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空气压缩机控制 - 压缩空气最佳实践
负责 BOGE America 的所有当前和未来项目。Michael Troyer 为 BOGE 带来了多年的压缩空气行业经验、客户服务态度以及强大的机械和电气能力。在 BOGE，他将管理北美和南美 BOGE 分销商网络的所有保修和技术支持。Michael 的职业道德、人际交往能力和压缩空气知识将为 BOGE America 团队增光添彩。BOGE America 总经理 Scott Woodward 评论道：“Michael Troyer 加入 BOGE America 已经很强大的团队将对我们为分销商网络提供卓越客户服务和技术支持的努力大有裨益。”
量子计算机研发与产业趋势
• G. Carleo、M. Troyer，“使用人工神经网络解决量子多体问题”，Science 355, 602 (2017)。 • M. Broughton 等人，“TensorFlow Quantum：量子机器学习的软件框架”，arXiv:2003.02989。 • K. Osaki、K. Mitarai、K. Fujii，“拓扑有序系统的经典优化变分量子特征求解器”，AQIS 2020。
管理数学：Bope的大胆
使用多阶段，离散时间，随机生产库存模型。我立即意识到，对于提供有用的输出的任何模型，生产能力（Tayur，1993a）都需要受到限制，显然违反了著名的Clark -Scarf模型。通过通过无穷小的扰动分析获得的样品路径衍生物（IPA）（Glasserman＆Tayur，1995）获得的，几乎没有假设（尤其是平稳性或具有特定的需求或具有特定的分布形式，分布形式，甚至仅限于纯连续或纯粹的组装或纯粹分配网络的拓扑），这是自来就可以提供的第一个新颖的方法，即在现代的范围内，即在现代的范围内，供应。可以大规模实施的复杂解决方案（Tayur，2013年），其业务指标（服务水平，营运资本投资）的绩效非常出色，对损益表和资产负债表的影响（从而提高了股东的价值和股票价格（从而在公共贸易公司中提高股东价值和股票）（Troyer等人，除了满意的学术需求（Classerman＆1994年）外，收敛）。
推进基因组学以改善健康公平
Ebony B Madden 1，Lucia Hindorff 1，Vence L Bonham 1，Tabia Henry 2，Esteban G Burchard 3，Kellan E Baker 4，Rene L Begay 5,6，John D Carpten 9,10，Faith E Fletcher 11，Stephanie M Fuleterton 12，Stephanie M Fullerton 12，Nanibaa'A Garrison'A Garrison'Garrison 6,13,13,13,15,1-15，15，1-15，15，1-15，1-15，15，1-15，1-15，1-15，15， Vanessa y hiratsuka 17,18 , James e Hordreth 19 Halbert 21 , Michael Inouye 22 , Amber Jackson 1 , Latrice G Landry 23 , Rick kittles 24 , Jeff T Leek 25 , nie Limitdi 26 , Nicole C Lockhart 1 , Elizabeth or of 27 29,30 , l Saulosberry 31 , Schools Lotta E 32 , Jennifer L Troyer 1 , Benjamin S Wilfon 33，Genevieve L Wojcik 34，Judy H Cho 20，Sandra S-J Lee 30，
重新审视在线量子态学习
理论也可能有助于解决量子计算和量子信息中的一些有趣问题（Carleo and Troyer 2017）。在本文中，我们应用在线学习理论来解决学习未知量子态的有趣问题。学习未知量子态是量子计算和量子信息中的一个基本问题。基本版本是量子态断层扫描问题（Vogel and Risken 1989），旨在完全恢复未知量子态的经典描述。虽然量子态断层扫描可以完整地表征目标状态，但成本相当高。最近的进展表明，在最坏情况下完全重建未知量子态需要指数级的状态副本（Haah 等人 2016；Odonnell 和 Wright 2016）。然而，在某些应用中，没有必要完全重建未知量子态。一些辅助信息就足够了。因此，一些学习任务会继续学习将一组双结果测量应用于未知状态的成功概率，并考虑某些指标。其中，阴影层析成像问题 (Aaronson 2018) 要求均匀估计集合中所有测量的成功概率。Aaronson (2018) 表明，阴影层析成像中未知状态所需的副本数量与量子比特的数量几乎呈线性关系，并且与测量次数呈多对数关系。更一般地，它可能不需要均匀估计所有双结果测量中误差内的成功概率。按照统计学习理论的思想，我们可以假设在某些可能的双结果测量中存在一个分布。我们的目标是学习一种量子态，使得从分布中采样的测量分别应用于学习状态和目标状态的成功概率之间的预期差异在特定误差范围内。这被称为量子态的统计学习模型或PAC学习模型。Aaronson（2007）证明，量子态PAC学习的样本数量只随着状态的量子比特数量线性增长，与全量子态层析成像相比，这是一个令人惊讶的指数减少。