术语表 科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育:根据宾夕法尼亚州教育部的说法,“STEM 教育是一种综合、跨学科、以学生为中心的学习方法,鼓励好奇心、创造力、艺术表达、协作、计算思维、沟通、解决问题、批判性思维和设计思维。” 对于 GSK STEM 小额资助机会,我们鼓励各个领域和年级的教师发挥创造力,为学生开发引人入胜、深思熟虑、有趣的 STEM 项目。教师还可以选择与其他教师合作开发和实施他们的 STEM 项目。
1 印度韦洛尔基督教医学院干细胞研究中心(班加罗尔 inStem 的一个单位);2 印度特里凡得琅 Sree Chitra Tirunal 医学科学与技术研究所;3 美国伯克利加州大学伯克利分校创新基因组学研究所;4 美国旧金山格拉德斯通研究所数据科学与生物技术研究所;5 澳大利亚悉尼新南威尔士大学生物技术与生物分子科学学院;6 印度卡纳塔克邦马尼帕尔高等教育学院;7 印度韦洛尔基督教医学院暨医院血液学系;8 日本茨城县理化学研究所生物资源中心细胞工程部;9 日本红十字会中央血液研究所血液服务总部研究与开发部,日本东京;10 印度韦洛尔基督教医学院生物化学系; 11 加州大学洛杉矶分校微生物学、免疫学和分子遗传学系,美国洛杉矶;12 瑞士苏黎世生物系分子健康科学研究所
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
摘要 1967 年,类型同一理论被许多哲学家抛弃,因为希拉里·普特南提出的多重可实现性反对意见似乎是致命的。本文深入探讨了对类型同一理论的批判,从而为引入一种替代性的心智理论:突现主义铺平了道路。长期以来,围绕心灵的哲学论述一直被古典物理主义和二元论的二元对立所主导。然而,科学发现对当代思想的影响引发了人们越来越倾向于还原物理主义框架,目的是与科学方法保持一致。因此,当代思想家开始探索新的物理主义思想。本文探讨了所有还原物理主义理论中固有的挑战,揭示了它们的局限性,并提出了克服障碍的潜在解决方案。这种分析表明,类型同一理论与其还原理论类似,无法适应意识的不可还原性。这就是托马斯·内格尔 (Thomas Nagel) 的“它与什么相似”的体验所表征的意识,它本质上是主观的。相反,本文认为,尽管涌现论是一种物理主义理论,但它提供了一种令人信服的替代方案。它假设意识是一种高阶现象,超越了对其组成部分的还原。我认为,涌现论的这一属性使其成为对思想和意识的持续探索中一个有前途的理论。
在这项研究中,Points Consulting (PC) 致力于估计如果俄勒冈州南部和东部被并入爱达荷州,其经济将如何变化。我们的兴趣不在于探索社会或政治影响,而在于经济影响。图 1 显示了感兴趣的区域,此后称为转换县。对于这项研究,PC 依赖于 CGI 确定的边界选择,包括三个县(Wasco、Jefferson 和 Deschutes)的部分,如图 1 所示。只要有可能,PC 就会发布针对 22 个转换县的估计值,在这些情况下,部分县的数据已向下调整以考虑这些县的相关部分。然而,可用数据的限制并不总是允许对县进行特定级别的分解。
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Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争,旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法,这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义,医疗保健,农业,行业和环境可持续性等主题。
本章的较早版本由出版商出版,其标题是由出版商:公司化身份≠数字身份:在社交媒体上进行算法过滤和自我公司化演示的商业化。现在已纠正如下:公司身份≠数字身份:社交媒体上的算法过滤和自我演示的商业化。
摘要:以前的能量性能研究忽略了信息熵在输入和输出懈怠之间反馈过程中的作用。可以通过从增加的产出如何产生减少的投入和反之亦然的能力来实现卓越的能量性能。本文通过在35年期间对美国州进行评估,以代替相关的社会经济和人口统计学变量来评估这一差距。美国是世界上最大的能源生产商和消费者,不仅以有效的能源使用的创新而闻名,而且还以能源领域的管理反馈机制而闻名,从而确保了发电和消费的持续改善。首先,开发了一种新型的SEA-IS(用于理想解决方案的随机 - 凝集分析),以评估美国州各州不同最佳还原分位数的能量懈度最小化可能产生的潜在信息获得。这个非线性随机优化模型不仅依赖于β分布的先验来对学习反馈的赔率进行建模,而且还占据了DEA和TOPSIS方法中具有众多优势的优势。机器学习方法还用于从上下文变量方面预测信息的收益。的结果表明,加利福尼亚是唯一表明互相反馈和效率持续提高的美国州。有足够的范围来利用信息提高在提高能源效率方面的力量,尤其是在美国37个州,这表明公私合作伙伴关系的范围可以实现这一目标。
