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量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
流体剪切应力刺激 ATP 释放，而不调节肾内髓集合管中的嘌呤基因表达
缩写：ADPKD，常染色体显性多囊肾病；BB-FCF，亮蓝-FCF；CCD，皮质集合管；COX-2，环氧合酶-2；CX30，连接蛋白-30；CX30.3，连接蛋白-30.3；CX37，连接蛋白-37；DCPIB，4-(2-丁基-6,7-二氯-2-环戊基-茚满-1-酮-5-基)氧代丁酸；DCT，远曲小管；DTT，二硫苏糖醇；ENaC，上皮钠通道；GFR，肾小球滤过率；Gjb4 -/-，Gjb4 敲除；IMCD，内髓集合管；LRRC8，含 8 个富亮氨酸重复序列；Na +，钠；PBS，磷酸盐缓冲溶液； PC1，多囊蛋白-1；PC2，多囊蛋白-2；Pkd1 -/-，Pkd1 敲除；SDS，十二烷基硫酸钠；sgRNA，单向导 RNA；TBS，三羟甲基氨基甲烷缓冲溶液；TGF，管球反馈；UDP，尿苷二磷酸；VNUT，囊泡核苷酸转运蛋白；VRAC，容量调节阴离子通道；WT，野生型。
胚泡sp的分子研究。中国内蒙古自治区和狮子省的野生啮齿动物感染：ST4
摘要 - 野生啮齿动物是各种人类病原体的关键携带者，包括胚泡属。我们的研究旨在评估内蒙古自动地区和中国骗子的野生啮齿动物中胚泡的流行和遗传特征。从2023年11月至2024年2月，在这些地区捕获了486个啮齿动物。新鲜的粪便，以分离脊椎动物细胞色素B（CYTB）基因的DNA和PCR扩增，以鉴定啮齿动物。随后，利用核糖体RNA（RRNA）基因的部分小亚基的PCR分析和测序来检测所有粪便样品中的胚泡。发现27.4％（133/486）为胚泡阳性。结果表明，在拉特斯·诺维古斯（Rattus Norvegicus）中感染了四种感染胚泡的啮齿动物，32.3％（63/195），在Mus musculus中为15.1％（16/106），20.2％（18/89）在Apodemus agrarius in Apodemus agrarius，以及37.5％（37.5％）（36/96/96/96）中。序列分析确立了五个胚泡亚型的存在：ST1（n = 4），ST2（n = 2），ST4（n = 125，主要的亚型），ST10（n = 1）和新的ST（n = 1）。识别的人畜共患亚型（ST1，ST2，ST4和ST10）突出了野生啮齿动物在胚泡向人类传播中所起的可利用作用，从而提高了人类感染的机会。同时，新序列的发现还为该寄生虫的遗传多样性提供了新的见解。
表面安装的永久磁铁同步电动机与内部和外转子类型V. D. Quoc *a，b，H。B. Huu B
表面安装的永久磁铁同步电动机（SPMSM）是一台电动机，由于良好的特性，例如高功率密度，较低的质量，高效率和较低的惯性扭矩，因此广泛应用于电动汽车（EV）和电动驱动器。对于SPMSM，有两种类型的SPMSM，即内部转子SPMSM和外转子SPMSM。为了分析，计算和比较这两种运动类型的优势和缺点，本研究提出了一个分析模型，以计算和设计具有内部和外转子配置的SPMSM的电磁参数和热特性。随后，开发了有限元方法来验证从分析模型获得的输出参数。仿真结果还表示两种类型的电动机的性能。但是，内转子SPMSM在高速和低温方面具有优势，而外转子SPMSM具有更高的扭矩和稳定性，但在较高的温度下运行。
2024-2025秋季/冬季产品发布时间表
TB243-15M Bering Hoody ９月中旬 TB243-17M Bering Inner Hoody ９月中旬 TB243-16M Berring Inner Jacket ９月中旬 TB243-26M Bering Pant ９月中旬 TB243-87M Luft Jacket ９月中旬 TB243-88M Luft Pant ９月中旬 TB243-78M HPPE Over Hoody ９月中旬 TB243-30M Tensleep Shirt 11月上旬 TB243-19M Wapiti Hoody 11月上旬 TB243-23M Hoback Suit 10月中旬 TB243-25M Hoback Knee Pant 11月上旬 TB243-18M Cocoon Jacket 10月下旬 TB243-62M Sub Jacket 10月下旬 TB243-46M Sub Hoody 10月下旬 TB243-47M Sub Pant １０月中旬 ＜Mens Soft / Light Shell＞
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
2023 年 2 月 15 日——SEC 联合委员会报告......
2.2 在公开市场招标、采购评估和面试流程之后，面试小组一致推荐联合任命 Metro Dynamics 和 Inner Circle Consulting。小组得出结论，他们提供了一种平衡的“思考/行动”伙伴关系（用他们的话说），拥有广泛的专业知识以及在埃塞克斯工作的经验和知识。他们对在我们地区工作中学到的经验教训进行了中肯的反思。
探索自主林业行动的可行性
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
深度学习方法从MRI样本分类帕金森氏病
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
探索自主林业行动的可行性
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。