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结核分枝杆菌中抗生素耐药性的定量测量揭示了靶基因方法中抗药性和敏感性的遗传决定因素
当我们要明确显示参数时，我们还会称呼SETωA（L，γ） - 厚度。厚度集的定义来自对不确定性原理的研究，并在[KOV01]中引入了名称。在[KOV01]之前，一些非常相似的概念，例如，例如提出了[KAC73]中的相对密集集。（2）当ρ=ρs时，我们只能假设ωsatis -for（1.2）来放松上述定义。 X |足够大。的确，如果仅适用于| |的ωsatis（1.2），则令A> 0和ω⊂r仅用于| X | ≥A，然后我们可以选择一个足够大的新L和一个新的γ较小，以使得定义1.2定义定义的类型（ρs，τ）厚度（ρs，τ）。这种缩放方法基本与第2.1款中引理2.2的证明相同。现在我们可以陈述我们的第一个零可控性结果：
种族特异性肺活量测定方程不会改善呼吸困难和定量胸部CT表型的模型
肺活量测定结果的解释传统上依赖参考方程式来估计个人年龄，性别，身高和有争议的种族/种族的“正常”肺功能。这些方程式用于临床，研究和职业目的，以诊断肺部疾病，评估疾病进展并解释放射学异常，并确定残疾和评估较高风险工作，从而具有巨大的临床和金融重要性。将种族包含在这些方程式中是基于大型横截面范围内的研究，这些研究始终显示出某些种族/族裔少数群体的肺功能度量较低，尤其是黑人个体的FEV 1降低10％至15％。1，2但是，
使用广义量子主方程在 NISQ 计算机上模拟开放量子系统动力学
摘要：我们提出了一种基于广义量子主方程 (GQME) 方法的量子算法，用于在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上模拟开放量子系统动力学。该方法通过为任何简化密度矩阵元素子集提供运动方程的严格推导，克服了林德布拉德方程的局限性，该方程假设弱系统 - 浴耦合和马尔可夫性。剩余自由度的影响产生的记忆核用作输入来计算相应的非幺正传播子。我们展示了如何使用 Sz.-Nagy 膨胀定理将非幺正传播子转换为高维希尔伯特空间中的幺正传播子，然后可以在 NISQ 计算机的量子电路上实现。我们通过分析当子集限制为简化密度矩阵的对角元素时量子电路深度对结果准确性的影响来验证我们的量子算法应用于自旋玻色子基准模型。我们的研究结果表明，我们的方法在 NISQ IBM 计算机上产生了可靠的结果。
对立方，PC-SAFT和GERG2008状态方程的评估，用于准确计算氢混合混合物的热物理特性
氢（H 2）是一种干净的燃料和能量过渡到绿色可再生能源的关键促进器，到2050年才能实现零排放的方法。地下H 2存储（UHS）是一种重要的方法，为低碳经济提供了一种永久解决方案，以满足全球能源需求。但是，UHS是一个复杂的程序，在该过程中，由于与垫子气和储层液混合，可以影响H 2污染，孔尺度散射和大规模存储容量可能会受到H 2污染的影响。文献缺乏对现有热力学模型的全面研究，以计算H 2蓝色混合物的准确传输特性对于有效设计各种H 2存储过程所必需的必不可少的混合物。这项工作基于国家（EOSS），彭 - 鲁滨逊（PR）和Soave Redlich-kwong（SRK）（SRK）及其对波士顿 - 马西亚斯（PR-BM）和Schwartzentruber-Renon（SRK）的修改以及其在可靠性方面的可靠性，并预测热液的属性，并涵盖了Hyphersical propertial hyphers， C 2 H 6，C 3 H 8，H 2 S，H 2 O，CO 2，CO，CO和N 2除了基于Helmholtz-Energy的EOSS（即PC-SAFT和GERG2008）。基准模型反对涉及较大压力（0.01至101 MPa），温度（92 K至367 K）和摩尔级分（0.001至0.90）h 2的蒸气 - 液平衡（VLE）的实验数据。这项工作的新颖性在于基准和优化上述EOSS的参数，以研究VLE信封，密度和其他关键运输特性，例如热容量和Joule -joule -joule -thomson h 2混合物的Thomson系数。结果突出了依赖温度的二进制相互作用参数对嗜热物理特性的计算的显着影响。SR-RK EOS在立方EOSS中与均方根误差和绝对平均偏差之间的VLE数据表现出最高的一致性。PC-SAFT VLE模型显示出与SR-RK相当的结果。敏感性分析强调了杂质对在H 2存储过程中更改H 2蓝色流的热物理行为的高影响。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
使用高斯潜在功能的修改后方程式开发避免障碍控制系统
