通用量子计算机是能够运行任何量子算法的计算机,而实现这一点的先决条件是拥有一套完整的通用门集。我们必须用 Toffoli 门来完成我们的设置,这是一项高级操作,需要解决两个关键挑战:产生连续的魔法状态流和实现实时纠错。后者在门操作期间监视和纠正错误。我们还将在此阶段开发我们的量子固件。固件将成为协调我们不断发展的架构所需的快速硬件操作所必需的控制层。
加文·亚梅是杜克大学全球健康研究所 (DGHI) 的 Hymowitz 全球健康教授和政策副主任,杜克大学桑福德公共政策学院的公共政策教授,以及日内瓦杜克大学全球政策项目的教师主任。他是 DGHI 全球健康政策影响中心的主任,该中心是一个创新的政策实验室,致力于解决全球健康融资和交付方面的关键挑战,并领导其推进政策参与的核心。亚梅曾担任四届柳叶刀委员会委员——通过健康公平和性别平等投资于健康、结核病、全球外科手术和和平社会——并担任孕产妇、新生儿和儿童健康伙伴关系经济和金融工作组的联合主席。他在牛津大学和伦敦大学学院接受过临床医学培训,在英国医学杂志 (BMJ) 接受过医学新闻和编辑培训,在伦敦卫生和热带医学院接受过公共卫生培训。
代表组织委员会,我很高兴欢迎大家参加第4届国际分析和应用热解研讨会(2024年Pyroasia 2024),该研讨会在印度科技研究所(Guwahati)主持。这项具有里程碑意义的活动于2024年11月28日至29日举行,是热解和可持续能源技术领域的专家,研究人员,行业领导者和年轻专业人士的首要论坛。2024年辉石的意义不能被夸大。当我们面临与能源安全,环境可持续性和资源管理有关的全球挑战时,对创新和有效的热转化技术的需求从未如此紧迫。该研讨会旨在利用集体专业知识来推动该关键领域的研究和实际应用的界限。
和负载自适应减震器外部维度中等长度(mm)4,981 5,331总宽度(mm)1,920总高度(mm)1,895 1,940 1,940轴距(mm)轴距(mm)3,275前轨(mm)前轨(mm)1,630后轨(mm)1,611 1,61 1,6118前(MM)(MM)(MM)(MM)(MM) (MM)803 1,152内部尺寸中等长内部长度(mm)3,161 3,511内部宽度(mm)1,515负载面积量 - 加载到Tonneau盖(L)
• 虽然该地区已增设自行车道,但这仍不能满足该地区自行车骑行者的全部需求,尤其是对那些经验不足的骑行者而言,而且完全越野骑行的选择尚未探索。该计划将专门研究探索为这些用户群体提供服务的方案。
学生将学习、采访和会见企业和非营利组织的传播领导者,他们正在制定组织的全球传播战略。他们将了解正在欧洲扩张的组织如何设立传播办公室、寻找和吸引人才以及选择代理合作伙伴。在此过程中,学生将调查英国公共关系和广告战略的历史根源,以便他们可以将专业人士的现代方法与该领域起源的历史方法进行对比。出国留学的最后一站是戛纳国际创意节,在那里他们将学习屡获殊荣的公共关系和广告活动。该项目的主要城市包括伦敦和法国戛纳。杨百翰大学传播学院赞助该项目。日期 2025 年 4 月 30 日至 5 月 22 日(杨百翰大学普罗沃校区) 2025 年 5 月 23 日至 6 月 23 日(大约) 住宿 学生将住在各种住宿设施中,包括酒店、旅馆和大学宿舍。课程 学生将在该课程上修读 6 个学分: COMMS 382 — 全球通信问题(3 个学分) COMMS 498R — 通信领域教师指导项目(3 个学分;类似实习的指导经历) 未经项目主任和 ISP 批准,学生不得修读该课程的任何其他课程,包括 BYU 在线课程。
南希连续四年位列微软 INSPIRE 大会领导力研讨会前五名领导者之列,是全国审判辩护研究所的知名沟通专家。作为一名国际演讲者和主持人,南希将基于证据的研究与体验式即兴表演技巧相结合。她在科技、教育和其他各个领域都很有名,曾在哈佛、麻省理工学院和普林斯顿等机构开过讲座。她独特的“实用主义”方法和将喜剧作为学习工具的使用使她成为未来工作和多样性、公平性和包容性的代言人。著名客户包括微软的 NERD、无国界工程师和云端女性。她是 Second City 的校友,拥有心理学/社会学学士学位,还拥有多项认证,包括康奈尔大学的多样性与包容性计划和 AQ 的适应性商数。南希的标志性项目是 HAPPIE,它将积极心理学与即兴练习融合在一起。
心脏病是全球死亡率的主要原因,早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络(CCNN),结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集,利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习(QML)框架的可行性,以使用诸如支持矢量机(SVM),人工神经网络(ANN)和K-Neareart邻居(KNN)等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明,E-CNN获得99.2%,精度为99.4%,召回99.5%,F1得分为75%。和Kappa得分为98%。量子支持向量机(QSVM)方法的精度为85%,精度为79%,召回90%,F1得分为84%。袋装QSVM型号表现出出色的性能,在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法(例如装袋)的潜力,以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时,远程分析健康数据提供了有希望的解决方案,有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字:基于云的,有效的卷积神经网络(E-CNN),机器学习,心脏病检测,早期检测,量子机器学习(QML),袋装QSVM。
提交要求:提案应包括供应商的资质、详细的工作计划、时间表和预算。有意向为 WEDC 提供服务的供应商应在 12 月 6 日星期五下班前向农村计划高级经理 Delia Kovac(delia.kovac@wedc.org)提交投标。
学习者入学................................................................................................................................17 SDP 计划实施计划...............................................................................................................18 内部评估...............................................................................................................................18 记录保存...............................................................................................................................19 人力资源...............................................................................................................................19 实物资源...............................................................................................................................20 工作场所体验.......................................................................................................................21 实施质量保证.......................................................................................................................22