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监管沙盒见解报告2024
在严重的暴力义务（SVD）下，如《 2022年警察，犯罪，量刑和法院法》（PCSC 2022），警察服务，地方当局，消防和救援当局，指定的刑事司法机构和卫生机构必须共同努力，以制定基于证据的地区的严重暴力分析，需要共同努力。Thames Valley Police（TVP）作为主要当局，与Thames Valley一起进入沙箱（TVT），这是旨在实施SVD的当地合作伙伴关系的早期例子。将泰晤士河谷地区指定当局共享的信息结合在一起，旨在确定严重暴力的原因并开发旨在解决这些暴力的产品。TVT可能会为英格兰和威尔士的类似暴力伙伴关系提供信息并影响类似的暴力伙伴关系。
了解2型糖尿病，神经退行性和小血管疾病的MRI标记和痴呆症风险之间的关系：调解分析
摘要探索神经变性和脑小血管疾病（SVD）可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成，来自三城市研究，年龄在65岁及65岁及以上，没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。 糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。 这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。
在德国的气候变化下预测森林管理的影响
对德国联邦各州的森林管理适应建议的全面文献综述，告知了各种管理方案的发展。ILAND模型是一种基于过程的高分辨率，基于个体的森林模拟器，用于在气候变化下产生详细的森林轨迹和管理影响。iland考虑生理过程，竞争和干扰，模拟了单个树层的森林动态。在代表性的通用景观中进行了模拟，大约对应于生长区域，以产生一组森林指标。此外，ILAND模拟确定了潜在的自然植被，以鉴定适合未来条件的目标物种。模型绩效对德国的BWI（国家森林库存）数据进行了评估。遥感和BWI数据提供了用于森林植被，气候和现场状况的大规模数据集。基于AI的规模（SVD）被用来将模拟到德国所有森林地区的100m分辨率，以通过Iland评估气候和管理场景。SVD利用了对ILAND模拟训练的深神经网络，以在大型空间尺度上有效地投射森林动力学。
量子状态制备和对角算子的非自动进化
实现基于统一的量子量子设备上的非单身转换对于模拟各种物理问题至关重要，包括开放量子系统和亚范围量子量子状态。我们提出了一种基于扩张的算法，用于使用仅使用一个Ancilla量子的概率量子计算模拟非自动操作。我们利用奇异值分解（SVD）将任何通用量子运算符分解为两个单一操作员和对角线非单身操作员的产物，我们证明可以通过对角度扩张的空间中的对角线统一操作员来实施，这可以实现。扩张技术增加了计算中的Qubit数量，因此，我们的算法将扩张空间中所需的操作限制为对角统一操作员，该操作员已知电路分解。我们使用此算法在具有高忠诚度的量子设备上准备随机的亚标准化两级状态。此外，我们介绍了在dephasing通道中的两级开放量子系统的准确非单身动力学和在量子设备上计算的振幅阻尼通道的准确非单身动力学。提出的算法对于可以轻松计算SVD时实施一般的非独立操作是最有用的，在嘈杂的中间规模量子计算时代，大多数运营商就是这种情况。
量子态制备和非幺正演化与……
在基于酉门的量子设备上实现非酉变换对于模拟各种物理问题（包括开放量子系统和次归一化量子态）至关重要。我们提出了一种基于膨胀的算法，使用仅具有一个辅助量子位的概率量子计算来模拟非酉运算。我们利用奇异值分解 (SVD) 将任何一般量子算子分解为两个酉算子和一个对角非酉算子的乘积，我们表明这可以通过 1 量子位膨胀空间中的对角酉算子来实现。虽然膨胀技术增加了计算中的量子位数，从而增加了门的复杂性，但我们的算法将膨胀空间中所需的操作限制为具有已知电路分解的对角酉算子。我们使用此算法在高保真度的量子设备上准备随机次归一化两级状态。此外，我们展示了在量子设备上计算的失相通道和振幅衰减通道中两级开放量子系统的精确非幺正动力学。当 SVD 可以轻松计算时，所提出的算法对于实现一般的非幺正运算最为有用，在嘈杂的中型量子计算时代，大多数运算符都是这种情况。
生育自由的推定至关重要
