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通过非局域量子态演化实现高精度哈密顿量学习
随着在制造和控制由越来越多的量子比特组成的量子设备方面取得的巨大进步，我们现在进入了嘈杂中型量子技术的时代[1]。在控制不同平台上的量子自由度方面已经取得了相关进展[2-4]。然而，在某种程度上，控制这些系统动力学的真正汉密尔顿量往往（至少）部分未知。在这种情况下，最大的挑战是在物理直觉的指导下，推断出一个能够与实验数据相匹配的量子系统的真实汉密尔顿模型。通过查询设备（假设为一个黑匣子），可以测量几个可观测量的时间演变，以学习系统汉密尔顿量。这个过程被称为汉密尔顿学习，多年来一直是量子计算的基础。
社区和景观生态学中的数据分析
本书是为使用计算机分析动植物群落及其环境的实地数据的研究人员编写的。本书源自 1983 年、1984 年和 1985 年在瓦赫宁根农业大学举办的一门研究生课程，面向从事自然管理、水管理、环境影响评估和景观规划的生物学家、地理学家、农学家和景观设计师。我们纳入了在广泛的生态实地研究中有用的主题：回归，用于模拟特定物种与环境变量之间的关系，并检测物种是否可以作为特定环境变量的指标；校准，从（指标）物种推断环境；排序和聚类分析，总结物种群落的数据；空间分析，用于模拟和显示环境和所研究群落的空间变化。
m.tech-Aids-pg-syllabus-10.05.2024.pdf
数据科学教学的数学基础3 L小时每周的时间持续时间3小时请参见60 Marks CIE 40分数学分3课程目标：本课程的目的是1。讨论矢量空间和子空间。2。了解线性转换。3。探索随机过程。4。解释不同的估计。5。使用最小二乘近似值将曲线拟合到数据。课程成果：本课程完成后，学生将能够成功完成本课程，学生将能够：1。确定向量空间的基础和维度。2。计算线性转换的等级和无效。3。确定该过程的随机度量。4。推断统计参数的估计。5。将适当的模型应用于原始数据的回归诊断。
重建COVID-19对意大利伦巴第的呼吸道合成病毒的免疫差距和传播的影响
COVID-19限制对RSV传输强度的影响。与比例危害模型类似，催化模型描述了每次单位单位的风险随时间变化，这是事件的持续时间。特定的，可使用CATALLITITS流行模型可通过定义在给定年龄a处经历的感染力（FOI）来估计免疫力从观察到的病例的年龄分布中积累，而在A-1间隔0到A-1的可能性易感性，以及在A-1中的可能性，并在A-1中获得感染的可能性。32 - 34通过重建整个Covid-19大流行中人口的易感性，我们推断出易感性和转移的变化在伦巴第地区的最后四个RSV季节中观察到的感染和医院遗传模式的变化程度。
研究集中于快速清洁的好处......
综上所述，这些研究得出结论，强有力的国家清洁电力标准是实现电力行业深度脱碳的最佳途径之一。 方法论 这项荟萃分析回顾了五项模拟清洁电力标准 (CES) 设计的研究（“第 1 层”）、一项模拟其他电力行业脱碳政策的研究（“第 2 层”），以及两项模拟全经济脱碳政策路径的研究（“第 3 层”）。这些研究的来源（例如大学、智库、非营利组织、能源咨询公司）、所采用的模型和数据集、测试的案例和敏感性以及报告的指标各不相同，但它们都证明了雄心勃勃的联邦清洁能源政策的广泛益处。本摘要总结了主要发现，但可在随附的公共 Google Sheet 中找到按研究划分的更详细信息。2
在基于视觉的端到端驾驶政策中学习稳定性的关注
今天的端到端学习系统可以学会从感知中明确推断控制。很难保证这些系统的稳定性和鲁棒性，因为它们通常是针对非结构化，高维且复杂的观察空间的（例如，来自像素输入流的自动驾驶）。我们建议利用控制控制的Lyapunov功能（CLFS）为基于端到端视觉的策略配备具有稳定性的策略，并在CLFS（ATT-CLF）中引入稳定性注意力，以解决环境变化并提高学习灵活性。我们还提出了一种不确定性传播技术，该技术被紧密整合到ATT-CLF中。我们通过与经典的CLF，模型预测控制以及在光真实的模拟器和实际的全尺度自动驾驶汽车中进行比较，证明了ATT-CLF的有效性。关键字：端到端学习，稳定性，自主驾驶
机器学习在系统发育学中的应用
机器学习越来越多地应用于系统发育推断中的广泛问题。依靠模拟培训数据的监督机器学习方法已用于推断树拓扑和分支长度，选择替代模型并执行下游渗入和多样化的下游推断。在这里，我们回顾了研究人员如何使用多种有希望的机器学习方法来做出系统发育推断。尽管有这些方法的承诺，但有几个障碍阻止了监督的机器学习在系统发育方面具有全部潜力。我们讨论了这些障碍和潜在的路径。将来，我们预计应用仔细的网络设计和数据编码将允许监督的机器学习，以适应继续混淆传统系统发育方法的复杂过程。
关于区块链可伸缩性的调查：从硬件到层 - 两步协议
摘要 - 不可播放的字符（NPC）是虚拟代理的子类型，可以通过认可叙事中的社交角色来填充视频游戏。为了推断NPC的角色，玩家通常通过将人类特征归因于NPC，例如智力，可爱和道德，评估NPC的外观和行为。特别是，视频游戏中的敌对NPC对于建立游戏的固有挑战至关重要。这里报道的三个实验研究了军事射击游戏中对敌对情绪的看法（包括外观威胁和行为中的攻击性）受到NPC的外观和行为的影响，这要归功于感知到的智力，可爱性和与道德相关的问卷。我们的结果首先表明，通过NPC的行为有效地传达了敌意，但并非通过其外观显着传达。第二，我们的研究允许确定敌对感知的主要预测指标，即不友善，知识和有害性。
使用神经符号概念学习，推理和计划
我的目标是建造可以从任务，方式和环境中不断学习新知识的机器：回答查询，推断人类的意图，并制定长时间的计划跨越小时到几天。虽然互联网规模数据收集和深度学习工具的最新进展在许多实际应用（例如视觉识别，聊天机器人和游戏代理）中取得了重大进展，但将这一成功扩展到通用代理商仍然很难。首先，收集与高度可变对象和环境的长马相互作用的数据非常昂贵；其次，这样的代理必须能够不断获得新的概念，同时能够将分布式分布到新颖的状态，目标和偏好中，这是当前端到端神经网络系统所影响的挑战。