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论计算短离散对数的量子算法中的后处理
摘要 我们重新审视了 Ekerå 和 Håstad 最近提出的用于计算短离散对数的量子算法。通过仔细分析该算法引起的概率分布，我们发现其成功概率高于以前报告的概率。受对分布理解的加深的启发，我们提出了一种改进的后处理算法，该算法比原始后处理算法效率更高、能够实现更好的权衡并且需要的运行次数更少。为了证明这些说法，我们通过对给定对数引起的概率分布进行采样，为该量子算法构建了一个经典模拟器。这个模拟器本身就是一项重要贡献。我们用它来证明，在针对具有短指数的 RSA 和 Diffie–Hellman 的加密相关实例时，Ekerå–Håstad 不仅在每次单独运行中，而且在整体上都比 Shor 更具优势。
使用离散小波对面部皮肤类型进行分类...
使用离散小波变换、对比度、局部二值模式和支持向量机对面部皮肤类型进行分类 INDRIYANI 1、I MADE SUDARMA 2 1 巴厘岛计算机信息和技术管理中学 (STMIK STIKOM Bali) 电子邮件：indry.joice@gmail.com 2 乌达亚纳大学 电子邮件：imasudarma@gmail.com 摘要 化妆品对皮肤有两种影响，即积极影响和消极影响。根据皮肤类型使用化妆品会对皮肤产生积极影响，而使用不适合皮肤类型的化妆品会对皮肤产生负面影响。每个人的皮肤类型都不一样，因此在决定购买合适的化妆品之前了解皮肤类型非常重要。本研究将利用数据挖掘的概念构建一个可以对面部皮肤类型进行分类的智能系统。本研究使用离散小波变换 (DWT)、对比度和局部二值模式 (LBP) 来提取面部图像中包含的特征，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器来确定面部皮肤类型。根据实验结果，证明了所提出的方法能够正确对面部皮肤类型进行分类。所提出的方法的平均分类准确率为 91.66%，平均运行时间为 31.571 秒。
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
fy-24 备用 ldo/cwo 主要更新离散要求
注意：全部如果申请人的素质支持所要求的总人数，则按指定人要求的数量进行选择。但是，如果素质水平不支持所要求的总人数，则重要的是只选择最优秀且完全合格的人员。在所有情况下，都必须考虑相关的民用经验。指定人选选拔指导潜艇 623X 指定人对具有工程/维护和维修背景的水面和潜艇等级开放。优先考虑的候选人在潜艇船体、机械和电气维护领域拥有修理 (623X) 技术专长。应优先考虑具有潜艇资格、曾在潜艇投标船或造船厂的维修部门任职（民用造船厂经验同样可以接受）并拥有中级维修和质量保证 (QA) 方面的丰富知识和经验的候选人。所有申请人都应全面发展，并具备以下资格和 NEC：QA 工匠、QA 检查员、QA 主管、NUC/NON-NUC QA/焊接/机械加工资格、干甲板掩体/海豹突击队运载工具技术员 (NEC 9534/9535/5306)。完成主管级值班资格（潜艇：DOOW、COW、EOOW、EWS、ERS、DCPO、CDO。水面：EOOW、PPWO、EWS、PPWS、CMO、CRAO）对于确定申请人的实力至关重要。完成高级维修资格（RDO、RDC、AQAO、QAS）的申请人非常受欢迎。对于潜艇和水面等级，EOOW、PPWO、EWS、PPWS、EDPO 和 RDPO 等资格是同等资格，应给予同等重视。预备役部队不再使用海军核推进 LDO。进入预备役部队的现役部队士兵不保留海军核动力 NEC。预备役部队希望特别考虑让拥有海军核推进 NEC（例如 N13O-N16O、N23O-N26O 或旧版 3353、3354、3355、3356、3383、3384、3385、3386）的前海军核推进人员加入预备役部队 623X LDO 计划。已获得监管海军核推进 NEC（例如 N13S-N16S、N23S-N26S 或旧版 3363、3364、3365、3366、3393、3394、3395 或 3396）的人员非常受欢迎。预备役 623X LDO 的主要任务是支持潜艇维护；至关重要的是，那些在维护和质量保证方面拥有全面背景的人员应得到特别考虑，以加入预备役 623X LDO 计划。