课程描述基于投影的模型订单减少（PMOR）是基于物理机器学习的重要支柱。对于基于计算的设计和优化，统计分析，嵌入式计算和实时最佳控制方面，它迅速变得至关重要。对于需要实时，基于物理的数值仿真响应的场景，必不可少的。本课程介绍了PMOR的基本数学理论。它主要用于对计算科学和工程感兴趣的研究生。下面概述的课程材料与一组平衡的理论，算法和计算机编程作业相辅相成。课程概述参数建模和仿真 - 为什么要降低模型订单？- 参数化的微分方程 - 线性或仿射近似 - 基于投影的模型订单降低 - 错误分析 - 正确的正交分解（POD）以及与单数值分解（SVD）的连接（SVD） - 线性动力学系统 - 平衡截断方法 - 基于Krylov suppace and Inspace-linal Adynication-linal Adynimimation-Dynamirate-linal Adynimation-Dynamimim and-linal近似近似的方法 - 学习 - 最小二乘的彼得罗夫 - 加盖金方法 - 超重还原。教练Charbel Farhat，航空和宇航学系William F. Durand Building，257室，496 Lomita Mall，MailCode 4035电话：（650）723-3840;传真：（650）725-3525; e-mail: cfarhat@stanford.edu Office Hours: See published course schedule Teaching Assistant Faisal As'ad, Department of Aeronautics and Astronautics William F. Durand Building, 496 Lomita Mall, 94305 e-mail: faisal3@stanford.edu Office Hours: Tu, 3:00 pm – 4:30 pm and F, 10:30am – 12:00 pm, Durand 224
计算机科学与工程的几何方法和应用，第二版
本书是对使用计算机解决几何性质问题所需的基本几何概念和工具的介绍。我们的主要目标是提供一系列工具，这些工具可用于解决计算机视觉，机器人技术，机器学习，计算机图形和几何建模中的问题。在本书第一版出版后的十年中，优化技术逐渐卷土重来，尤其是在计算机视觉和机器学习领域。尤其是凸优化及其特殊化身，半有限的编程（SDP），现在在计算机视觉和机器学习中已广泛使用的技术，可以通过查看这些领域的任何会议的程序来验证。因此，我们认为包括一些材料（尤其是在凸几何形状上）是有用的，可以使读者为更全面的凸优化阐述做好准备，例如Boyd和Vandenberghe [2]，这是对主题的精通和百科全书。在术语中，我们添加了第7章，其中涵盖了分离和支撑超平面。我们还意识到，在本书的第一版中，SVD（奇异价值分解）和伪内的重要性尚未得到充分强调，我们在第二版中纠正了这种情况。特别是，我们添加了PCA（主要组件分析）和最佳AFFIN近似值的部分，并展示了它们是如何使用SVD计算的。我们还对二次优化和Schur补体的部分添加了一个部分，显示了伪内的有用性。在第二版中，已经纠正了许多错别字和小错误，缩短了一些证据，添加了一些问题，并添加了一些参考文献。这是一份列表，其中包含已修改或添加的章节的简要说明。
量子计算
1 向量和矩阵基础 3 1.1 向量空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.3 Gram-Schmidt 正交化 . . . . . . . 10 1.5 线性算子和矩阵 . . . . . . . . . . 11 1.5.1 Hermitian 共轭矩阵、Hermitian 矩阵和酉矩阵 . . . . . . . . . . . . 12 1.6 特征值问题 . . . . . . . . . . . . . 13 1.6.1 埃尔米特矩阵和正规矩阵的特征值问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.10 张量积（克罗内克积）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26
量子计算：从线性代数到物理实现
1 向量和矩阵基础 3 1.1 向量空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.3 Gram-Schmidt 正交化 . . . . . . . 10 1.5 线性算子和矩阵 . . . . . . . . . . 11 1.5.1 Hermitian 共轭矩阵、Hermitian 矩阵和酉矩阵 . . . . . . . . . . . . 12 1.6 特征值问题 . . . . . . . . . . . . . 13 1.6.1 埃尔米特矩阵和正规矩阵的特征值问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.10 张量积（克罗内克积）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26
