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利用里德堡原子阵列进行最大独立集的量子优化
实现实际相关的、计算困难问题的量子加速是量子信息科学的核心挑战。使用两个空间维度中多达 289 个量子比特的 Rydberg 原子阵列，我们通过实验研究了解决最大独立集问题的量子算法。我们使用与 Rydberg 阻塞相关的硬件高效编码，实现闭环优化来测试几种变分算法，然后将它们应用于系统地探索具有可编程连接的一类图。我们发现问题难度由解决方案的退化和局部最小值的数量控制，并且我们通过实验将量子算法的性能与经典模拟退火进行了对比。在最难的图上，我们观察到在深电路范围内寻找精确解的超线性量子加速，并分析了其起源。C
三年制飞机文凭课程... - Bteup
1. 代数 (i) 方程理论和根的对称函数。(ii) 二项式、对数和指数级数、一般指数和对数级数（修订版）。(iii) 复数及其在工程问题中的应用。(iv) 矢量及其图形表示矢量的数学运算。(v) 矩阵和行列式（基本概念）。 2. 三角学 (i) 反圆函数。(ii) 德莫维尔定理及其应用。 3. 微分学：(i) 求函数微分系数导数的方法。(ii) 函数的微分。(iii) 对数微分。(iv) 逐次微分。(v) 偏微分。(vi) 切线和法线的应用。(vii) 最大值和最小值 4. 积分学 (i) 不定积分的方法。 (ii) 代换积分。 (iii) 分部积分。 (iv) 积分在圆柱体、圆锥体和球体的表面积、面积和体积计算中的应用。
![arxiv：2403.02477v1 [physics.optics] 4 2024年3月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4f4c8af1e582024a6822d83e72367198078dcf9a.webp)
arxiv：2403.02477v1 [physics.optics] 4 2024年3月4日
在光子环境中，复制对称性破坏（RSB）现象的理论建议[1，2]和实验演示[3，4]在复杂系统[5-9]领域产生了巨大影响。在巴黎的磁性自旋玻璃的方法中[10]，当在相同条件下制备的系统的复制品可以在自由型的景观中与多个局部最小值一起到达不同的状态时，就会发生RSB。在使用随机激光器（RLS），光学模式和输入激发仪的振幅的磁性类比中，分别是旋转和内部温度的作用[1，2]。非常明显，正如Parisi [5]所说，RSB的实验证据是由Multimode RLS提供的，因为在这种情况下，可以观察模式的占用率，从而直接测量具有RSB签名的顺序参数函数。
2023-24 年过渡报告
大多数指标的底层数据要么直接进入综合指数，要么使用有意义的相关指标进行缩放。许多指标本身可能是综合指数（例如，欧洲复兴开发银行中小企业指数或欧洲复兴开发银行知识经济指数），它们以指数形式进入 ATQ 综合指数。在标准化之前，不对底层指标进行进一步的转换。对于某些指标，当年没有数据，因此使用简单的插补方法。2 一种插补方法是使用过去几年的最新可用观测值，因此假设与最新可用观测值相比没有变化。当某个指标没有过去或现在的观测值时，根据欧洲复兴开发银行专家的判断，使用区域平均值（使用欧洲复兴开发银行对其投资所在经济体的区域分类）或观察到的区域最小值来插补缺失的观测值。
气象站 - Campbell Scientific
Campbell Scientific 气象站基于可编程数据记录器（通常是 CR10X 或 CR23X），用于测量传感器并存储数据。数据可以以您选择的工程单位存储（例如，风速单位为英里/小时、米/秒、节）。传感器测量值通常以每小时和每天的数组形式处理和存储（例如，最大值、最小值、平均值）。还可以处理和存储条件输出，例如降雨强度。基于 PC 的软件可用于简化数据记录器编程、数据检索和报告生成。您可以随时修改数据记录器程序以适应不同的传感器配置或数据处理要求。数据记录器具有可编程的执行间隔、常用传感器的板载指令以及足够的输入通道以适应所有标准传感器配置。如果需要大量传感器，可以使用测量和控制外围设备扩展气象站的功能。
基础工程科学系
等级，正常形式，线性方程系统，线性独立和依赖的向量，矩阵的应用。II单元特征值和特征矢量9小时特征值，特征矢量，Caley-Hamilton定理，矩阵的对角线化，矩阵的二次形式。第三单元差分计算-I 9小时连续的分化，Taylor's＆McLaurin的系列，不确定形式，部分导数，Euler的定理，总导数IV差异单位计算9小时Jacobians＆IT＆Maxima and Maxima and Maxima and Maxima and Mixima of两次多变功能，该功能可实现lagrange的功能。单元V复杂分析9小时的复杂数字，Demovier定理，复杂函数，复杂函数的差异，分析功能，C-R方程，谐波功能教科书：1。B. S. Grewal的高级工程学数学（德里Khanna出版物）。
通过心率时间序列的递归量化分析自动检测有氧阈值
摘要：在强度不断增加的运动过程中，人体会根据实际需求通过不同的机制转换能量。人体的能量利用可分为三个阶段，每个阶段的特点是不同的代谢过程，并由两个阈值点分隔，即有氧阈值 (AerT) 和无氧阈值 (AnT)。这些阈值在确定的运动强度 (工作量) 值时发生，并且会因人而异。它们被视为运动能力的指标，可用于个性化体育活动计划。它们通常通过通气或代谢变量检测，需要昂贵的设备和侵入性测量。最近，人们特别关注 AerT，这是一个特别适用于超重和肥胖人群的参数，可用于确定减肥和增强体质的最佳运动强度。本研究旨在提出一种新程序，使用复发分析 (RQA) 自动识别 AerT，该程序仅依赖心率时间序列，该时间序列是从一群年轻运动员在自行车功率计上进行亚最大增量运动测试 (心肺运动测试, CPET) 期间获得的。我们发现，确定性最小值（根据时期复发量化 (RQE) 方法计算出的 RQA 特征）可识别发生一般代谢转变的时间点。在这些转变中，基于确定性最小值的最大凸度的标准可以检测到第一个代谢阈值。普通最小积回归分析表明，RQA 估计的与 AerT 相对应的耗氧量 VO 2 、心率 (HR) 和工作量的值与 CPET 估计的值高度相关 (r > 0.64)。 HR 和 VO2 的平均百分比差异均小于 2%，工作负荷的平均百分比差异小于 11%。AerT 时 HR 的技术误差小于 8%；AerT 时所有变量的组内相关系数值均适中（≥ 0.66）。因此，该系统是一种仅依靠心率时间序列检测 AerT 的有用方法，一旦针对不同活动进行了验证，将来就可以轻松应用于从便携式心率监测器获取数据的应用中。
尼泊尔空中交通服务标准手册
