XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过辅助变量的本地探索学习基于离散能量的模型
离散结构在程序语言建模和软件工程等应用中起着重要作用。当前预测复杂结构的方法通常会以某些牺牲性不可思议的方式考虑自回归模型的障碍。基于能量的模型（EBM）为建模这种分布提供了一种更加灵活，更强大的方法，但需要分区函数估计。在本文中，我们提出了芦荟，这是一种用于学习条件和无条件eBM的新算法，用于离散结构化数据，其中使用学习的采样器来估算参数梯度，以模拟本地搜索。我们表明，能量函数和采样器可以通过新的变化形式的功率迭代形式进行有效训练，从而在灵活性和障碍性之间实现了更好的权衡。在实验上，我们表明学习本地搜索会导致具有挑战性的应用程序领域的显着改善。最重要的是，我们提出了一种用于软件测试的能量模型指导的绒毛，该模型与Libfuzzer（如Libfuzzer）具有可比性的性能。
fy-25 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，则选择指定人所要求的数字。但是，如果素质水平不支持所要求的总选择人数，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、曾在潜艇投标或造船厂的维修部门工作（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) 以及维护和材料管理 (3M) 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、3M 直至工作中心主管、NUC/NON-NUC QA/焊接/机械加工资格、干甲板掩体/SEAL 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。对于潜艇和水面舰艇等级，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。
用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
离散事件系统中的状态避免的自适应加强学习
摘要 - 强化学习（RL）已成为复杂环境中自动决策的有效范式。但是，在RL中，事件驱动的决策过程的集成仍然是一个挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将离散事件监督（DES）模型与标准RL框架相结合，以创建混合决策系统。我们的模型利用了DES的能力来管理基于事件的动态，而RL代理对连续状态和行动的适应性，从而促进了以连续和离散事件为特征的系统中更强大，更灵活的控制策略。DES模型与RL代理一起运行，通过基于事件的见解来增强策略的性能，而环境的状态过渡则由机械模型约束。我们通过模拟证明了方法的功效，这些模拟显示出比传统RL实现的性能指标的改进。我们的结果表明，这种综合方法对从工业自动化到智能交通系统的应用有望在离散事件处理至关重要的情况下。索引术语 - 预言学习，离散事件超级访问控制，混合系统，自主决策，事件驱动的动态
太空级离散RF采样收发器参考设计（Rev. A）
此参考设计是一个离散的RF采样收发器，支持瞬时信号带宽高达5GHz。设计利用-sep（空间增强的塑料）等级，辐射耐受的活性设备，设计用于空间应用。接收器使用ADC12DJ5200-SEP ADC（模数转换器）。发射器使用DAC39RF10-SEP DAC（数字到Analog转换器）。数据转换器支持各种不同的JESD模式，这些模式促进了1或2个输出通道，直至X波段的下部。接收器包括TRF0208-SEP活动Balun，用于将单端输入转换为差分输出。发射器包括TRF0108-SEP活动balun，用于将差分输出转换为单端。时钟设计位于插入主要数据转换器板顶部的子板上。时钟卡包括用于生成和分发低频时钟和参考信号向合成器，数据转换器和FPGA的LMK04832-SEP。LMX2694-SEP RF合成器将10GHz样品时钟和5GHz样品时钟提供给ADC。电源设计位于插入板底部的女儿卡上，并将电源分配处理到板上的所有活动设备上。
带有量子频率处理器的高维离散傅里叶变换门
