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量子乌龟与古典兔子
摘要 — 量子计算有望为解决某些问题带来变革性收益，但对其他问题则几乎没有任何收益。对于现在或将来希望使用量子计算机的人来说，了解哪些问题会受益非常重要。在本文中，我们介绍了一个框架，可以直观和定量地回答这个问题。该框架的底层结构是量子计算机和传统计算机之间的竞赛，它们的相对优势决定了各自的获胜时间。虽然传统计算机运行速度更快，但量子计算机有时可以运行更高效的算法。速度优势或算法优势占主导地位决定了问题是否会从量子计算中受益。我们的分析表明，许多问题，特别是那些对典型企业很重要的中小型问题，不会从量子计算中受益。相反，更大的问题或具有特别大算法收益的问题将从近期的量子计算中受益。由于非常大的算法收益在实践中很少见，理论上甚至在原则上也很少见，我们的分析表明，量子计算的好处将流向这些罕见情况的用户，或处理非常大数据的从业者。
独角兽，野兔或乌龟的补充材料？ ...
注意。ir =插补率（％）;库尔特。=峰度；偏斜。=偏斜;有意识的。=意识；视频游戏。=视频游戏背景； Psycho。=心理 * = P <.05，** = P <.01
curriculum vitae -ciaran A. J. O'Hare
2020•轴支限制。高度引用的天体物理，宇宙学和实验性约束在轴和轴状颗粒上[doi：10.5281/Zenodo.3932430，引用：316] 2020•Solax。基于可能的轴旋旋镜（例如Iaxo）的数据分析代码。包括说明太阳磁场的精确太阳轴计算。2020•atmnufloor。用于计算中微子静脉的代码，以指导暗物质实验。它还允许包含时间，目标和方向依赖性方法来克服中微子地带。2019•暗藏。用于分析GAIA数据以拟合速度和动作空间子结构的代码，并在暗物质实验中生成相应的信号。2019•iaxomass。下一代轴心螺旋镜Iaxo的可能性分析代码。
稳扎稳打才能赢得比赛，利用兔子和乌龟网络保持可塑性
本研究调查了神经网络泛化能力的丧失，重新审视了 Ash & Adams (2020) 的热启动实验。我们的实证分析表明，通过保持可训练性来增强可塑性的常用方法对泛化的好处有限。虽然重新初始化网络可能有效，但也有可能丢失宝贵的先验知识。为此，我们引入了 Hare & Tortoise，其灵感来自大脑的互补学习系统。Hare & Tortoise 由两部分组成：Hare 网络，它类似于海马体，可以快速适应新信息；以及 Tortoise 网络，它类似于大脑皮层，可以逐渐整合知识。通过定期将 Hare 网络重新初始化为 Tortoise 的权重，我们的方法在保留一般知识的同时保持了可塑性。 Hare & Tortoise 可以有效保持网络的泛化能力，从而提高 Atari-100k 基准上的高级强化学习算法。代码可在 https://github. com/dojeon-ai/hare-tortoise 上找到。
棕色野兔（Lepus Europaeus）的高质量基因组组装与染色体水平脚手架
我们在这里提出了棕色野兔（Lepus europaeus pallas）的高质量基因组组装，该组件基于来自芬兰东部利珀里（Liperi）的雄性标本的纤维细胞细胞系。这个棕色的野兔基因组代表了芬兰对欧洲参考基因组试验e ort e ort的第一个贡献，以生成欧洲生物多样性的参考基因组。使用HI-C染色体结构捕获方法，使用25倍PACBIO HIFI测序数据组装了基因组，并使用了SCA的旧基因组。在手动策划后，组装的基因组长度为2,930,972,003 bp，N50 sca egs为125.8 MB。93.16％的组装可以分配给25个识别的染色体（23个常染色体加X和Y），与已发布的核型匹配。染色体根据大小编号。基因组基于BUSCO分数（MAM-malia_odb10数据库）具有高度的完整性，完成：96.1％[单副本：93.1％，重复：3.0％]，片段为0.8％，缺少2.9％。对细胞系的线粒体基因组进行测序并分别组装。最终注释的基因组具有30,833个基因，其中21,467个多肽代码。棕色野兔基因组特别有趣，因为该物种很容易与北部欧亚大陆物种接触区的山野兔（Lepus timidus L.）杂交，从而产生肥沃的春季，并导致这两个物种之间的基因流。除了为人群研究提供有用的比较外，基因组还可以深入了解一般的毛刺和lagomorpha之间的染色体演化。基因组的染色体组装还表明，细胞系在培养过程中尚未获得核型变化。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
负性高纵横比环氧光刻胶
对于永久性结构，建议温度高于 150 ° C。烤箱烘烤会增加交联，同时应力的增加最小。 存储 避免光照，存放在 4 – 21ºC 的直立密闭容器中。将光刻胶远离氧化剂、酸、碱和火源或点火。 处理和处置 请参阅 SDS 以了解处理和适当的 PPE。 HARE SQ™ 光刻胶含有易燃液体；远离火源、热源、火花和火焰。这种 HARE SQ™ 光刻胶与光刻胶处理中使用的典型废物流兼容。用户有责任按照所有当地、州和联邦法规进行处置。
带有Pick and Place Arm 1 Pallavi A. Malwade的太阳能机器人的最佳电池充电，2 M.S.和Hare 1,2 Engg。
与Pick and Place Arm 1 Pallavi A. Malwade，2 M.S.和Hare 1,2 Pvpit Engg。，Bavdhan，Bavdhan，PVPIT Engg。，Bavdhan Abstraction-Bavdhan，Bavdhan，Bavdhan 2 M.S. andhare 1,2 PVPIT学院的最佳电池充电BAVDHAN-机器人现在在所有领域中更常见。由于其准确性和韧性，它甚至可以代替人类。作为在机器人中使用的电池充电的过程是由人类携带的，其电源单元是其可靠性的缺点。这使机器人取决于人类。即使有一个用于使用太阳能电池板自动充电电池的系统，但在机器人中没有进行其他功能。在我们的论文中，我们将专注于在轨道太阳能电池板的帮助下设计和构建用于Li-Po电池的优化充电系统。因此，我们实施了追踪的太阳能电池板能源管理系统，我们将将其应用于机器人勘探工具。我们系统的目的是开发一种新的独立无人勘探工具，专门使用机器人武器识别并放置一个物体。该机器人系统的设计和概念基于智能主机微控制器。智能主机微控制器具有两个重要的优势。一方面，它构建了太阳能跟踪机制，以提高流动站的力量，而不论其机动性如何。另一方面，它基于两支电池提供了电源系统性能的替代设计。索引项 - Li-Po电池，光伏（PV），机器人车辆，太阳能跟踪，拾取和放置臂。目的是完成独立充电电池的过程，而另一个电池可提供机器人车辆消耗的所有能量。