非局域性研究历来集中在爱因斯坦-波多尔斯基-罗森悖论和贝尔不等式的情景上。在这种所谓的贝尔情景中,单个源发射出成对的粒子,这些粒子分布在两方之间,双方在空间上分开的位置独立测量这些粒子,然后比较它们的统计数据。近年来,非局域性研究已经超越了贝尔情景,开始考虑网络情景中可能出现的相关性 [1]。网络具有多个独立源,这些源发射粒子,然后根据特定的网络架构在多个方之间分配。例如,最简单的网络称为双局域情景 [2,3],有两个独立源,每个源分配一对粒子;一个在 Alice 和 Bob 之间,另一个在 Bob 和 Charlie 之间。这与在最简单的纠缠交换形式中遇到的情景相同 [4]。众所周知,与贝尔情景相比,引入多个独立源使得网络中非局域性的技术分析更具挑战性。然而,网络也提供了新的概念见解。例如,这涉及量子力学中复数的使用[5-7],无需输入的设备独立认证[8],单光子的非局部性[9],测量依赖性的上限[10]和广义概率理论的检验[11]。人们已经开发出一些计算方法,主要基于膨胀的想法,从外部限制网络中局域[12]、量子[13,14]和后量子[15]相关性的集合。对网络非局部性的探索已经产生许多针对不同网络架构的非局部性标准,例如双局部场景[2,3,16]、链式场景[3,17,18]、星式场景[19,20]以及许多其他场景(参见例如[21-27])。一个特别神秘的网络是所谓的三角场景。它包含三个参与方,即 Alice、Bob 和 Charlie,以及三个源,每个源在参与方之间发射一对粒子(见图 1)。这个网络之所以特别有趣,是因为它是最简单的场景,其中每个参与方都通过共享源与其他参与方相连。它可以被认为是全连通图的最简单实例,其中顶点代表参与方,边代表源,每个源都发射彼此共享的独立粒子对。可以在三角中创建非局域性
关于电动汽车的出版物。在EV计量学以及理解和应用EV生物学方面已取得了重要的进步。然而,由于EV命名法的挑战,与非详细细胞外颗粒的分离,表征和功能研究,由于基本生物学到临床应用的范围,障碍仍在实现从基本生物学到临床应用的潜力。为了解决这个迅速发展的领域中的挑战和机会,国际细胞外囊泡学会(ISEV)更新了其“最小的细胞外囊泡研究信息”,该学会于2014年首次发布,然后于2018年出版为Misev2014和Misev2018和Misev2018,并进行了评估。当前文档MISEV2023的目标是为研究人员提供可用方法的更新快照及其对电动汽车从多个来源的生产,分离和表征的优势和局限性,包括细胞培养,身体流体和实心组织。除了在电动汽车研究的基本原理中介绍最新的艺术状态外,该文档还涵盖了目前正在扩大该领域边界的先进技术和方法。MISEV2023还包括有关EV释放和摄取的新部分,以及对研究电动汽车的体内方法的简短讨论。汇编来自ISEV专家工作队和1000多个研究人员的反馈,该文档传达了电动汽车研究的现状,以促进稳健的科学发现并更快地推动该领域的前进。
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PPG-TAB A:扩大部署到中央司令部责任区 (AOR) 的最低健康标准;配合国防部第十三号,实施美国中央司令部个人保护和个人/单位部署政策 1。一般规定。此 PPG-TAB A 随国防部第十三号第 15.C 节一起提供。并扩大部署到中央司令部责任区 (AOR) 的最低健康标准。患有不合格疾病的个人必须在获得部署医疗许可之前以医疗豁免的形式获得政策豁免。部署限制条件列表并不全面;根据个人整体医疗状况和个人部署地点的医疗能力,还有许多其他情况可能导致拒绝部署医疗许可。此处使用的“医疗状况”还包括通常称为牙齿、心理和/或情绪的健康状况。A. 制服服务成员必须根据服务法规和政策满足服务健康标准,除了母国防部第 13 条中的指导外。参见国防部第十三号参考 E、F、G、H、I、P 和 KK。B. 患有不合格疾病的国防部文职人员仍可根据个人医疗评估和中央司令部相应豁免机构批准的医疗豁免进行部署(这应与第 4.g 款一致。DoDD 1404.10 的 (3)(c) 和 1973 年《康复法案》(经修订)。C. 国防部合同人员将根据 DoDI 3020.41(REF J)进行健康状况评估。D. 无论潜在诊断如何,只有满足以下所有一般条件,才会考虑对不合格疾病的豁免:1.疾病的性质或持续时间不会导致意外恶化或身体创伤可能产生严重的医疗后果或对任务执行产生负面影响。2.考虑到所分配职责和地点对身体、生理、心理和营养的影响,病情稳定,预计在部署期间不会恶化。3.病情不需要频繁的临床就诊(超过每季度一次)、辅助检查或重大的身体限制,也不会增加患病、受伤或感染的风险。4.预计不需要定期撤离战区以继续进行诊断或评估。5.预计部署期间所需的任何必需、持续的医疗保健或药物均可在战区军事卫生系统或同等机构内为申请人提供。药物不得有特殊处理、储存或其他要求(例如,冷藏、冷链或电力要求)。药物必须在恶劣的环境条件下具有良好的耐受性(例如热或冷应激、阳光),并且在中度脱水的情况下不应引起显着的副作用。
