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DryEnergy 混合动力 - MTA
数字 LED 显示屏显示文字和编码信息，即使从远处也易于理解。数字露点显示（DE080-375 上为数字）。进气口温度显示 (DE080-375)。LED 通知用户干燥机处于节能模式。参数完全可编程，可根据用户需求进行个性化设置。多个警报（iDRY 上为 4 个，TDC 上为 14 个）监控干燥机运行，并带有警报 LED 指示。可编程用户警报。警报历史记录 (DE080-375)，可记忆之前的 50 个警报。服务警告，通知用户应进行预防性维护。可在两个露点之间进行选择，在条件允许时（例如夏季运行）可实现更高的节能效果。冷凝水排水控制（iDRAIN 或电子零损耗排水），包括手动排水测试功能。远程开/关功能。通用警报无源触点 (DE080-375)。 RS485串行插座用于连接MODBUS监控系统（DE080-375）。
混合自动机简介
混合系统是嵌入在模拟环境中的数字实时系统。混合系统的一个典型例子是用于模拟工厂环境（如熔炉或飞机）的数字嵌入式控制程序：控制器状态在控制模式之间离散移动，在每种控制模式下，工厂状态根据物理定律连续演变。这些系统结合了离散和连续动态。这些方面已在计算机科学和控制理论中得到研究。计算机科学家引入了混合自动机 [Hen00]，这是一种将离散控制图（通常称为有限状态自动机）与连续演变变量相结合的形式化模型。混合自动机表现出两种状态变化：离散跳跃转换瞬间发生，连续流转换随时间流逝而发生。混合系统通常是安全关键系统。因此，它们的可靠性是一个核心问题。例如，监测核反应堆温度的数字控制器的正确性至关重要。我们将混合自动机作为定义混合系统轨迹（行为）的形式模型。混合系统的属性为其轨迹分配值：例如，它们可以将轨迹分类为好或坏。混合自动机的行为通常很复杂，因此很难对其进行推理。这就是为什么自早期关于混合自动机的研究以来，重点一直是
E-Tech Full HybridE-Tech Full Hybrid
（1）非金属油漆。（2）金属油漆。（3）在E-Tech Engineered上无法提供所有努力，以确保在发布时的信息，描述和图像是正确的，但是图像可能并不总是反映所选择的确切版本。应该注意的是，屏幕上的限制不允许以绝对精确的方式显示此页面上的微妙油漆阴影。E-Tech Engineered Full Hybrid 145Bose®版本，仅有金属黑色，灰色和桑给巴尔蓝色。
混合量子-经典方法
参考文献 [1] M. Benedetti、E. Lloyd、S. Sack 和 M. Fiorentini，“参数化量子电路作为机器学习模型”，载于《量子科学与技术》4，043001 (2019)。 [2] S. Jerbi、LJ Fiderer、HP Nautrup、JM Kübler、HJ Briegel 和 V. Dunjko，“超越核方法的量子机器学习”，arXiv 预印本 arXiv:2110.13162 (2021)。 [3] V. Havlicek、AD Corcoles、K. Temme、AW Harrow、A. Kandala、JM Chow 和 JM Gambetta，“使用量子增强特征空间的监督学习”，载于《自然》567，209 (2019)。 [4] M. Schuld 和 N. Killoran，“特征希尔伯特空间中的量子机器学习”，载于《物理评论快报》122，040504 (2019)。[5] M. Schuld，“监督量子机器学习模型是核方法”，arXiv:2101.11020 (2021)。 [6] JE Johnson、V Laparra、A Perez-Suay、MD Mahecha 和 G Camps-Valls G，“核方法及其衍生物：地球系统科学的概念和观点”，载于 PLoS ONE 15(10 (2020)。[7] Benyamin Ghojogh、Ali Ghodsi、Fakhri Karray 和 Mark Crowley，“重现核希尔伯特空间、Mercer 定理、特征函数、Nystrom 方法和机器学习中核的使用：教程和调查”，arXiv 预印本 arXiv:2106.08443 (2021)。[8] Y. Liu、S. Arunachalam 和 K. Temme，“监督机器学习中严格而稳健的量子加速”，载于 Nature Physics 17, 1013 (2021)。[9] JR Glick、TP Gujarati、AD Corcoles、Y. Kim、A. Kandala、JM Gambetta 和 K. Temme，“具有群结构数据的协变量子核”，arXiv 预印本 arXiv:2105.03406 (2021)。[10] Francesco Di Marcantonio、Massimiliano Incudini、Davide Tezza 和 Michele Grossi，“QuASK——具有核的量子优势寻求者”，arXiv 预印本 arXiv:2206.15284 (2022)。[11] Supanut Thanasilp、Samson Wang、M Cerezo 和 Zoe Holmes。“量子核方法中的指数集中和不可训练性”，arXiv 预印本 arXiv:2208.11060 (2022)。 [12] Sergey Bravyi、Oliver Dial、Jay M. Gambetta、Dario Gil 和 Zaira Nazario，“超导量子比特的量子计算的未来”，arXiv 预印本 arXiv:2209.06841 (2022 年)。
混合经典量子计算
摘要。目前，几台商用量子计算机都提供混合经典-量子计算。在这个项目中，金融期权模型——金融市场统计力学 (SMFM) 采用了这种方法。然而，只有经典（超级）计算机才能包含这些模型的量子特征。自 1989 年以来，使用重要性抽样的优化代码自适应模拟退火 (ASA) 已在此类模型中拟合参数。自 2015 年以来，路径积分数值算法 PATHINT 已用于描述多个学科的多个系统。PATHINT 已从 1 维推广到 N 维，并从经典系统推广到量子系统，成为 qPATHINT。已发表的论文描述了 qPATHINT 在新皮质相互作用和金融期权中的应用。SMFM 建模的经典空间拟合非线性非平衡多元统计力学的条件短期概率分布中的参数，而 qPATHINT 建模的量子空间描述量子货币。该项目展示了如何仅使用经典（超级）计算机来计算一些混合经典量子系统。