结构化离散数据的生成模型及其在药物发现中的应用
我的论文重点关注生成模型及其在离散数据中的应用。我们提出了新颖的算法，将最先进的生成模型的见解与离散数据类型的领域特定知识相结合。这些算法旨在增强与训练数据的属性相似性，提高数据有效性，并提高生成输出的整体质量。我的论文的第一部分研究了使用上下文无关语法将几何图像转换为离散表示。我们讨论了在大型搜索空间中识别合适表示的有效且可扩展的技术。我的论文的第二部分研究了变分自动编码器 (VAE) 在恢复嵌入在低维流形中的高维数据时的行为，评估了它们恢复流形及其上的数据密度的能力。将我们对 VAE 的探索扩展到离散数据领域，特别是在分子数据生成中，我们发现一种增强 VAE 对连续数据的流形恢复的方法也显著改善了离散数据生成。我们使用 ChEMBL 数据集和两个较小的蛋白质靶标活性分子数据集研究了它的优点和局限性。最后，为了解决生成稳定三维分子的难题，该论文将不可微分化学预言机 GFN2-xTB 融入去噪过程，以改善几何形状和稳定性。该方法已在 QM9 和 GEOM 等数据集上得到验证，表明生成的分子具有更高的稳定率。
缓慢但灵活还是快速但僵硬？离散和连续过程比较
在处理由多个步骤组成的复杂任务时存在权衡。高级认知过程可以找到在不确定环境中实现目标的最佳动作序列，但是它们很慢，需要大量的计算需求。相比之下，较低级别的处理允许快速对环境刺激做出反应，但能力有限，无法确定最佳作用或在无法满足期望时进行重新启动。通过重申相同的任务，生物生物可以找到最佳的权衡：从动作原始素中，复合轨迹逐渐通过创建特定于任务的神经结构而逐渐出现。主动推理的两个框架 - 最近的大脑范式，将动作和感知视为同样的自由能最小化的势在必行 - 很好地捕获了人类行为的高级和低级过程，但是在这些术语中如何进行任务专业尚不清楚。在这项研究中，我们比较了动态选择任务上的两种策略：具有计划功能的混合（离散连续）模型和具有固定过渡的连续模型。这两个模型都依赖于层次结构（内在和外部）结构，非常适合定义到达和掌握运动。我们的结果表明，仅连续模型的性能更好，并且资源消耗最少，但其灵活性较小。最后，我们提出了离散的动作如何导致连续吸引子并将两个框架与不同的运动学习阶段进行比较，从而为对生物启发的任务适应的进一步研究奠定了基础。
丰富而活性的乙酰胶增强了蓝色碳生态系统的二氧化碳
在特定细胞类型中具有精确活性水平的工程调控DNA序列具有巨大的医学和生物技术潜力。然而，可能序列的庞大组合空间和复杂的调节语法管理基因调控已被证明对现有的apar术具有挑战性。监督了由本地搜索算法提出的评分序列的深度学习模型，忽略了功能序列空间的全局结构。尽管基于扩散的生成模型在学习这些分布方面已显示出希望，但它们在调节性DNA中的应用受到限制。评估生成序列的质量也仍然具有挑战性，这是由于缺乏统一的框架来表征调节DNA的关键特性。在这里，我们引入了DNA离散扩散（D3），这是一种具有靶向功能活性水平的有条件采样调节序列的生成框架。我们开发了一套全面的评估指标套件，以评估生成序列的功能相似性，序列相似性和调节组成。通过对跨越人类启动子和型增强子的三个高质量功能基因组学数据集进行基准测试，我们证明，D3优于捕获顺式调节语法的多样性和生成更准确地反映基因组调节性DNA特性的序列的现有方法。此外，我们表明D3生成的序列即使在数据限制的情况下，也可以有效地增强监督模型并提高其预测性能。