威尔士,约书亚A。; Goberdhan,Deborah C. I。;奥迪斯科尔,洛林; Buzas,编辑I;蓝色,cherie; Bussolati,本尼迪克特; Cai,Houjian; Vizio,Dolors;德里斯,汤姆·A P; UTAErdbrügger;胡安·弗尔康·佩雷斯(Falcon-Perez); fu,清林;希尔,安德鲁·F; Lenessi,Metka;林,赛琴; Mahoney,MỹG; Mohanty,Sujata;莫勒,安德里亚斯; Nieuwland,Rienk;高海的Ochiya; Sahoo,Susmith;酷儿,安娜c; Zheng,Lei; Zijlstra,Andries;亚马逊,莎拉;巴巴巴斯,雷姆;贝尔格,保罗;桥梁,以斯帖M;布鲁卡莱,马可;汉堡,迪伦; Carney,Randy P;然而,伊曼纽尔;生长,罗塞拉;一半,埃德韦纳;哈里斯,阿德里安·L;哈格(Haghey),诺曼(Norman J); Hendrix,AN;伊万诺夫(Alexander R);蒂亚纳(Jovanovia-Thaliman),蒂贾纳(Tijanah);十字架加西亚,妮可A;此外,vroniqa;迭戈之家; Lässer,Cecil; Lennon,Kathleen M; Lötvall,Jan; Maddox,Adam L;埃琳娜(Martent-in-Lain),埃琳娜(Elena); Missencos,Rachel R;纽曼,劳伦A; Ridolfi,Andrea;夏娃·罗德(Rohde);罗哈林(Rojalin),塔图(Tatu);罗兰,安德鲁; Saftics,Andras; Sandau,Usula s; Sagstad,Julie A; Shekari,Faezeh; Swit,西蒙; Ter-Ovansyan,Dmitry; TOSSAR,JUAN P;家具,游泳;弗朗切斯科山谷; Varga,Zoltan;去保罗,埃德温; Van Herwijnen,Martijn J C; Wauben,Mark H M;韦曼,安·M;威廉姆斯,莎拉; Zinderi,安德里亚; Zimmerman,Alan J;财团任务; Handberg,Aaase;地面,MaleneMøller;梅尔加德(Mailergaard)他们,克洛蒂尔德; Witwer,发表于:提取目标的肩膀威尔士,约书亚A。; Goberdhan,Deborah C. I。;奥迪斯科尔,洛林; Buzas,编辑I;蓝色,cherie; Bussolati,本尼迪克特; Cai,Houjian; Vizio,Dolors;德里斯,汤姆·A P; UTAErdbrügger;胡安·弗尔康·佩雷斯(Falcon-Perez); fu,清林;希尔,安德鲁·F; Lenessi,Metka;林,赛琴; Mahoney,MỹG; Mohanty,Sujata;莫勒,安德里亚斯; Nieuwland,Rienk;高海的Ochiya; Sahoo,Susmith;酷儿,安娜c; Zheng,Lei; Zijlstra,Andries;亚马逊,莎拉;巴巴巴斯,雷姆;贝尔格,保罗;桥梁,以斯帖M;布鲁卡莱,马可;汉堡,迪伦; Carney,Randy P;然而,伊曼纽尔;生长,罗塞拉;一半,埃德韦纳;哈里斯,阿德里安·L;哈格(Haghey),诺曼(Norman J); Hendrix,AN;伊万诺夫(Alexander R);蒂亚纳(Jovanovia-Thaliman),蒂贾纳(Tijanah);十字架加西亚,妮可A;此外,vroniqa;迭戈之家; Lässer,Cecil; Lennon,Kathleen M; Lötvall,Jan; Maddox,Adam L;埃琳娜(Martent-in-Lain),埃琳娜(Elena); Missencos,Rachel R;纽曼,劳伦A; Ridolfi,Andrea;夏娃·罗德(Rohde);罗哈林(Rojalin),塔图(Tatu);罗兰,安德鲁; Saftics,Andras; Sandau,Usula s; Sagstad,Julie A; Shekari,Faezeh; Swit,西蒙; Ter-Ovansyan,Dmitry; TOSSAR,JUAN P;家具,游泳;弗朗切斯科山谷; Varga,Zoltan;去保罗,埃德温; Van Herwijnen,Martijn J C; Wauben,Mark H M;韦曼,安·M;威廉姆斯,莎拉; Zinderi,安德里亚; Zimmerman,Alan J;财团任务; Handberg,Aaase;地面,MaleneMøller;梅尔加德(Mailergaard)他们,克洛蒂尔德; Witwer,发表于:提取目标的肩膀
摘要 - 要在实际环境中见证量子优势,不仅在硬件级别上,而且在理论研究上都需要大量努力,以降低给定协议的计算成本。量子计算有可能显着增强现有的经典机器学习方法,并且已经提出了基于内核方法的二进制分类的几种量子算法。这些算法依赖于估计期望值,这又需要多次重复昂贵的量子数据编码过程。在这项工作中,我们明确计算获取固定成功概率所需的重复数量,并表明Hadamard检测和交换测试电路在量子电路参数方面实现了最佳差异。仅通过优化与数据相关的参数进行优化,可以进一步减少差异,因此重复的数量。我们还表明,无论数据的数量和尺寸如何,都可以通过单量测量进行基于内核的二进制分类。最后,我们表明,对于许多相关的噪声模型,可以可靠地执行分类,而无需纠正量子误差。我们的发现对于在有限的资源下设计量子分类实验非常有用,这是嘈杂的中间尺度量子时代的普遍挑战。