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B510（CTI） - MyNavyHR - Navy.mil
25 财年的人员配备率为 91%，27 财年的人员配备率为 91%，如果适用，则代表训练管道中的入伍程序授权 (EPA) NAT。AC2SELRES - 入伍评级 - 开放（E3 到 E6） - 转换出伍 - 封闭 - 逐案转换入伍。联系 ECM 了解详情。评级转换将根据具体情况考虑。RC2RC 转换 - 转换出伍 - 逐案转换入伍。联系 ECM 了解详情。过渡程序 MPM 1306-1501 入伍率和转换配额通过 CWAY 批准。通过 MNCC 的 1306/7 提交离职前 90 天内的申请。奖金信息 - 请参阅 2024 年 8 月 29 日的 NAVRESFOR LTR Ser N00/059。入伍社区经理 - ISCM Seth Phelps/seth.l.phelps.mil@us.navy.mil
社区恢复力规划和清洁能源计划
本报告的撰写得益于台北台达电子基金会的慷慨支持。作者衷心感谢支持本报告的外部审稿人、内部审稿人、同事和赞助商。外部专家审稿人包括 Megan Houston、Camille Pollan、Seth Mullendore 和 Yvonne Chan。外部审阅和支持并不意味着隶属关系或认可。内部审稿人包括 Steve Nadel、David Ribeiro 和 Lauren Ross。我们感谢 Fred Grossberg 的开发编辑和管理编辑过程；感谢 Mariel Wolfson、Sean O'Brien 和 Roxanna Usher 的文字编辑；感谢 Mary Robert Carter 的格式编排；感谢 Eric Schwass 和 Kate Doughty 的图形设计；感谢 Casey Skeens、Maxine Chikumbo 和 Wendy Koch 在发布本报告时提供的帮助。
国家人工智能研究机构
合作者 • 阿贡国家实验室 • 班尼克高中 • 百思买 • 佐治亚理工学院机器学习中心 • 红杉学院 • 德鲁特许高中 • 谷歌 • 汉普顿大学 • HerWILL • 休斯顿蒂洛森大学 • 英特尔 • ISO 新英格兰 • IVADO • 是德科技 • Kids Teach Tech • Kinaxis • 洛斯阿拉莫斯国家实验室 • 莫雷诺谷学院 • 太平洋西北国家实验室 • 包容性创新伙伴关系 • PDI 软件 • 佐治亚理工学院物理互联网中心 • 莱德 • 桑迪亚国家实验室 • 塞思邦德基金会 • 南方公司 • 德克萨斯南方大学 • 联合包裹服务公司 • 滑铁卢大学 • 维克多谷学院 • 韦斯特莱克高中 • 柏林 Zuse 研究所
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A. Feder Cooper *, Christopher A. Choquette-Choo*, Miranda Bogen*, Matthew Jagielski*, Katja Filippova*, Ken Ziyu Liu*, Alexandra Chouldechova, Jamie Hayes, Yangsibo Huang, Niloofar Mireshghallah, Ilia Shu- mailov, Eleni Triantafillou, Peter Kairouz, Nicole Mitchell, Percy Liang, Daniel E. Ho, Yejin Choi, Sanmi Koyejo, Fernando Delgado, James Grimmelmann, Vitaly Shmatikov, Christopher De Sa, Solon Barocas, Amy Cyphert, Mark Lemley, danah boyd, Jennifer Wortman Vaughan, Miles Brundage, David Bau, Seth Neel, Abigail Z. Jacobs，Andreas Terzis，Hanna Wallach，Nicolas Papernot和Katherine Lee。“机器的学习不做您的想法：生成AI政策，研究和实践的课程。” 2024。[链接]
短程和长程电子转移竞争决定有机半导体中的自由电荷产量
