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量子排队延迟
引言 量子信息处理系统有可能引发下一次技术革命 [1]–[3]，实现量子通信 [4]–[7]、量子传感 [8]–[10]、量子计算 [11]–[15] 以及下一代定位、导航和授时 [16]–[18] 等各种应用。虽然量子网络的物理实现正在迅速发展 [19]–[22]，但对于物理层之外可靠高效传输量子信息所必需的操作策略的设计和分析知之甚少。特别是，量子数据的排队延迟，称为量子排队延迟 (QQD)，是量子网络信息传输的关键问题之一。与经典排队延迟相比，排队延迟对量子网络更为重要：量子态与环境相互作用，如果不按时传递，将会丢失大量信息 [23]–[25]。分析 QQD 的困难有两个方面。首先，可以说没有数学模型能够描述量子网络中的排队节点和排队过程。这样的模型必须与物理实现相符（例如，
航空运营和延误管理
2.1 强枢纽计划（假设数据） 15 2.2 弱枢纽计划（假设数据） 15 2.3 滚动枢纽计划（假设数据） 16 2.4 出站和中转行李处理流程 2 0 2.5 进站行李处理流程 2 0 2.6 国内航班的 B737 周转操作 2 4 2.7 计划、周转时间和延误之间的关系 27 2.8 902 航班的 PDF 和 CDF 31 2.9 到达 PDF 和出发 PDF 之间的关系 31 2.10 208 航班实际周转时间样本的 PDF/CDF 33 2.11 208 航班实际出发时间的 PDF/CDF 33 2.12 由于进站飞机到达延误导致的出发延误的发展 36 2.13 到达时间 f(t) 和周转运行效率 (m2) 和出发时间 g(t) 38 2.14 所选航空公司的飞机类型和机队结构 4 8 2.15 计划时间成本与飞机大小的比较 50 2.16 从实际飞行数据拟合的到达时间模式 (PDF) 5 1 2.17 数值分析中使用的各种 Beta 函数 (PDF) 52 2.18 所选 Beta 函数的 CDF 53 2.19 BA 示例的 Beta (3,10) 到达成本曲线 54 2.20 BD 示例的 Beta (3,10) 到达成本曲线 55 2.21 根据观测和模型输出的 RR-X 出发准时性 56 2.22 根据观测和模型输出的 RR-Y 出发准时性 58 3.1 ATMS 框架 70 3.2 ATMS 实时数据流程图 7 1 3.3 示例航班 XY001 7 2 ATMS 主菜单 3.4 i
航班延误预测与误差......
准确预测航班延误是建立更高效的航空业务的基础。航空公司的核心业务是客户满意度。我们的预测在所有民航利益相关者的决策过程中都至关重要。恶劣天气、机械原因和飞机延误到达出发地都会导致航班延误和客户不满。利用航班数据和天气数据，我们提出了一个准时到达航班的预测模型。该项目使用机器学习模型，如决策树回归、贝叶斯岭、随机森林回归和梯度提升回归来预测某个航班是否会晚点到达。
COVID-19疫苗接种延迟的影响：建模...
图2：使用芝加哥的数据对感染，住院和死亡（实心线）的模型预测。条形表示报告，信封为90％CI。在右下图中描绘了相关基本繁殖率的相应的7天移动平均值。
环境氧气水平调节同种异体干细胞移植后肠道营养不良和GVHD严重程度
延迟折现描述了延迟奖励的迅速失去价值作为延迟的函数，并用作冲动决策的一种衡量标准。可燃香烟吸烟者中的尼古丁剥夺可以增加延迟折扣。我们的目的是探索在电子尼古丁输送系统（ENED）用户之间尼古丁剥夺后折现的变化。仅使用目的的三十名年轻人（18-24岁）参加了两个实验室课程：一个像往常一样蒸发，另一个是在烟碱剥夺16小时后（生化评估）。在每个会议上，参与者都完成了渴望措施，并在小型，即时奖励和大型，延迟的人之间提供了三个假设的延迟折扣任务（Money-Money-Money; e-liquid-e-e-liquid; e-liquid-Money）。
