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虚拟逻辑量子比特：一种用于故障的紧凑架构......
容错量子计算需要执行许多最有前景的量子映射应用。近年来，出现了许多非常适合当前和未来有限连接的二维设备的错误或纠正代码，例如urf acecode。我们发现，通过 2. 5-D 架构的传输位安排，可以有效地实现特定的谐振腔，并且只需大约 2. 0 个更少的时间即可有效地实现表面代码安斯蒙斯 VI 位于 hi sw 或 k。我们通过在与每个传输相连的量子位存储器层中存储代码来虚拟化二维存储器或设备。分布式量子位跨领域对容错影响最小，并导致实质上或有效的逻辑操作。虚拟逻辑量子位 (VLQ) 系统具有容错性、可比性和 2D 转换架构，可通过概念验证实验演示来实现围绕逻辑位的使用，需要非政府组织 1 1 传输和 9 附加信息。问
SR01366522 1022 人才战略文件 HR V005 可访问文件
雄心勃勃——我们致力于培养和合作伙伴关系和价值，激励我们所有人实现自己的潜力，并永远解决或第二个问题。有责任——我们怀着勇气或为了更大的利益而行动，维护最高的学术和学术界的声誉，尊重和弘扬包容性文化，并致力于整个社会的可持续发展我们所有的活动。开放——我们积极合作，从新人的角度出发，共享并保持透明度，值得信赖，并倾听我们员工的需求。
R.21-03-011 Calcca建议信FMR 171 24
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最大限度地发挥微电子设备的性能 ...
摘要 — 微电子热敏电机 (TE) 发电机 (μ TEG) 是一种常见的潜在解决方案功率发电机和单相集成电路 (IC)。由于 µ TEG 电路中的寄生电阻和热阻，因此存在性能限制。寄生效应或曼塞洛斯可能会严重影响使用相对低 TE 性能指标（如硅 (Si)）的 TEG 器件。在这种情况下，必须仔细注意整个 TEG 电路，而不仅仅是 TE 材料特性。这里，μ TEG 器件的定量模型包括所有与 I C 兼容的常见的重要电和热寄生器件。该模型提供了有关可再生能源发电和效率的耦合方程组或数值解。考虑到现场的抗裂性和实际性能值，该模型显示了 TE 元件总横截面的横截面积热比（称为“包装分数”）。在整个区域或在其流动区域，可以指定功率或效率，但不能同时实现两者。对于实际的材料和设备参数，优化系数通常为 1 % – 1 0 %，低于许多 µ TEG 设计中使用的值。模型说明了一些 TEG 示例的发电情况，并提供了显着的性能或改善效果的设计。索引术语——能源采集、热电 (TE)、TE 发电机。
卢顿儿童改善计划草案
我们立即采取行动，通过建立新的高级管理人员或领导者团队，为我们的儿童和社会关怀服务，并深入研究重点领域，以解决该地区的问题或进行改进呃要求的PL和ET AIL RESSO UR CESREQUIR EDIMME di at el ytorespondtothesea actions。已收到理事会提供的资金用于首席执行官的改进工作。然而，由于新冠肺炎 -1 月 9 日的影响，卢顿区议会无法对财政施加压力，这可能会影响本计划中所实现的目标的成功美斯帕尼 ntifi ed。因此，儿童促进委员会将不断审查该计划中提出的建议。
申请规章及授权书
表 1.4-1：针对本次 MMPA 授权申请分析的主要训练演习和综合/协调反潜战活动 .........................................................................................................................................8 表 1.4-2：定量分析的声纳和其他传感器 .........................................................................................................................................12 表 1.4-3：定量分析的可在研究区域水下或水面使用的爆炸源 .........................................................................................................14 表 1.5-1：拟议的训练和测试活动 .........................................................................................................................................15 MITT 研究区域内海洋哺乳动物 MMPA 的结果......................................................................................................................................................15 表 1.5-2：在训练和测试活动期间分析的声源类别 B 和使用的数量.........................................................................................................27 表 1.5-3：在训练和测试活动期间分析的爆炸源类别 B 和使用的数量.........................................................................................................29 表 1.5-4：缓解类别.........................................................................................................................................................................31 表 3.1-1：海洋哺乳动物
基于 FPGA 的量子比特控制器优化探索...
摘要 — 这项工作探索了优化基于 FPGA 的控制硬件的途径和目标，用于进行量子计算系统的实验，并作为当前经典和量子计算硬件交叉点的一些研究论文的介绍。随着基于超级位架构构建大规模错误或纠正数量的计算机的承诺，室温控制电子技术的创新需要带来这些数量实现成果。 QI CK（量子仪器控制套件）是一个基于 FPGA 的领先实验实验。然而，它与其他实验性量子计算架构的集成，特别是那些使用超高频 (SRF) 腔的架构，尚待探索。我们确定了用于优化超导位架构的电子控制的关键目标，并提供了控制脉冲波解决方案的一些初步结果。通过针对三维超导量子位设置进行优化，我们希望能够揭示经典计算方法中的一些要求，以充分发挥这个量子计算架构的潜力，并传达对该研究进展的兴奋。
更明智的监管：加强能源、水利和电信行业的经济监管
我们应该审视所有能够促进强劲经济增长的杠杆，这些杠杆已经在我们的监管框架中发挥了重要作用。为了实现这一目标，政府承诺提供监管支持，以推动经济增长，力求使英国成为世界上监管最好的经济体。这将确保我们的监管或重点放在促进支持企业增长的经济发展上，同时保护消费者的经济发展。这就是为什么本次磋商寻求政府加强现有框架或监管机构责任的意见。本次咨询涵盖广泛的主题，包括英国如何促进投资增长；如何改善消费者体验并更好地支持弱势消费者，请考虑监管或职责是否符合每个方面或需求；最后，评估每项规定或“sappe al sre gi me”，以及这些规定是否适合用于规定或景观。
应用能源 - NSF PAR
在大多数数据中心，性能可靠性常常通过将冷却装置提供的气流量设置为基本上超过 IT 设备所需的量来确保。这种过于保守的策略需要额外的能源支出，这必然导致大量的能源被冷却系统浪费。为了避免采取此类浪费政策，进行气流、温度和能源管理至关重要。为此，本工作提出了一种新颖的方法，用于开发非设计条件下的紧凑型 IT 设备模型。该模型旨在支持数据中心的热能和能源管理功能。该模型的优点在于它不仅可以准确预测 IT 设备的功耗，还可以准确预测设备所需的流量和离开设备的空气温度。虽然紧凑型机型的功耗取决于 CPU 利用率，但其流量需求和排气温度却与 CPU 利用率无关。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA