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用于深空门户的宇宙尘埃探测套件
大学物理科学学院行星科学和天文学中心肯特，坎特伯雷，肯特 CT2 7NH，英国 b 莱斯特大学物理与天文学院空间研究中心，LE1 7RH，英国 c ESTEC，Keplerlaan 1，PO Box 299，NL-2200 AG 诺德维克，荷兰 d 国家天体物理研究所（INAF）空间天体物理与行星学研究所（IAPS），via Fosso del Cavaliere 100，00133 Roma，意大利 e 伦敦帝国理工学院皇家矿业学院地球科学与工程系，Prince Consort Road，南肯辛顿，伦敦 SW7 2BP，英国 f 马克斯普朗克太阳系统研究所，Justus-von-Liebig-Weg 3，D-37077 Go¨ttingen，德国 g 柏林自由大学地质科学研究所，柏林，德国 h 奥卢大学， 90014 Oulu, PO Box 3000, 芬兰 i 斯图加特大学，Raumfahrtsysteme Raumfahrtsysteme Raumfahrtzentrum Baden Württemberg, Pfaffenwaldring 29, 70569 Stuttgart, 德国 j Klaus-Tschira-Labor fur 化学化学, Institut fu海德堡大学地理科学中心，69120 海德堡，德国 k 苏黎世联邦理工学院，粒子物理和天体物理研究所，Wolfgang-Paulistrasse-27，CH-8093 苏黎世，瑞士
安全的Web网关（SWG） - Innet
威胁英特尔基于我们自己的AI/ML模型和第三方供稿。第一方英特尔源自全球遥测，是最大的权威和递归DNS解析器之一（2T+查询/天）。我们的Web攻击者还每隔几周就会索引整个网络（8B+页），以揭示新兴的广告系列基础架构。自定义威胁饲料和签名（IP，URL和域等）也得到支持。
2024-2025 门户阅读计划
Gateway 的所有读写教学均基于 2024 SCCR ELA 标准。我们的一级教学不仅包括全组教学，还包括小组教学、策略小组和一对一会议。指导教学的格林维尔县学校课程图涉及 Scarborough's Rope 的语言理解和单词识别部分，并包括阅读科学研究支持的最佳实践。在每个 ELA 教室中，都有专门的时间用于语言和单词学习部分，包括使用各种基于标准的材料的语音意识、语音、流利度、词汇和理解。学生每天参加共享阅读、互动朗读、仔细阅读、共享写作和独立阅读和写作。学生通过结构化讨论、朗读和协作项目来培养他们的口语技能
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
彭博新经济门户欧洲 2023 年回顾文档
近期银行倒闭和高利率环境是此次活动许多参与者关注的焦点。欧洲央行理事会成员 Pablo Hernández de Cos 通过视频连线告诉彭博新闻社记者 Maria Tadeo，欧洲央行正在密切关注金融市场情况，寻找经济前景转变的迹象。西班牙央行行长 Hernández de Cos 表示，如果欧洲央行没有发现此类证据，则需要加息以确保通胀率回落至欧洲央行 2% 的目标。
部长指导在Sargaalaya Gateway的Kollam Bioviptility Hub上开始工作
该项目最初是在2021 - 22年预算中宣布的，它符合该州可持续旅游业发展的更广泛的目标，为游客提供了令人难以置信的经验，同时保证了在筹集环保友好且最先进的基础设施的情况下为当地人口提供财务福利。他们将包括Kollam Marina，Ashtamudi Lake解释中心，一家浮动餐厅，生物多样性步道，冒险公园，儿童公园和Walkway。
高速门级同步全加器设计
摘要：加法是数字计算机系统的基础。本文介绍了三种基于标准单元库元素的新型门级全加器设计：一种设计涉及 XNOR 和多路复用器门 (XNM)，另一种设计利用 XNOR、AND、反相器、多路复用器和复合门 (XNAIMC)，第三种设计结合了 XOR、AND 和复合门 (XAC)。已与许多其他现有的门级全加器实现进行了比较。基于对 32 位进位纹波加法器实现的广泛模拟；针对高速（低 V t ）65nm STMicroelectronics CMOS 工艺的三个工艺、电压和温度 (PVT) 角，发现基于 XAC 的全加器与所有门级同类产品相比都具有延迟效率，甚至与库中可用的全加器单元相比也是如此。发现基于 XNM 的全加器具有面积效率，而基于 XNAIMC 的全加器在速度和面积方面与其他两种加法器相比略有折衷。I. 简介二进制全加器通常位于微处理器和数字信号处理器数据路径的关键路径中，因为它们是几乎所有算术运算的基础。它是用于许多基本运算（如乘法、除法和缓存或内存访问的地址计算）的核心模块，通常存在于算术逻辑单元和浮点单元中。因此，它们的速度优化对于高性能应用具有巨大的潜力。1 位全加器模块基本上由三个输入位（例如 a、b 和 cin）组成并产生两个输出（例如 sum 和 cout），其中' sum'指两个输入位'a'和'b'的总和，cin 是从前一级到这一级的进位输入。此阶段的溢出进位输出标记为“ cout ”。文献 [1] – [10] 中提出了许多用于全加器功能的高效全定制晶体管级解决方案，优化了速度、功率和面积等部分或所有设计指标。在本文中，我们的主要重点是使用标准单元库 [11] 中现成的现成组件实现高性能全加器功能。因此，我们的方法是半定制的，而不是全定制的。本文主要关注逻辑级全加器的新颖设计，并从性能和面积角度重点介绍了与许多其他现有门级解决方案的比较。从这项工作中得出的推论可用于进一步改进晶体管级的全加器设计。除此之外，本文还旨在提供教学价值的附加值。本文的其余部分组织如下。第 2 节介绍了 1 位二进制全加器的各种现有门级实现。第 3 节提到了三种新提出的全加器设计。第 4 节详细介绍了模拟机制和获得的结果。最后，我们在下一节中总结。
通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。