V Veitch、SAH Mousavian、D. Gottesman 和 J Emerson。稳定器量子计算的资源理论。《新物理学杂志》,16(1):013009,2014 年
通讯作者:shahabbayatzadeh@gmail.com https://doi.org/10.22105/mrpe.2025.499771.1137 被许可人。绩效评估的现代研究。本文为开放获取文章,根据知识共享署名 (CC BY) 许可条款和条件分发(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0)。
- 量子特性可用于显著增强传感和测量技术,实现超越传统物理学所能达到的精度测量。据美国前理论物理学教授、专门研究量子传感和量子成像的乔纳森·道林和澳大利亚理论量子物理学家、专门研究量子反馈控制和量子测量的杰拉德·米尔本称,量子传感将对导航、射频通信、地质勘探和医疗诊断等领域产生重大影响。他们的研究表明,量子传感将对环境变化、引力场、电磁辐射甚至分子结构提供更准确、更灵敏的检测。由于量子传感器依靠量子粒子进行测量,因此它们本质上比传统传感器更灵敏,从而引入了大量新的应用、数据洞察和决策能力。
(2)Sonaca是一家成立于1978年在比利时的公司。Sonaca是通过其子公司和北美地区的子公司和生产地点,在全球范围内活跃于民用,国防和空间应用的综合金属航空结构的开发,制造和组装。Sonaca提供了从航空结构概念设计到飞机组件中必需的组件工程和制造(Aerostructures)的完全集成的解决方案,Sonaca的核心业务专注于机翼航空机构,尤其是SLAT系统。Sonaca在比利时成立,最终由Walloon地区主权投资基金Wallonie Entreprendre控制。
自工业革命以来,化石燃料燃烧和土地使用变化已导致二氧化碳(CO 2)的大量排放到大气中。在1850年至2020年之间,人为CO 2排放总计2420±240 GT,相当于陆地生态系统中存储的碳量(2500 GT; IPCC,2023)。当今大气中,大约有50%的发射CO 2仍然存在于辐射强迫,快速的气候变化,全球平均温度的升高以及一套相关的生态,社会和经济后果(例如,Huckelba和Van Lange,2020#15)。为了响应,量化和增强自然C隔离的努力增加了,尤其是在管理和审计可以直接进行的本地尺度上,而C隔离目标不与包括农业和城市定居在内的关键土地使用竞争(Freedman等人,2009年)。随着土地上空间的压力,对海洋环境的碳存储潜力的兴趣已加剧(例如,Nelemann和Corcoran,2009年; McLeod等,2011; MacReadie等人,2017年; Lovelock和Duarte,2019年)。 特别的重点是植被沿海的“蓝碳”生态系统,其中包括红树林,盐木和海草草地,海洋被子植物可以比许多陆地生态系统更具污染和储存碳(McLeod et al。,2011年)。Nelemann和Corcoran,2009年; McLeod等,2011; MacReadie等人,2017年; Lovelock和Duarte,2019年)。特别的重点是植被沿海的“蓝碳”生态系统,其中包括红树林,盐木和海草草地,海洋被子植物可以比许多陆地生态系统更具污染和储存碳(McLeod et al。,2011年)。这些生态系统还提供了多种生态系统服务,包括风暴浪潮保护,海平面上升,托儿所的养殖场,水的清晰度和栖息地(de los Santos等,2020),但在拥有历史悠久的范围的50%的地球上是最受威胁的生态系统,但已有遗失的范围(杜尔特(Duart),却是杜尔特(Duart)的50%。
结果:平均发病年龄为45(SD+12.8)年,中位疾病持续时间为12.4(IQR 7.3至17.5)年。338(94.1%)的总RA患者接受了常规的合成DMARDS [CSDMARD],同时基于报销类型,202(4.45%)中有9名接受了生物DMARDS [BDMARDS]。最常用的dmard是甲氨蝶呤[MTX]。目前,在359个中,有155名(43.2%)用2个DMARD治疗,而148(41.2%)进行了DMARD单一疗法。患者的疾病活性仅接受Csdmard(s)为低(<3.2),中度(> 3.2至5.1)和高(> 5.1),分别为44.4、45.8和8.2%的比例。接受和收到BDMARD的患者人数很小(21例)。其中,有76.2%的响应者是50%的治疗靶标,而(25%)具有无药物缓解。只有4.5%的长期BDMARD,其中38.1%的疾病活性低[LDA]和61.9%的DAS中等DA。低剂量皮质类固醇[LDC]总体处方为63.5%。在CSDMARDS组中,其使用与较高的DA有关;低,中度和高DA的患者中的52.3、69.7和82.1%。在达到治疗靶标的患者中,有61.8%的缓解率/LDA> 1年。与实现目标相关的因素是缓解,诱导MTX和DMARDS启动后的早期缓解的历史。
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摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法,利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架,该框架结合了生成对抗网络(GAN),LSTM,基于自动编码器的异常检测模型(ABAD)和其他算法,以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明,合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功,但仍然存在不平衡的数据集,噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性,以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
1 美国东北大学网络科学研究所和物理系,马萨诸塞州波士顿 02115;2 美国哈佛医学院布莱根妇女医院医学系钱宁网络医学分部,马萨诸塞州波士顿 02115;3 美国哈佛大学生物医学信息学系,马萨诸塞州波士顿 02115;4 美国哈佛大学哈佛数据科学计划,马萨诸塞州剑桥 02138。5 Scipher Medicine,221 Crescent St, Suite 103A,马萨诸塞州沃尔瑟姆 02453;6 美国东北大学物理系,马萨诸塞州波士顿 02115;7 萨班哲大学工程与自然科学学院,土耳其伊斯坦布尔 34956;8 美国马萨诸塞州波士顿大学 NEIDL 微生物学系;9 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院医学系10 匈牙利布达佩斯 1051,中欧大学网络与数据科学系。 * 这些作者的贡献相同