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离散粒子的纠缠和可分离性标准...
纠缠是一种重要的量子资源，可用于量子隐形传态、量子计算等，如何判断和度量纠缠或可分性成为量子信息论中的基本问题。该文通过分析广义环Z[i]2n的性质，提出了一种在Gatti和Lacalle提出的离散量子计算模型中判断任意量子态纠缠或可分性的新方法。与以前基于矩阵的判据不同，它在数学计算上操作相对简单，并且如果一个量子态可分，就能计算出可分的数学表达式。以n=2，3为例，给出了模型中所有可分离态的具体形式，为离散量子计算模型提供了一个新的研究视角。
过载中的离散任务切换
人类的多任务处理可以分为两种不同的模式（Wickens and McCarley，2008）。一种模式涉及并发执行，即同时进行两项任务，比如开车和说话。注意力通过共享大脑中有限的多种资源来分散（Navon and Gopher，1979；Meyer and Kieras，1997；Wickens，2002，2008）。另一种模式涉及顺序任务执行，此时操作员必须选择执行一项任务或另一项任务，因为在超负荷情况下无法同时执行多项任务。人类的经验提供了许多此类多任务处理在高工作负荷下崩溃的例子（Dismukes，2010；Loukopoulos et al.，2009；Wickens and McCarley，2008）。其中一些崩溃导致了悲剧：发短信使视线从路面转移，从而导致碰撞；三哩岛核电站的操作员过于专注于故障诊断，以致于没有注意到关键指标（Rubenstein and Mason，1979）；L1011 的飞行员过于专注于潜在的起落架故障，以至于他们停止了高度监控并坠毁在沼泽地中（Wiener，1977）；空中交通管制员因交通管理负担过重，忘记将一架等候的飞机移出跑道（NTSB 1991）。事实上，航空业尤其会出现几种情况，即本应具有最高优先级的任务被放弃或忽视，而其他任务则被优先考虑。
同时的统一离散扩散...
最近开发的离散扩散模型在文本到图像任务中表现出色，显示出处理多形式信号的巨大希望。在这项工作中，我们利用这些特征，并提出一个可以使用单个模型，基于文本的，基于图像的，甚至具有远见性的同时生成的统一的模型模型，该模型可以执行“模态翻译”和“多模式生成”任务。具体而言，我们通过提出一个统一的过渡矩阵来统一多模式信号的离散扩散过程。此外，我们设计了一个具有融合嵌入层和统一的目标函数的相互注意模块，以强调模式间链接，这对于多模式生成至关重要。广泛的实验表明，我们提出的方法可以与各种一代任务中的最新解决方案相当地执行。
离散试验 - 教学策略
在所有课程领域进行教学。评估将确定使用离散试验、关键反应训练和功能性例程这三种策略来教授的课程。请记住，没有必要明确“测试”每个评估项目。您也可以根据对学校和教室的观察来完成评估。评估的最初目的是指导选择合适的课程。使用计划指南跟踪课程。以下是使用离散试验教学策略教授的 1 级三种接受性语言技能的 SLP 评估示例。
同时行动博弈：离散策略
回想一下第 2 章，如果玩家必须在不知道对手选择做什么的情况下采取行动，则称游戏具有同时行动。如果玩家在完全相同的时间选择行动，则显然如此。如果玩家孤立地选择行动，即使选择是在不同的时间做出的，也不知道其他玩家已经做了什么或将要做什么，游戏也是同时的。（出于这个原因，同时行动游戏具有我们在第 2 章第 2.D 节中定义的不完全信息。）本章重点介绍玩家之间具有这种纯同时互动的游戏。我们考虑各种类型的同时游戏，为这些游戏引入一个称为纳什均衡的解决方案概念，并研究具有一个均衡、多个均衡或根本没有均衡的游戏。许多熟悉的战略情况可以描述为同时行动游戏。电视机、立体声音响或汽车的各种生产商在不知道竞争对手公司对自己产品做什么的情况下就产品设计和功能做出决策。美国选举中的选民同时投出各自的选票；没有选民在做出自己的决定时知道其他人做了什么。足球守门员和对方前锋在罚点球时之间的互动要求两名球员同时做出决定——守门员不能等到球真正被踢出后才决定往哪个方向走，因为那时就太晚了。当同步移动游戏中的玩家选择自己的行动时，她显然不知道其他玩家的选择。她也
基于得分的连续时间离散diffu
通过随机微分方程（SDE）基于得分的建模已对扩散模型有了新的视角，并在连续数据上证明了出色的绩效。但是，log-likelihood函数的梯度，即，分数函数未正确定义用于离散空间。这使得将基于得分的建模调整为分类数据并不乏味。在本文中，我们通过引入随机跳跃过程将反向过程通过连续的Markov链进行反向过程来扩散变量。此公式在向后采样期间接受分析模拟。要学习反向过程，我们将分数匹配扩展到一般的分类数据，并表明可以通过简单的条件边缘分布来获得公正的估计器。我们演示了构成方法在一组合成和现实世界的音乐和图像基准中的有效性。
离散的神经算法推理
神经算法推理旨在通过学习模型模仿经典算法的执行来捕获神经网络的计算。虽然共同体系结构具有足够的表现力，可以在权重空间中包含正确的模型，但当前的神经推理者正在努力概括分布数据。另一方面，经典计算不受分布变化的影响，因为它们可以描述为离散计算状态之间的过渡。在这项工作中，我们建议迫使神经推理者将执行轨迹保持为有限的预定状态的组合。为了实现这一目标，我们将离散和连续数据流分开，并描述它们之间的相互作用。在算法的状态转换上接受了监督训练，此类模型能够与原始算法完全保持一致。为了证明这一点，我们在多种算法问题上评估了我们的方法，并在单件任务和多任务设置中获得完美的考试成绩。此外，提出的架构选择使我们能够证明任何测试数据的学习算法的正确性。
物流和...
物流和供应链管理是复杂系统的两个示例，它们从离散事件模拟（DES）的建模和分析功能中受益匪浅。为了克服物流和供应链管理中的障碍，本研究提出了基于使用离散事件模拟的解决方案。该策略是非常深入的，特别强调了供应链系统准确表示，模拟模型的验证，场景开发，模拟结果的分析以及基于关键性能指标的性能优化。该策略强调迭代模拟，其主要目标是通过常规模型更新进行持续改进。在本研究中也讨论了供应商，生产设施，仓库，运输网络，库存，信息系统和客户。它强调了这些部分的相互联系性质，以及它们在模拟环境中的建模如何。组织可以改善其供应链运营，决策过程以及在推荐策略的帮助下推动持续改进的能力。可以通过建模这些更改来评估关键的绩效指标，包括订单履行率，库存水平，运输成本和客户幸福感，以替代策略，政策和运营调整来评估。通过建议的方法提供了使用离散事件模拟来处理供应链和物流管理的复杂性和未知数的总体框架。它为建模，分析和优化供应链运营提供了有条不紊的框架，这反过来又可以提高效率，较低的费用和当今快节奏的市场的战略优势。