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使用张量网络制备量子态制备
抽象的量子状态制备是许多量子算法中的重要常规，包括方程式线性系统，蒙特卡洛模拟，量子采样和机器学习的解决方案。迄今为止，还没有将经典数据编码为基于门的量子设备的既定框架。在这项工作中，我们提出了一种通过将分析函数采样到量子电路中获得的矢量的编码方法，该量子电路具有相对于量子数的多项式运行时，并且提供了> 99。9％的精度，比最先进的两个Quibit Gate Fidelity更好。我们采用硬件有效的变分量子电路，这些电路使用张量网络模拟，以及向量的矩阵乘积状态表示。为了调整变化门，我们利用了融合自动梯度计算的Riemannian优化。此外，我们提出了一种“一次切割，测量两次”方法，该方法使我们在大门更新期间避免了贫瘠的高原，将其基准为100 Qubit的电路。值得注意的是，任何具有低级别结构（不受分析功能的限制）的向量都可以使用呈现的方法编码。我们的方法可以轻松地在现代量子硬件上实现，并有助于使用混合量子计算体系结构。
变分量子电路中测量引起的纠缠相变
变分量子算法 (VQA) 经典地优化参数化量子电路以解决计算任务，有望增进我们对量子多体系统的理解，并使用近期量子计算机改进机器学习算法。这类量子-经典混合算法面临的突出挑战是与其经典优化相关的量子纠缠和量子梯度的控制。这些量子梯度被称为贫瘠高原现象，在体积定律纠缠增长的情况下，它们可能会迅速消失，这对 VQA 的实际应用构成了严重障碍。受最近对随机电路中测量诱导纠缠转变研究的启发，我们研究了具有中间投影测量的变分量子电路中的纠缠转变。考虑 XXZ 模型的哈密顿变分拟定 (HVA) 和硬件高效拟定 (HEA)，我们观察到随着测量率的增加，测量诱导的纠缠转变从体积定律到面积定律。此外，我们提供了证据表明，该转变属于随机酉电路的同一普适性类别。重要的是，该转变与经典优化中从严重到温和/无贫瘠高原的“景观转变”相吻合。我们的工作可能为通过在当前可用的量子硬件中结合中间测量协议来提高量子电路的可训练性提供一条途径。
脑机接口引导的机械手训练对慢性中风患者功能连接和低频波动的调节：为期 6 个月的随访研究
慢性期中风患者的手部功能改善通常在 6 个月内达到平台期。脑机接口 (BCI) 引导的机器人辅助训练已被证明可有效促进慢性中风患者的上肢运动功能恢复。然而，其背后的神经可塑性变化尚不清楚。本研究旨在探讨 20 次 BCI 引导的机器人手训练后全脑神经可塑性的变化，以及这些变化是否能在 6 个月的随访中保持。因此，对 14 名慢性中风患者进行了探讨，探讨了训练前、训练后立即和训练后 6 个月的临床改善和神经系统变化。通过动作研究手臂测试 (ARAT) 和 Fugl-Meyer 上肢评估 (FMA) 评估上肢运动功能，并使用静息态功能性磁共振成像评估神经系统变化。重复测量方差分析表明，FMA（F [2,26] = 6.367，p = 0.006）和 ARAT（F [2,26] = 7.230，p = 0.003）均发现了长期运动改善。基于种子的功能连接分析表明，在同侧运动区域（初级运动皮层和辅助运动区）和对侧区域（辅助运动区、运动前皮层和顶上小叶）之间观察到显著的 FC 调节，并且这种影响在 6 个月后仍然持续。fALFF 分析表明，局部神经元
气候变化和迁移在埃塞俄比亚。pdf
社会经济动态：埃塞俄比亚的地形各不相同，从高原到大裂谷，人口为1.136亿，大多为乡村，在其五个传统区域中经历了各种气候，从干旱低地到潮湿的高地。雇用70％劳动力的农业与当地气候条件有关，面临着诸如干旱，洪水和土地退化之类的挑战。温度升高，降雨模式不稳定影响土壤健康，作物产量和生计。虽然农业仍然是主要的就业部门，而转移到木材地段的却是显着的。服务经济对国内生产总值（GDP）贡献很大，但是增长不平衡，使最贫穷的遭受冲击的影响。基础设施限制，气候逆境和政治冲突，特别是在低地地区，阻碍了多样化并增加了风险。埃塞俄比亚的多元化种族组成和复杂的政治历史塑造了其社会和政治格局，其标志是皇家继承，在德格（Derg）下的统治以及奥加登战争（Ogaden War）（1977-78）和埃塞俄比亚内战（1974-91）等冲突。这些社会政治因素以及气候变化，推动了人类流动性的不同形式，农村生计受到威胁和政治不稳定的持续存在。埃塞俄比亚由于这些因素而面临内部流离失所者的挑战和跨境迁移。
你知道吗？ - 止咳药/ DXM 的危害
滥用 DXM 的影响因服用量而异。常见影响包括意识模糊、头晕、复视或视力模糊、言语不清、身体协调性受损、腹痛、恶心和呕吐、心跳加速、嗜睡、手指和脚趾麻木以及定向障碍。滥用者描述了不同的平台期，从轻微的颜色和声音扭曲到幻觉、分离感和运动控制丧失。DXM 可在尿液分析测试中检测到，并被视为违反 UCMJ 第 92 条。您会因此而死亡吗？是的，如果剂量足够大，DXM 可以抑制中枢神经系统，从而直接导致死亡。人们为了获得 DXM 兴奋而服用的一些药物还含有其他成分，这些成分可能会在您的体内相互作用并产生危险后果。滥用 DXM 会导致身体和行为影响，从而导致事故，甚至导致死亡。它是什么样子的？ DXM 可存在于止咳糖浆、凝胶胶囊和其他无需处方即可获得的配方中。DXM 的俚语有哪些？Robo、Skittles、Triple C、Tussin、Dex
量子神经网络的力量
