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基于位置的警务策略逻辑模型
在执法后的六个月内，有针对性热点的警察呼吁在有针对性的热点中进行服务 - 基于位置的警务策略的阶段，警察策略数量的警察呼吁在实施基于地方的警察范围内，在实施基于地点的警察策略的策略范围内，在实施基于地点的警察策略呼吁服务范围内的六个月内，每个月的有针对性热点在目标的六个月内进行服务，以实施该策略，以实施警察策略，以实施警察的策略范围，该地区的策略数量涉及该策略的策略数量。在执法后六个月内有针对性的热点 - 基于地点的警务策略的阶段
CMOS 数字逻辑电路简介
图 14.1 (a) NMOS 和 (b) PMOS 晶体管作为开/关开关的操作。栅极电压控制晶体管开关的操作，电压 V DD 表示逻辑 1，0 V 表示逻辑 0。请注意，漏极和源极端子的连接未显示。
类比分类的提议 - 非形式逻辑
奥维耶多大学哲学系 奥维耶多人文校园，33011 西班牙 dalvar@uniovi.es 摘要：在本文中，我将根据类比的内部结构对其进行分类。选择该分类中使用的标准首先需要讨论任何类比的最小组成部分。据此，我将讨论类比与相似性之间以及类比与“同源”之间的区别，并强调操作和程序类比的重要性。最后，我将对不同类型的类比进行分类，这有助于进一步理解类比一般理念的某些调制之间的差异，例如原型、原型、模型、模拟、寓言、范式、经典、地图、思想实验、神话、乌托邦、反乌托邦和寓言。
三值逻辑电路的设计与实现...
三进制数系的基数为 3 [1]。基数通常定义为可以用单个数字表示的唯一数字或唯一符号的数量。在二进制系统中，使用两个逻辑符号 0 和 1 来表示一个值，而在三进制系统中，使用三个逻辑符号（0、1 和 2）。双极符号是三进制逻辑系统中的方法之一，用符号 -1、0、1 表示。在本文中，使用的符号是 0、1 和 2。三进制逻辑系统给出了三值交换的含义。与二进制逻辑系统相比，三值逻辑系统或三进制逻辑系统在设计数字电路时具有许多优点。可以减少芯片面积，更重要的是，可以轻松使用错误检测和纠错码。修订稿于 2020 年 2 月 28 日收到。 * 通信作者
蛋白质后翻译修饰（PTMS）的逻辑
图2 PTM研究中的关键范例。在所有面板中（以及本文中的其他数字），用浅红色显示了修改，绿色的蛋白质底物，蓝色的作者，黄色的橡皮擦和紫罗兰的读者。（a）通过蛋白质磷酸化调节酶糖原磷酸化酶的糖原降解活性。该酶的磷酸化和去磷酸化最终受激素胰高血糖素和胰岛素调节，通过用虚线箭头示意性地指示的信号通路。（b）蛋白质泛素化作为26S蛋白酶体降解的信号。泛素化反应是由由E1，E2和E3蛋白组成的酶促级联反应，需要ATP。底物上的Degron基序通过与E3连接酶进行物理相互作用来促进泛素化。poly（ubiquityl）atted底物通过26S蛋白酶体内的受体蛋白识别，展开和降解。（c）通过组蛋白代码调节染色质结构和基因表达。组蛋白尾部的蛋白质修饰是由作者酶安装的，由橡皮擦酶除去，并被读取器蛋白识别。（d）基于面板C的PTMS调节蛋白质的一般方案。（E）从单个蛋白质编码基因产生多种蛋白质成型的变异来源。单个基因可以剪接以产生多种同工型，可以通过差异PTM模式进一步多样化。该图中省略的蛋白质成型多样性的其他来源包括，例如，单核苷酸多态性和替代翻译起始位点。ac，乙酰化；我，甲基化； P，磷酸化； UB，泛素。
样本逻辑模型和工作计划
•HHS/CDC评估指南：开发和使用逻辑模型。心脏病和中风预防措施（DHDSP）https://www.cdc.gov/dhdsp/docs/logic_model.pdf•基于初级保健实践研究网络（PBRN）评估和计划的逻辑模型框架（PBRN） https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc3266837/•w.k.Kellogg基金会逻辑模型开发指南https://www.wkkf.org/Resource-directory/Resources/2004/01/logic-model- develoctiL-Development-guide•HHS/ACF逻辑型号提示表https://www.acf.hhs.gov/sites/default/files/fysb/prep-logic-model-ts.pdf•HRSA卫生工作人员局。初级保健培训增强评估工具包https://bhw.hrsa.gov/sites/default/default/files/bhw/grants/pcte/hrsa-pcte-module-module-2.pdf
digiq：使用SFQ Logic
