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受最优状态转移启发的组合优化快速量子方法
在组合优化问题中，例如 MAX-CUT 或 TRAVELLING-SALESPERSON [ 1 ]，目标是从某个初始状态演化到编码优化问题解的最终状态。一种方法可能是绝热演化，将每个初始状态和最终状态编码为某个汉密尔顿量的基态，并在它们之间足够缓慢地插值。在实践中，这种方法受到插值汉密尔顿量的最小谱隙的限制 [ 2 , 3 ]。这种方法被称为绝热量子优化 (AQO) [ 4 – 8 ]。在缺乏成熟硬件的情况下，AQO 依靠绝热原理作为指导设计原则。反过来，AQO 导致了量子退火 (QA)。与 AQO 类似，QA 试图在初始和最终汉密尔顿量之间连续插值。QA 表示一种更广泛的
使用Real-...
拼字法变化在勒克斯灌输文本中非常普遍，因为缺乏完全属于的标准品种。此外，考虑到缺乏带注释的和par的数据，卢森堡的开发NLP工具是一项困难的任务，这会因持续的标准化而加剧。在本文中，我们使用BYT5和MT5体系结构提出了第一个序列到序列的归一化模块，并使用从文字级别的实现生活变化数据获得的训练数据。我们执行一种细粒度的，语言动机的评估，以测试基于字节的基于单词的基于单词和管道模型，以实现其在文本中的优势和劣势。我们表明，使用现实生活变化数据的序列模型是量身定制勒克斯艘施加规范化的有效AP。
下载中心信息 - 组合产品文档
该软件包包含带有 Accu-ROM TM 的电动助力转向系统仿真环境。该环境可同时仿真电子电路和机械部件。电动助力转向等子系统包含以微秒为单位工作的半导体电子电路以及以毫秒为单位工作的机械部件、齿轮和轴。通常，这种仿真需要较长的仿真时间，因为电子电路和机械部件的时间尺度不同。Accu-ROM 分别计算电子电路和机械部件。它首先验证机械部件，然后简化机械部件模型，最后验证包括电路在内的整个系统。这种方法缩短了整个系统的仿真时间。
固体和危险废物 - 斯坦利先生的课程 - ：
替代方法包括在工厂内回收大多数有毒有机溶剂或用水基或柑橘基溶剂替代它们（《个人事务》，第 459 页），以及使用过氧化氢代替有毒氯来漂白纸张和其他材料。此外，干洗中使用的有毒化学品也可以被替代。一种方法是在传统干洗机中使用无毒硅酮溶剂，另一种方法是将衣服浸入液态二氧化碳中。查阅当地电话簿，找到使用这些替代方法的干洗店。一种有前途的新方法是开发纳米技术涂层（案例研究，第 362 页），这将消除干洗的需要，尽管这些材料必须经过仔细测试，以避免使用它们的任何有害后果。
非学分延伸学习和劳动力技能课程和证书
为了实现我们大胆的愿景，里德利学院重视：• 公平、机会和包容：我们的成功取决于校园社区的每一位成员都实现他们的教育目标• 关注学生：我们的实践、优先事项和政策都是以学生至上的原则制定、实施和审查的• 教育卓越：我们为每位学生提供的教学、学生服务和体验始终超出预期• 创新：我们拥抱变化，使我们更接近实现我们的愿景，同时坚持我们的价值观，接受并非每项创新都会成功的可能性• 诚信：我们的言行始终符合我们的使命• 管理：我们的决策是考虑到它们对我们的校园、我们的地区和世界造成的财务、社会和环境影响。
混合反馈系统中的振荡
本文探讨了一种基于最大单调关系理论的算法攻击角度。关键建议是将混合反馈系统建模为单调关系的混合馈电回路。负反馈循环预先具有单调性，而正反馈循环在本地破坏了单调性。在最近的工作中，我们探索了最大程度的单调性，以计算单调关系的输入 - 输出解决方案[9]。我们在此处遵循相同的范围，但将算法从单调扩展到混合单调关系。在优化领域中，该扩展并不是什么新鲜事物，并且已经提出了有效的算法来最大程度地减少凸功能的差异[10-13]。这种算法直接适用于本文的问题。我们说明了该桥梁在范德波尔振荡器的经典模型上的潜力。
计划无人机自动空中拦截
作为无人驾驶汽车（通常称为无人机的无人机）的流行，人们对潜在滥用行为的担忧已经变得更加实际。无人机安全领域的新兴挑战之一是入侵无人机的拦截，尤其是当他们的存在可能导致伤害或违反法律时。拦截不合作的无人机需要复杂的处理，而该技术的一个有前途的分支涉及部署Interceptor无人机。为此，必须使用一种快速，强大的计划拦截轨迹的方法。在本文中，基于模型预测控制（MPC）基于基于基于的轨迹计划者（RL）控制策略。在模拟中评估，比较并测试了它们的效果，速度和鲁棒性。基于MPC的计划者还在现实世界中进行了测试。
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
