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利用自旋压缩实现对称态的通用控制
对称系统的控制及其应用。——量子系统的通用控制是量子计算和量子信息处理中更普遍的一个关键基石。在传统的基于量子比特的量子系统中，单量子比特门和双量子比特纠缠门提供了对任意数量量子比特进行通用控制的所有要素 [1] 。尽管如此，大多数状态的创建都需要顺序应用多个门，而这些门的数量会随着量子比特的数量而呈指数增长 [2] 。这对于大多数状态来说都是不切实际的，即使对于较少数量的量子比特（例如 40 个量子比特）也是如此。大量的门与目前的量子计算机架构不兼容，因为这些架构的相干时间较短 [3] 。因此，人们非常需要能够使用更具可扩展性的多项式数量门来创建所需量子态的操作集。近年来，人们对任意两个组成量子比特之间具有置换对称性的量子态的兴趣日益浓厚。这些状态用于许多平台，例如在谐振子（连续变量）、多级系统（qudits）和不可区分量子粒子集合中编码量子信息的平台。自然产生对称态的著名系统包括氮空位中心[4]、核磁共振系统[5]、超导电路[6 – 8]、捕获离子[9 – 11]、中性原子[12,13]和量子点[14,15]。组成这些系统的各个量子粒子是不同的，但组合系统由相同的对称态希尔伯特空间描述。为了将状态保持在对称希尔伯特空间内的操作，它应该对整个粒子群对称地作用。最简单的此类操作是同时作用于每个粒子状态的相干旋转和对所有粒子组合状态的自旋压缩。这些操作已在理论上进行了彻底探索[16,17]，并在实验中得到了证实[18-22]，例如
信息论和变分推断的平方和松弛
摘要 我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，以及 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还提供了基于量子信息理论的谱信息散度的计算效率更高的松弛方法。对于上述所有任务，除了提出新的松弛方法外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
采用可再生能源实现环境可持续性：来自偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 的证据
碳排放对环境的影响使得一些可持续发展目标难以实现。尽管国际机构做出了努力，但由于转型尚未完成，仍然需要解决这个问题。因此，本研究调查了 1998 年至 2021 年期间全球化、经济增长、金融包容性、可再生能源和政府机构对碳排放的影响。为了能够评估变量的直接和间接影响，采用了偏最小二乘结构方程模型，其中可再生能源作为中介，并采用两阶段最小二乘法进行稳健性检验。研究结果表明，全球化促进了可再生能源的使用，但金融包容性对可再生能源的使用有负面影响。可再生能源对碳排放有直接的积极和显著影响。金融包容性对碳排放有间接的负面和显著影响。结果表明，更多的金融包容性启蒙将有助于平稳过渡，并且应该在执行所有环境法规的前提下接受全球化。
多摩学分析揭示了与III期肺肺癌鳞状细胞肺癌患者的免疫疗法相关的免疫特征
多摩学分析揭示了与III阶段长-MAP S1400I试验Edwin Roger 1，Jiexin Zhang 2，Dzifa Yawa Duose 1，Duose Duose 1，1，diva Yawa Zhang 2，div>与IMNUONORAPY受益相关的免疫特征。 Edgar Gonzalez-Kozlovan 3,4,5,6，Mary W. Redman 7，Hong Chn 8，Ganiraju C. Manyam 2，Gaytri Kumar 1，Jianhua Zhang 9，Xingzhi Song 9 1，Frank Rojas 1，Baili Zhang 1，Len Ting 10，Ashna Jhaveri 10，Jacob Geisberg 10，Jennifer Altretreuter 10，Franziska Michor 10，James Provencher 10，Joyce Yu 10，Ethan Cerami，Ethan Cerami 11，Kasthuri 1，Rajyalakshmi Luthra 12，Gheath Altrash 13，Hsin-hui Huang 5,14，Hui Xie 5，Manishum Patel 5，Kai Nie 5，Joclyn Harris Biswas 15，Stephen van Nostrand 10,15，Seunghee Kim-Schulze 3,4,5,6，Jhanelle E. Gray 16，Roy S. Herbst 17，Ignacio I. Wistuba 1 Bazhenova 19，Sacha Gnjatic 3,4,5,6，J.Jack Lee 20，Jianjun Zhang 8,9和Cara Haymaker 1 1 2
下一代班组武器在美国陆军寒冷地区测试中心进行测试
试验部队和空中投送系统部门以及他的家人说：“我无法形容我的谦卑。获得认可和被列入名人堂非常棒，但是当士兵、我的同事和领导层过来真正交谈时，你会感动不已。我只想感谢所有人，”霍尔声音有些哽咽地说道。霍尔解释说，成为一名陆军降落伞装配工需要做三件事：降落伞打包，打包所有人员降落伞；重型打包和重型空投，装配重型设备负载并打包重型设备降落伞；维护，维护和缝制以及修理空中物品和降落伞。霍尔在其整个职业生涯中都做过这些工作，他说：“作为一名降落伞装配工，跳伞者将他们的生命交到你手中，你的工作是确保他们的降落伞正常运转并让他们安全落地。”
超快正方根基于滤波器 - chuchu chen