第七章 机场管制服务程序 ...................................................................................................................................... 185 7.1 机场管制塔台的职能 ................................................................................................................................ 185 7.2 在用跑道的选择 ................................................................................................................................ 187 7.3 首次呼叫机场管制塔台 ............................................................................................................................. 188 7.4 机场管制塔台向航空器提供的信息 ............................................................................................................. 188 7.5 有关机场状况的基本信息 ............................................................................................................................. 195 7.6 机场交通管制 ............................................................................................................................................. 196 7.7 交通环路交通管制 ............................................................................................................................................. 203 7.8 进场和出场航空器的优先顺序 ............................................................................................................................. 205 7.9 出场航空器的管制 ............................................................................................................................................. 205 7.10 进场航空器的管制........................................................................................................................... 208 7.11 减少使用同一跑道的航空器之间的跑道最小间隔 ........................................................................................ 209 7.12 紧急情况下使用封闭跑道 ........................................................................................................................ 210 7.13 在机场管制服务中使用视觉监视系统 ............................................................................................. 210 7.14 暂停目视飞行规则操作 ...................................................................................................................... 211 7.15 授权特殊 VFR 飞行 ............................................................................................................................. 211 7.16 航空地面灯光 ................................................................................................................................ 212 7.17 热点的指定 ................................................................................................................................ 215
Lec.3 食品微生物学 Jehan Abdul Sattar 博士内在...
pH 大多数微生物在 pH 值约为 7.0（6.6-7.5）时生长得最好。一般来说，霉菌和酵母能够在比细菌更低的 pH 值下生长，革兰氏阴性菌对低 pH 值比革兰氏阳性菌更敏感，而致病菌是最挑剔的。根据 pH 值，食物可分为高酸性食物（pH 值低于 4.6）和低酸性食物（pH 值高于 4.6）。水果、软饮料和醋的 pH 值都低于细菌正常生长的 pH 值。水果通常会发生霉菌和酵母腐败，这是因为这些生物能够在 pH 值低于 3.5 时生长，这低于大多数食物腐败和所有食物中毒细菌的最低值，大多数肉类和海鲜的 pH 值约为 5.6 及以上。这使得这些产品容易受到细菌以及霉菌和酵母的腐败。大多数蔬菜的 pH 值高于水果，蔬菜应该更容易受到细菌而不是真菌的腐败。
机器学习 - 二楼实验室 - DCSE
4.2.4 顺序和批量训练 82 4.2.5 局部最小值 82 4.2.6 拾取动量 84 4.2.7 小批量和随机梯度下降 85 4.2.8 其他改进 85 4.3 实践中的多层感知器 85 4.3.1 训练数据量 86 4.3.2 隐藏层的数量 86 4.3.3 何时停止学习 88 4.4 使用 MLP 的示例 89 4.4.1 回归问题 89 4.4.2 使用 MLP 进行分类 92 4.4.3 分类示例：鸢尾花数据集 93 4.4.4 时间序列预测 95 4.4.5 数据压缩：自联想网络 97 4.5 使用 MLP 的秘诀 100 4.6 推导反向传播 101 4.6.1 网络输出和误差 101 4.6.2 网络误差 102 4.6.3 激活函数的要求 103 4.6.4 误差的反向传播 104 4.6.5 输出激活函数 107 4.6.6 另一种误差函数 108 进一步阅读 108 练习题 109