Cas9 通过错配和超螺旋调节离散步骤来查询 DNA
CRISPR-Cas9 核酸酶因其可编程靶向和切割 DNA 的能力而被广泛用作分子和细胞生物学工具。Cas9 通过解开 DNA 双螺旋并将其相关向导 RNA 的 20 个核苷酸部分与一条 DNA 链杂交，形成 R 环结构来识别其目标位点。需要对 R 环形成进行动态和机械描述，以了解目标搜索的生物物理学，并开发合理的方法来减轻脱靶活动，同时考虑基因组中扭转应变的影响。在这里，我们使用转子珠跟踪 (RBT) 研究了 Cas9 R 环形成和坍塌的动力学，这是一种单分子技术，可以同时以碱基对分辨率监测 DNA 解旋和实时荧光标记大分子的结合。通过测量双螺旋解旋时的扭矩变化，我们发现 R 环形成和坍塌通过瞬时离散中间体进行，与初始种子区域内的 DNA:RNA 杂交一致。通过在受控机械扰动下对靶序列和脱靶序列进行系统测量，我们描述了序列错配的位置依赖性效应，并展示了 DNA 超螺旋如何调节 R 环形成的能量景观并决定进入能够稳定结合和切割的状态。与此能量景观模型一致，在批量实验中，我们观察到生理负超螺旋下的混杂切割。本文提供的 DNA 询问的详细描述提出了改进 Cas9 作为基因组工程工具的特异性和动力学的策略，并可能启发利用对 DNA 超螺旋的敏感性的扩展应用。
Cas9 通过错配和超螺旋调节离散步骤来查询 DNA
CRISPR-Cas9 核酸酶因其可编程靶向和切割 DNA 的能力而被广泛用作分子和细胞生物学工具。Cas9 通过解开 DNA 双螺旋并将其相关向导 RNA 的 20 个核苷酸部分与一条 DNA 链杂交，形成 R 环结构来识别其目标位点。需要对 R 环形成进行动态和机械描述，以了解目标搜索的生物物理学，并开发合理的方法来减轻脱靶活动，同时考虑基因组中扭转应变的影响。在这里，我们使用转子珠跟踪 (RBT) 研究了 Cas9 R 环形成和坍塌的动力学，这是一种单分子技术，可以同时以碱基对分辨率监测 DNA 解旋和实时荧光标记大分子的结合。通过测量双螺旋解旋时的扭矩变化，我们发现 R 环形成和坍塌通过瞬时离散中间体进行，与初始种子区域内的 DNA:RNA 杂交一致。通过在受控机械扰动下对靶序列和脱靶序列进行系统测量，我们描述了序列错配的位置依赖性效应，并展示了 DNA 超螺旋如何调节 R 环形成的能量景观并决定进入能够稳定结合和切割的状态。与此能量景观模型一致，在批量实验中，我们观察到生理负超螺旋下的混杂切割。本文提供的 DNA 询问的详细描述提出了改进 Cas9 作为基因组工程工具的特异性和动力学的策略，并可能启发利用对 DNA 超螺旋的敏感性的扩展应用。
使用离散扩散
在特定细胞类型中具有精确活性水平的工程调控DNA序列具有巨大的医学和生物技术潜力。然而，可能序列的庞大组合空间和复杂的调节语法管理基因调控已被证明对现有的apar术具有挑战性。监督了由本地搜索算法提出的评分序列的深度学习模型，忽略了功能序列空间的全局结构。尽管基于扩散的生成模型在学习这些分布方面已显示出希望，但它们在调节性DNA中的应用受到限制。评估生成序列的质量也仍然具有挑战性，这是由于缺乏统一的框架来表征调节DNA的关键特性。在这里，我们引入了DNA离散扩散（D3），这是一种具有靶向功能活性水平的有条件采样调节序列的生成框架。我们开发了一套全面的评估指标套件，以评估生成序列的功能相似性，序列相似性和调节组成。通过对跨越人类启动子和型增强子的三个高质量功能基因组学数据集进行基准测试，我们证明，D3优于捕获顺式调节语法的多样性和生成更准确地反映基因组调节性DNA特性的序列的现有方法。此外，我们表明D3生成的序列即使在数据限制的情况下，也可以有效地增强监督模型并提高其预测性能。