容错量子计算机有望通过加快计算速度或提高模型可扩展性来大幅提高机器学习水平。然而，在短期内，量子机器学习的好处并不那么明显。理解量子模型（尤其是量子神经网络）的可表达性和可训练性需要进一步研究。在这项工作中，我们使用信息几何工具来定义量子和经典模型的可表达性概念。有效维度取决于 Fisher 信息，用于证明新的泛化界限并建立可表达性的稳健度量。我们表明，量子神经网络能够实现比同类经典神经网络更好的有效维度。为了评估量子模型的可训练性，我们将 Fisher 信息谱与贫瘠高原（梯度消失问题）联系起来。重要的是，某些量子神经网络可以表现出对这种现象的适应性，并且由于其有利的优化景观（由更均匀分布的 Fisher 信息谱捕获）而比经典模型训练得更快。我们的工作首次证明，精心设计的量子神经网络通过更高的有效维度和更快的训练能力比经典神经网络具有优势，我们在真实的量子硬件上对此进行了验证。
研究变分量子算法的可训练性
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注，随着它的出现，各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN)，它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言，研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试，当仅实施单层时，其预测误差较低。此外，通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象，该技术并没有改善模型的性能，因为添加了 QNN 的多层。最后，研究了训练数据集的结构，其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现，可控的纠缠量是有利的，没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响，而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集，线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
温室气更新
注释：国家RPS的要求通过要求电力提供商（电力公司和竞争供应商）使用可再生能源为其零售负荷的最低百分比来促进可再生能源的开发。康涅狄格州的I类RPS要求高原在2030年。缅因州的I/IA类RPS要求在2030年增加到50％，此后每年保持在该水平。马萨诸塞州的I级RPS要求在2020年至2024年之间每年增加2％，在2025年至2029年之间每年3％，此后每年回升至1％，没有说明的到期日期。新罕布什尔州的百分比包括对I类和II类资源的要求（II类资源是2006年1月1日以后开始运营的新太阳能技术）。新罕布什尔州的I级和II类RPS要求高原在2025年为15.7％。罗德岛对“新”可再生能源的要求在2033年达到100％。佛蒙特州的“总可再生能源”要求在2035年达到100％；它认识到位于佛蒙特州或新英格兰的新的和现有的可再生能源组成的几个层，在将大规模水力发电分类为可再生的方面是独一无二的。
亚历克斯·罗斯特
注：州 RPS 要求通过要求电力供应商（电力配送公司和竞争性供应商）使用可再生能源满足其零售负荷的最低百分比来促进可再生能源资源的发展。康涅狄格州的 I 类 RPS 要求在 2030 年稳定在 40%。缅因州的 I/IA 类 RPS 要求在 2030 年增加到 50%，此后每年都保持在该水平。马萨诸塞州的 I 类 RPS 要求在 2020 年至 2024 年期间每年增加 2%，在 2025 年至 2029 年期间每年增加 3%，此后每年恢复到 1%，没有规定的到期日期。新罕布什尔州的百分比包括 I 类和 II 类资源的要求（II 类资源是 2006 年 1 月 1 日后开始运营的新太阳能技术）。新罕布什尔州的 I 类和 II 类可再生能源配额要求将在 2025 年稳定在 15.7%。罗德岛州对“新”可再生能源的要求将在 2033 年达到 100%。佛蒙特州的“总可再生能源”要求将在 2035 年对所有公用事业达到 100%；它承认位于佛蒙特州或新英格兰地区的新可再生能源和现有可再生能源组成的几个层级，并且独特地将大型水电归类为可再生能源。
气候变化和迁移在埃塞俄比亚。pdf
社会经济动态：埃塞俄比亚的地形各不相同，从高原到大裂谷，人口为1.136亿，大多为乡村，在其五个传统区域中经历了各种气候，从干旱低地到潮湿的高地。雇用70％劳动力的农业与当地气候条件有关，面临着诸如干旱，洪水和土地退化之类的挑战。温度升高，降雨模式不稳定影响土壤健康，作物产量和生计。虽然农业仍然是主要的就业部门，而转移到木材地段的却是显着的。服务经济对国内生产总值（GDP）贡献很大，但是增长不平衡，使最贫穷的遭受冲击的影响。基础设施限制，气候逆境和政治冲突，特别是在低地地区，阻碍了多样化并增加了风险。埃塞俄比亚的多元化种族组成和复杂的政治历史塑造了其社会和政治格局，其标志是皇家继承，在德格（Derg）下的统治以及奥加登战争（Ogaden War）（1977-78）和埃塞俄比亚内战（1974-91）等冲突。这些社会政治因素以及气候变化，推动了人类流动性的不同形式，农村生计受到威胁和政治不稳定的持续存在。埃塞俄比亚由于这些因素而面临内部流离失所者的挑战和跨境迁移。