完整作者名单： Carr, Joshua；科罗拉多大学博尔德分校工程与应用科学学院，材料科学与工程；国家可再生能源实验室，太阳光化学 Allen, Taylor；国家可再生能源实验室 Larson, Bryon；国家可再生能源实验室 Davydenko, Iryna；佐治亚理工学院，化学与生物化学学院 Dasari, Raghunath；佐治亚理工学院，Barlow, Stephen；科罗拉多大学博尔德分校，RASEI Marder, Seth；科罗拉多大学博尔德分校，化学；科罗拉多大学博尔德分校，可再生和可持续能源研究所；佐治亚理工学院，化学与生物化学学院 Reid, Obadiah；科罗拉多大学博尔德分校，可再生与可持续能源研究所；国家可再生能源实验室，化学与纳米科学中心 Rumbles, Garry；化学与材料科学中心，国家可再生能源实验室；科罗拉多大学博尔德分校，化学与生物化学
气候变化与城市
还要特别感谢科学指导委员会 (SSC) 成员在城市与气候变化科学会议期间和会后所做的奉献和贡献：Shobhakar Dhakal（联合主席）、Seth Schultz（联合主席）、Diana Ürge-Vorsatz（联合主席）、Xuemei Bai、Aliyu Barau、Helen Cleugh、David Dodman、Richard Dawson、Boram Lee、Lykke Leonardsen、Valerie Masson-Delmotte、Megan L. Melamed、Gian C. Delgado Ramos、Roberto Sanchez Rodriguez、Debra Roberts、Cynthia Rosenzweig、Karen Seto、William Solecki 和 Maryke van Staden。我们还要感谢 Matthew Chapman、M'Lisa Colbert、Sarah Connors、Marlies Craig、Joanne Douwes、Jessica Espey、Jae Mee Lee、Robin Matthews、Sean O'Donoghue、Anne-Helene Prieur-Richard 和 Brenna Walsh 在会议前、会议期间和会议后为会议记录汇编提供的支持。
HHL算法的方程式系统 - PhysLab
2009年由Aram Harrow，Avinatan Hassidim和Seth Lloyd提出的HHL算法用于求解方程的线性系统。我们将经典算法的操作计数与HHL算法进行比较，该算法是一种量子算法，可提高计算速度。要解决这样的线性系统，我们以A |形式抛弃了我们的问题x⟩= | b⟩，哪里| x⟩和| B⟩是归一化的向量，A是遗传学矩阵。该过程涉及通过使用量子相估计（QPE）子例程来找到Ma-Trix的特征值。这反过来利用了反量子傅立叶变换（QFT）。然后，确定的特征值用于实现受控的机构，以有效地找到矩阵a的倒数。这使我们能够计算| X = A - 1 | B⟩。最后一步是取消计算相位估计。我们接下来讨论该算法在物理硬件上的实现，并在IBM的量子计算机上模拟结果。
腊肠犬也会得糖尿病！
本书的内容由 J. Catharine Scott Moncrieffi（文学硕士、兽医学硕士、理学硕士、DACVIM、DECVIM）；Andrea Goldyn（医学博士、DABP）；Amy Wackerly（理学学士（体育管理）、理学学士（基础教育）；Ann Mennonno（理学硕士）；Alejandro Cuza（博士）；以及 Adrianne Fisch（理学学士（消费者和社区研究））审阅。书籍设计由 Allison Carey（文学学士（美术））完成。照片由 Seth Bossingham、Vincent Walter 和美国国家海洋哺乳动物基金会提供。翻译由 Mauricio de Gortari（兽医学硕士、理学博士）和 Julio Cesar Lopez Otero（文学硕士）完成。我们还要感谢普渡大学出版社社长 Peter Froehlich 和他的团队 Katherine Purple、Bryan Shaffer、Alexandra Hoffi、Kelley Kimm 和 Becki Corbin。
关于量子神经网络
量子神经网络作为将经典神经计算与量子计算相结合的新领域，其早期定义在 21 世纪相当模糊和令人满意。2020 年，量子神经网络被广泛定义为将量子计算功能与人工神经网络相结合的模型或机器学习算法 [1]，这剥夺了量子神经网络的根本重要性。我们认为，量子神经网络的概念应该根据其最普遍的功能来定义，即表示任意量子过程振幅的工具。我们的推理基于量子力学中费曼路径积分公式的使用。这种方法已在许多著作中用于研究量子宇宙学的主要问题，例如宇宙的起源（例如，参见 [2]）。事实上，我们的宇宙是否是量子计算机的问题是由 Seth Lloyd [3] 提出的，他的答案是“是”，但我们认为宇宙可以被视为一个量子神经网络。