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从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
分析师讲义2024年2月15日
印度 - 美国关系：持续存在的挑战：主练习问题：问题：印度的新兴挑战是美国关系吗？在这种情况下，检查印度和美国之间签署的最新信托倡议。（15分，250个单词）
genh2r：通过可扩展的模拟演示和模仿
本文介绍了GenH2R，这是一个学习基于远见的人类到机器人（H2R）han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交，包括程序模拟资产创建，自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库，敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境，并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法，该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后，我们提出了一种4D模仿的学习方法，该方法通过将来的预测目标增强，以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下，模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高（至少 +10％的成功率）。
量子纠缠、隐形传态和随机性
摘要。对单个量子系统（例如单个光子、原子或离子）的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作，它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性，其次，奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger，以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。
与AI相互作用：令人不安的山谷和... div>的问题
带机器”（Wagner，2017年）然而，人形机器人的劣势是：它们越多地像人类，他们往往会令人不安，有时是令人反感的，这种现象被称为“令人不安的山谷”。 div>Masahiro Mori是东京学院的机器人教授，他写了一篇文章（Mori，1970），讲述了他如何想象人们对机器人的反应，这些机器人看起来像是人类的反应。 div>特别是，他提出了一个假设，即一个人对人源化机器人的反应将在接近但没有实现的情况下从同理心变成反击，再到更现实的外观（图1）。 div>有几个因素导致这些不适感，包括人形机器人中低质量特征的异常，例如抗自然的肤色和异常的眼睛，与死者的相似之处，以及对应对面部特征的期望。 div>
II-III期非小细胞肺癌的围手术期免疫疗法：随机对照试验的荟萃分析基础 L-DOS47升高胰腺癌肿瘤pH并增强对免疫疗法的反应 蒙特卡洛法的进步用于模拟具有碳基填充物的导电聚合物复合材料的电渗透行为 科学期刊 科学期刊 可持续性
结果：最终分析中包括三个RCT（Keynote-671，Nadim II和Aeegean）。PIO group (neoadjuvant platinum-based chemotherapy plus perioperative immunotherapy) exhibited superior ef fi cacy in OS (hazard ratio [HR]: 0.63 [0.49-0.81]), EFS (HR: 0.61 [0.52, 0.72]), objective response rate (risk ratio [RR]: 2.21 [1.91, 2.54]), pathological complete response （RR：4.36 [3.04，6.25]），主要病理反应（RR：2.79 [2.25，3.46]），R0切除率（RR：1.13 [1.00，1.26]）和辅助治疗速率（RR：1.08 [1.08 [1.01，1.15]）与PP组（NeoAdjuvivant Plasity Plaser Plaser Plaser Planeboers plyoper plyoper plyoper plyoper）相比。在亚组分析中，EFS几乎在所有亚组中都倾向于PIO组。BMI（> 25），T阶段（IV），N阶段（N1-N2）和病理反应（具有病理完全反应）是PIO组的有利因素。在安全评估中，PIO组表现出更高的严重AE（28.96％比23.51％）和AES导致治疗中断（12.84％比5.81％）。同时，尽管总的不良事件，3-5级不良事件和致命的不良事件倾向于有利于PP组，但差异在统计学上并不显着。
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。 “高通量
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41，no。1（2022）：96-107。doi：10.1038/s41587-022-01410-2
OVW 讲义 回复：新冠疫苗和检测
该项目由美国司法部妇女暴力问题办公室颁发的资助编号 15JOVW-21-GK-02240-MUMU 资助。本出版物/计划/展览中表达的观点、调查结果、结论和建议均为作者的观点，并不一定反映美国司法部的观点。
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
