 寻路算法的穷举搜索分析了标准 Clifferd+T 基本门集的成本最优序列,并将其与另外包括 Clifferd 层次结构更高阶的 Z 旋转时的结果进行了比较。使用了两种分配基本门成本的方法。首先,通过递归应用 Z 旋转催化电路将成本降低到 T 计数。其次,将成本指定为直接提炼和实现容错门所需的原始(即物理级)魔法状态的平均数量。我们发现,使用 Z 旋转催化电路方法时,平均序列成本最多可降低 54 ± 3%,使用魔法状态提炼方法时,平均序列成本最多可降低 33 ± 2%。此外,我们通过开发一个分析模型来估计在近似随机目标门的序列中发现的来自 Clifford 层次结构高阶的 Z 旋转门组的比例,从而研究了某些基本门成本分配的观察局限性。
摘要:紫外线(UV)辐射会导致90%的光损伤对皮肤,长期暴露于紫外线辐射是对皮肤健康的最大威胁。研究了紫外线引起的光损伤的机制和晒伤皮肤的修复,要解决的关键问题是如何非破坏性和连续评估对皮肤的UV诱导的光损伤。在这项研究中,提出了一种使用光学相干断层扫描(OCT)定量分析人工皮肤(AS)的结构和组织光学参数的方法,作为一种非损害和连续评估光损伤效果的一种方式。是根据OCT图像的强度信号的特征峰来实现表面粗糙度的,这是使用Dijkstra算法量化为角质层厚度的基础。通过灰级共发生矩阵法获得的本质本地纹理特征。一种经过修改的深度分辨算法用于量化基于单个散射模型的3D散射系数分布。对AS进行了光损伤的多参数评估,并将结果与MTT实验结果和H&E染色进行了比较。紫外线发生损伤实验的结果表明,与正常培养的AS相比,光损伤模型的角质层较厚(56.5%),表面粗糙度(14.4%)。角第二矩更大,相关性较小,这与H&E染色显微镜的结果一致。AS的组织散射系数与MTT结果良好相关,可用于量化生物活性的损害。角度时刻和相关性与紫外线辐射剂量有良好的线性关系,这说明了OCT在测量内部结构损伤中的潜力。实验结果还证明了维生素C因子的抗疫苗效率。对AS的结构和组织光学参数的定量分析可实现多个维度中AS的非破坏性和连续检测。
摘要:高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用,以确保它们正常,可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人,它使用贝叶斯过滤器,例如Kalman滤波器及其非线性版本(扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器)来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法(如A和Dijkstra的算法)需要找到最佳路线。基于抽样的方法,例如快速探索随机树(RRT),可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制(MPC)经常使用,因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动,使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外,将来自LiDAR,相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径,减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的,尖端的机器学习方法,自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明,更有能力和更可靠。除了这些方法外,还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中,以帮助他们做出更好的决策,并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习,这些预测对于找到对象,理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。