摘要 - 在本文中，我们强烈提倡正方形 - 根协方差（而不是信息）对视觉惯性导航系统（VIN）的过滤，尤其是在资源约束的边缘设备上，因为其效率较高和数值稳定性。尽管VIN近年来取得了巨大进展，但在施加有限的单词长度时，它们仍然在嵌入式系统上面临资源的严格性和数值不稳定。为了克服这些挑战，我们开发了一种超快速和数值稳定的平方根滤波器（SRF） - 基于VINS算法（即SR-VINS）。所提出的SR-VIN的数值稳定性是从采用方形协方差继承而来的，而非新颖的SRF更新方法基于我们新的Permisted-QR（P-QR）的新型SRF更新方法可以极大地实现，该方法完全利用，该方法完全利用并适当地维持了平方英尺的上层三角形结构。此外，我们选择了状态变量的特殊订购，该变量适用于SRF传播中的（p-）QR操作，并更新并防止不必要的计算。通过数值研究对拟议的SR-VIN进行了广泛的验证，表明当最先进的（SOTA）过滤器存在数值困难时，我们的SR-VINS具有较高的数值稳定性，并且非常明显地，在32位单一的速度上，以速度快速旋转，可以像Sota一样快速地浮动32位单一的浮动效果。我们还进行了全面的现实实验，以验证所提出的SR-VIN的效率，准确性和鲁棒性。
Nivolumab诱导的鳞状细胞癌
一名82岁的妇女是在一线罪名成员Nivolumab 480mg上启动的，该妇女是从头开始的，为期4周的新妇女。在周期1期间，患者在下肢上形成了1级弥漫性黄斑皮炎，该皮质类固醇基于局部性皮质类固醇。皮疹的毕业生通过2-6的循环进行，每天需要50mg口服泼尼松龙，从而暂时改善。按第6周期，皮疹已转化为30至40个散射的红斑性高旋转性溃疡丘疹和结节的喷发（图1）。打孔活检表明，模仿中等孔分化的鳞状细胞carcino-mas和keratoacanthomas。nivolumab，并通过手术切除较大的病变，而小病变则通过冷冻疗法进行管理。这导致了所有病变大小的清除或减小，在接下来的几周内出现了另一种病变。此时，
技术报告：超快正方根基于滤波器的VIN
2有效的SQAURE-ROOT滤波2 2.1置换-QR分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2传播。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1 Kalman滤波器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2.2平方根滤波器。 。 。 。4 2.2.1 Kalman滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.2平方根滤波器。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.2.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.3州扩展和克隆。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3.1 Kalman滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>5 2.3.1 Kalman滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3.2平方根滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2。2.3.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.4更新。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.1 Kalman滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.2平方根滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.3证明。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 2.4.1 Kalman滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.2平方根滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.3证明。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 2.4.2平方根滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。7 2.5状态边缘化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.1 Kalman滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.2平方根滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 div>
在大供应挤压时代建立弹性
从长远来看，返回降低利率的前景也受到限制。长期利率的向上压力将来自全球的财政赤字，这是由诸如较高的国防支出（鉴于地缘政治紧张局势增长），更积极的工业政策以及增加医疗保健和与老龄化相关的支出等因素驱动的。公司需要投资于人工智能，数字化转型，可持续性（由净零承诺强调）以及供应弹性将增加压力。市场已经以“更高”的利率制度定价（图5）。