摘要：离散傅里叶变换 (DFT) 是光子量子信息的基础，但将其扩展到高维的能力在很大程度上取决于物理编码，而频率箱等新兴平台缺乏实用方法。在本文中，我们表明，d 点频率箱 DFT 可以用固定的三分量量子频率处理器 (QFP) 实现，只需在 d 每次增量增加时向电光调制信号添加一个射频谐波即可。我们在数值模拟中验证了门保真度 FW > 0.9997 和成功概率 PW > 0.965，最高 d = 10，并通过实验实现了 d = 3 的解决方案，利用并行 DFT 的测量来量化纠缠并对多个双光子频率箱状态进行层析成像。我们的结果为量子通信和网络中的高维频率箱协议提供了新的机会。
离散神经回路中血脑屏障的靶向和瞬时开放
* 通讯作者： Nicole A. Crowley，博士 Scott H. Medina，博士 助理教授 副教授 生物学系 生物医学工程系 和生物医学工程系 宾夕法尼亚州立大学 宾夕法尼亚州立大学 511 CBE 大楼 326 Mueller 实验室 宾夕法尼亚州立大学公园 16802 宾夕法尼亚州立大学公园 16802 电话：(814) 863 – 4758 电话：(814) 863 – 0278 电子邮件：shm126@psu.edu 电子邮件：nzc27@psu.edu 缩写标题：靶向 BBB 药物递送 NPPR 热门话题 总字数：600 总图片：1 总参考文献：6
Perceval：离散变量光子量子计算软件平台
我们介绍了 Perceval，这是一个用于模拟和与离散变量光子量子计算机交互的开源软件平台，并描述了它的主要特性和组件。它的 Python 前端允许光子电路由基本的光子构建块组成，例如光子源、分束器、移相器和探测器。有各种计算后端可用，并针对不同的用例进行了优化。它们使用最先进的模拟技术，涵盖弱模拟或采样和强模拟。我们通过重现各种光子实验并模拟一系列量子算法的光子实现（从 Grover 和 Shor 的算法到量子机器学习的例子），给出了 Perceval 的实际应用示例。 Perceval 旨在成为一个有用的工具包，适用于希望轻松建模、设计、模拟或优化离散变量光子实验的实验者，希望为离散变量光子量子计算平台设计算法和应用程序的理论家，以及希望在现有的最先进的光子量子计算机上评估算法的应用程序设计者。
观察从连续到离散时间晶体的相变
抽象离散（DTC）和连续的时间晶体（CTC）是新型的动力多体状态，其特征在于稳健的SELSELRIST持续振荡，通过自发破坏ODiscrete或连续的时间翻译而出现。dtc是定期驱动的系统，可振荡于次谐波的外部驱动器，而CTC则是连续驱动和振荡的，并具有与系统固有的频率。在这里，我们探索了一个相变的连续时间晶体到离散的时间晶体。具有特征性振荡的CTC在连续泵送的原子腔系统中制备了频率ωCTC。将泵强度调节ctc的泵强度接近2ΩCTC的CTC导致可靠的锁定OΩCTC锁定至ωDR2，因此DTC出现了。量子多体系统中的这种相变与谐波注射锁定的锁定锁定力和电子振荡器或激光器有关。
光学离散偏振与连续正交变量之间的混合纠缠
量子纠缠是实现光量子信息处理 (QIP) 不可或缺的资源 [1-7]。传统上，通过利用符合波粒二象性的光的两个不相容方面之一来实现纠缠，两类方法同时发展起来。因此，这些发展导致了信息编码的两个不同方向，即使用有限维的离散变量 (DV) 状态（如光子数、时间箱和光偏振）[1-4] 或无限维希尔伯特空间的连续变量 (CV) 状态（如场正交分量）[5-7]。在实践中，这两种编码都展示了各自的优势，但也暴露了各自的弱点。由于不太担心光子丢失，涉及单光子的 DV 协议通常享有几乎单位保真度，但依赖于概率实现和高效的单光子探测器。相比之下，CV 替代方案使用电磁场的正交分量，具有明确的状态鉴别、无条件操作和完美的同差检测效率，但由于与真空耦合，存在光子损失和固有的低状态保真度。最近，人们做出了显著的努力 [8-22]，利用这两种方法的优点来克服固有的个体局限性。在统一的混合架构中集成 DV 和 CV 技术方面取得的进展表明，我们能够分配和互连光学 DV 和 CV 量子态（或量子比特）。我们可以设想一个异构量子网络，要求在两种编码之间进行匹配的信息传输。因此，这些混合技术为实现可扩展的 QIP 和量子通信提供了新的思路。虽然将 DV 工具箱与 CV 框架相结合的努力早在二十年前就已开始用于生成非高斯状态，但它