摘要 - 行驶系统是自动驾驶汽车的必要系统，许多论文提出了轨迹跟踪和避免障碍物的技术。高斯潜在功能对于使用2D激光雷达避免障碍物的轨迹跟踪控制系统众所周知。缺点是它依赖于局部最小值，在某些情况下，车辆和目标正在朝着相同的方向移动，由于有吸引力的潜在领域的诱惑太高，因此车辆和目标正在朝着相同的方向移动。然后，已经引入了使用修改后的有吸引力功能避免障碍物的轨迹跟踪控制，该功能的常规吸引力功能被修改以改善导航系统。模拟是通过Carla模拟器进行的，并且使用修改功能的避免障碍物的运动在跟踪过程中的摇摆运动和横向运动过程中的安全性考虑，这是通过车辆的横向加速度来考虑的，其在模拟情况下的值比其他类型的有吸引力的功能少。同时，修改后的功能还保持了车辆和障碍物之间的安全距离差距，以免避免在障碍物范围内避免在非常接近的范围内，这可能会导致碰撞。关键字 - 三射跟踪控制系统，避免障碍物，高斯潜在功能，有吸引力的功能，Carla Simulator
学习增强的非线性模型预测性控制使用基于知识的神经差分方程和深度
非线性模型预测控制（MPC）是一种灵活且越来越流行的框架，用于合成可以满足状态和控制输入约束的反馈控制策略。在此框架中，在每个时间步骤中都解决了以非线性动力学模型为特征的一组动力学约束的优化问题。尽管具有多功能性，但非线性MPC的性能通常取决于动力学模型的准确性。在这项工作中，我们利用深度学习工具，即基于知识的神经普通微分方程（KNODE）和深层合奏，以提高该模型的预测准确性。特别是，我们学到了一个Knode模型的集合，我们将其称为Knode集合，以获得对真系统动力学的准确预测。然后将这个学到的模型集成到一种新颖的学习增强的非线性MPC框架中。我们提供了足够的条件，可以保证闭环系统的渐近稳定性，并表明这些条件可以在实践中实施。我们表明，knode集成提供了更准确的预测，并使用两个案例研究说明了所提出的非线性MPC框架的效率和闭环性能。关键字：非线性模型预测性控制，深度学习，神经差异方程，深层合奏
葡萄牙公司的人工智能和认知计算：偏最小二乘法的结果 - 结构方程建模
摘要：人工智能 (AI) 和认知计算 (CC) 是不同的，这就是为什么每种技术都有其优点和缺点，这取决于企业想要优化的任务/操作。如今，只需将 CC 与 AI 的广泛主题联系起来，就很容易混淆两者。这样，想要实施 AI 的公司就知道，在大多数情况下，他们想要的是 CC 提供的功能。在这些情况下，知道如何区分它们很重要，这样就可以确定在哪种情况下一种比另一种更合适，从而更多地利用每种技术提供的优势。该项目专注于突出这两种技术的能力，更具体地说是在智能系统实施和公司对它们的兴趣有利的商业环境中。它还确定了这些技术的哪些方面对公司最有吸引力。根据这些信息，评估这些方面是否与决策相关。数据分析是通过采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 和描述性统计技术进行的。
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
量子非互易相互作用简介：从非厄米哈密顿量到量子主方程和量子前馈方案
人们齐心协力，设计出实现此类非互易散射装置的方法，而无需使用磁性材料或磁场，而是使用外部驱动（即时间调制）。有几篇优秀的评论讨论了经典系统中的这些方法（例如见[1、2]）。与此同时，人们对理解系统的独特性质的理论兴趣也日益浓厚，这些系统的内部动力学由有效非厄米哈密顿量所支配，这些哈密顿量编码了非互易相互作用。典型的例子包括非厄米晶格模型，其中存在不对称性，例如从左到右跳跃的振幅与从右到左跳跃的振幅[3]。这样的系统表现出许多不寻常的性质，例如非厄米趋肤效应，其中边界条件从周期性变为开放会完全改变哈密顿量的谱，并局部化所有特征向量[4-6]。它们还可以表现出独特的拓扑能带结构 [7,8]，甚至可以产生新颖的相变物理 [9]。该领域的大多数工作都假设定向相互作用的存在作为建立模型的起点，而不必担心微观机制。在量子领域，这可能会有问题，因为它通常相当于对开放量子系统的不完整描述（其中包括广义阻尼效应，而不考虑随之而来的相应量子涨落）[10]。在这些笔记中，我们（希望）以完全符合量子力学的方式，通过外部驱动在微观上实现非互易相互作用的方法提供了教学介绍。使用一个极其简单的三点玻色子环模型，我们明确展示了非互易散射（隔离器或循环器所需要的）如何直接与环内的非互易传播相关联，如有效非厄米哈密顿量所述。我们以一种包含所有相关量子噪声效应的方式来做到这一点。这个简单的例子强调了一个普遍原则：实现非互易相互作用既需要打破时间反转对称性（因为存在非平凡的合成规范场），也需要耗散。然后，我们使用这个玩具模型来推导一个量子主方程，该方程编码环内的非互易隧穿。这明确展示了非互易性是如何通过平衡相干哈密顿相互作用与相应类型的耗散相互作用（由非局部耦合到系统自由度的耗散库介导）而出现的。通过这个例子，我们表明这个量子主方程的基本结构可用于使两个系统之间的任何起始哈密顿相互作用完全非互易。我们将其与级联量子系统理论（其中非互易相互作用通过耦合到外部单向波导然后积分出来产生）和测量加前馈协议的量子描述（由于信息的单向流动，它们本质上是非互易的）联系起来。因此，我们的工作为参考文献 [ 11 ] 和 [ 12 ] 中介绍的产生非互易量子相互作用的基本方法提供了教学介绍。它以多种方式补充了那里的分析（例如，通过讨论与非厄米汉密尔顿量的具体联系，并通过评论非厄米相互作用产生纠缠的能力）。