摘要 - 当今超级传导量子计算机原型中对低温量子的控制提出了显着的可伸缩性挑战，这是由于产生/路由的巨大成本，需要从室温下的经典控制器发送的模拟控制信号到稀释冰箱内的量子芯片。因此，工业和学术界的研究人员致力于设计炸药内的古典控制器，以减轻这些挑战。由于CMOS逻辑的成熟度，许多工业努力（Microsoft，Intel）集中在冷冻-CMO上，作为设计炸药内经典控制器的近期解决方案。与此同时，超级导管单通量量子（SFQ）是为大规模填充内部控制器提出的替代性，不太成熟的经典逻辑家族。SFQ逻辑具有超高速度和非常低的功耗，有可能最大程度地提高可扩展性。但是，SFQ逻辑的体系结构设计由于其非常规的脉冲驱动性质以及缺乏密集的记忆和逻辑而构成了挑战。因此，在建筑层面的研究对于指导建筑师设计基于SFQ的大型量子机的经典控制器至关重要。在本文中，我们提出了Digiq，这是嘈杂的中级量表量子（NISQ） - 基于SFQ-基于SFQ-的经典控制器的第一个系统级设计。我们对基于SFQ的控制器进行设计空间利用，并共同设计量子门分解和基于SFQ的分解实现，以找到最佳的SFQ友好设计点，以交易延迟和控制能力，同时确保良好的量子algorgorithmic algorithmic actentim and Control。我们的共同设计产生了单个指令，多个数据（SIMD）控制器体系结构，具有很高的可扩展性，但对控制脉冲的校准施加了新的挑战。我们提出了软件级别的解决方案，以应对这些挑战，如果未解决的话，鉴于Qubit Hardware的缺陷，量子电路的限制会降低量子电路。为了验证和表征Digiq，我们首先使用硬件说明语言实现它，并使用最新/已验证的SFQ合成工具合成它。我们的合成结果表明，Digiq可以在稀释冰箱的紧密功率和面积预算范围内以> 42,000 QUIT的尺度运行。第二，我们通过建模执行时间和
证明计划：人工智能规划的资源逻辑
几十年来，规划语言已在人工智能中成功使用。人工智能验证和可解释人工智能的最新趋势提出了一个问题：人工智能规划技术是否可以验证。在本文中，我们提出了一种新颖的资源逻辑，即证明携带计划 (PCP) 逻辑，可用于验证人工智能规划人员制定的计划。在建模状态和资源感知计划执行方面，PCP 逻辑从现有的资源逻辑（如线性逻辑和分离逻辑）以及霍尔逻辑中汲取灵感。它还利用了 Curry-Howard 的逻辑方法，将计划视为函数，将计划前置条件和后置条件视为类型。本文提出了两个主要结果。从理论角度来看，我们表明 PCP 逻辑相对于人工智能规划中使用的标准可能世界语义是合理的。从实践角度来看，我们给出了 PCP 逻辑的完整 Agda 形式化及其合理性证明。此外，我们通过补充将 AI 规划自动解析为 Agda 证明的库来展示此实现的 Curry-Howard 或功能价值。我们提供了对此库和由此产生的 Agda 函数的评估。关键词：AI 规划、验证、资源逻辑、定理证明、依赖类型。
作为服务主导逻辑的视角 - Paul Allen
在本文中，我们提供了一种更广泛的服务创新视角——一种以服务主导逻辑为基础的视角——超越了困扰该领域现有研究的有形与无形以及生产者与消费者之间的分歧。这种更广泛的服务创新概念强调（1）创新是发生在参与者对参与者 (A2A) 网络中的协作过程，（2）服务是应用专业能力造福另一个参与者或自身，是所有交换的基础，（3）通过增加资源液化和资源密度释放的生成性，以及（4）资源整合是创新的基本方式。基于这些核心主题，我们提供了一个服务创新的三部分框架：（1）服务生态系统，作为参与者通过有效行动创造和再创造的新兴 A2A 结构，为参与者交换服务和共同创造价值提供了组织逻辑； (2) 服务平台，通过液化资源和提高资源密度（方便获取合适的资源包）来提高服务交换的效率和效果，从而成为创新的场所；(3) 价值共创，将价值视为服务提供者和服务受益者（如客户）通过资源整合共同创造的，并表明需要有机制来支持底层角色和流程。在讨论这些组成部分时，我们考虑信息技术作为操作资源和操作资源的作用，然后研究其对数字化服务创新的研究和实践的影响。
证明计划：人工智能规划的资源逻辑
几十年来，规划语言已在人工智能中成功使用。人工智能验证和可解释人工智能的最新趋势提出了一个问题：人工智能规划技术是否可以被验证。在本文中，我们提出了一种新颖的资源逻辑，即证明携带计划 (PCP) 逻辑，可用于验证人工智能规划人员制定的计划。在建模状态和资源感知计划执行方面，PCP 逻辑从现有的资源逻辑（如线性逻辑和分离逻辑）以及霍尔逻辑中汲取灵感。它还利用了 Curry-Howard 的逻辑方法，将计划视为函数，将计划前置条件和后置条件视为类型。本文提出了两个主要结果。从理论角度来看，我们表明 PCP 逻辑相对于人工智能规划中使用的标准可能世界语义是合理的。从实践角度来看，我们给出了 PCP 逻辑的完整 Agda 形式化及其合理性证明。此外，我们通过补充将 AI 规划自动解析为 Agda 证明的库来展示此实现的 Curry-Howard 或功能价值。我们提供了对此库和由此产生的 Agda 函数的评估。关键词：AI 规划、验证、资源逻辑、定理证明、依赖类型。