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部分Max-CSP
摘要在本文中，我们提出了一种新型的两相量子算法，旨在分析最大约束满意度问题（MAX-CSP）的变体，含量为二进制的二进制二进制Max-CSP。部分二进制Max-CSP的目标是最大化可行分配的变量的数量，同时确保无冲突的约束。所提出的方法使用两个不同的步骤使用量子近似优化算法（QAOA）。在第一步中，QAOA用于获得针对尽可能多的约束的初始解决方案。如果问题超出订阅并仍然存在冲突，我们使用第二步：未解决的冲突将映射到最小顶点封面（MVC）问题中，随后使用第二个QAOA解决了这一问题。这种两相方法可确保无冲突的解决方案，同时最大程度地减少停用变量的数量。我们通过一个说明性的例子来证明算法的功效，该例子涉及危险材料的安全存储，显示了其在现实世界中的潜在应用。本文为进一步探索量子算法的基础奠定了基础，以解决复杂的约束满意度问题。
排列、排名和部分的信念传播......
在许多情况下，对对象进行排名或排序是一个自然问题。从数学上讲，这项任务相当于从有限集合中找到“好的”排列，或者更一般地，从好的排列分布中抽样。这可能出奇地困难。例如，假设我们观察到一组成对的相互作用，如竞争、偏好或冲突，每个相互作用都表明一个对象的排名高于另一个对象，我们的目标是将它们从最强到最弱进行排序。类似地，我们可能想要重建节点加入不断增长的网络的顺序 [1,2]，例如在一场流行病中，接触追踪表明一个人感染了另一个人。在这种情况下，找到一个排列，使排序“错误”的违规数量最少，是 NP 难的，也就是说，这是计算机科学中最难的优化问题之一 [3]。即使存在与所有观察到的相互作用一致的排列，计算这种排列的数量或计算给定对象的平均位置也是#P-完全的[4,5]。因此，所有这些问题被认为在最坏情况下会花费指数时间。成对比较可以表示为有向图G，其边（i，j）表示i≺j，即i“击败”j，因此可能排名高于j。我们假设一个生成模型：给定一个真实排列π，我们以概率P（G |π）[6]观察到G。如果所有排列都是先验相等的，并且如果我们以概率f（πi，πj）独立地观察到每个i≺j，则后验具有以下形式
一击随机和非随机偏脱钩
摘要：我们介绍了一项称为部分脱钩的任务，其中两分量子状态通过两个子系统之一的单一操作转换，然后受量子通道的作用。我们假设子系统被分解为直接的和产物形式，该形式通常出现在量子信息理论的背景下。统一是从分解下具有简单形式的一组单位中随机选择的。该任务的目标是使最终状态成为统一的典型选择，接近单位的平均最终状态。我们考虑一种单次场景，并在两种状态之间平均距离上得出上和下限。边界仅以涉及初始状态，通道和分解的量子状态的平滑条件熵表示。因此，我们提供了单发脱钩定理的概括。获得的结果将导致量子信息理论和基本物理学中的分离方法进一步发展。
基于时间码的部分文件检索 2.0
Artico、Be Certain（和 Q 支架设计）、DLT、DXi、DXi Accent、DXi V1000、DXi V2000、DXi V4000、DXiV-Series、FlexTier、Lattus、Q 徽标、Q Quantum 徽标、Q-Cloud、Quantum（和 Q 支架设计）、Quantum 徽标、Quantum Be Certain（和 Q 支架设计）、Quantum Vision、Scalar、StorageCare、StorNext、SuperLoader、Symform、Symform 徽标（和设计）、vmPRO 和 Xcellis 是 Quantum Corporation 及其附属公司在美国和/或其他国家/地区的注册商标或商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。本文提及的产品仅用于识别目的，可能是其各自公司的注册商标或商标。所有其他品牌名称或商标均为其各自所有者的财产。Quantum 规格可能会发生变化。
可再生能源和部分收费...
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机器学习在局部放电中的应用......
局部放电测量是最重要的诊断方法之一，在交流电压下得到了深入研究。此外，机器学习已经建立，并已成功用于自动识别局部放电缺陷多年。对于交流电压，有几种诊断方法和解释工具。在直流电压领域情况并非如此，因此需要重要的工具来解释结果。本文研究了 HVDC GIS/GIL 的典型局部放电缺陷，但这些方法也可以用于其他高压设备。机器学习技术是用 MATLAB 和 WEKA 实现的。从局部放电脉冲序列中得出的统计参数被用作特征。对特征进行了层次聚类，以分析局部放电缺陷之间的可分离性。使用三种流行算法（SVM、k-NN、ANN）进行分类。这些算法的参数各不相同，并相互比较。SVM 明显优于其他分类器。
局部放电和电晕理论与测量
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重组 DNA 连接酶 (lig)，部分
序列 MKYSELAGLY RRLEKTTLKT LKTRFVADFL KNVPDELLEI VPYLILGKVF PDWDERELGV GEKLLIKAVS IATGVPEGEI ENSIKDTGDL GESIALAVKK KKQKSFFSQP LTIKRVYDTF VKVAESQGEG SQDRKMKYLA NLFMDAQPEE AKYIARTVLG TMRTGVAEGI LRDAIAEAFK VKAELVERAY MLTSDFGYVT KVAKLEGNEG LSKVRIQVGK PVRPMLAQNA ASVKDALLEM GGEAAFEIKY DGARVQVHKD GDRVVIYSRR LENVTRSIPE IVEAVRSQLR PEKAIVEGEL VAVGDGGKPR PFQYVLRRFR RKYNIEEMIE RIPLELNLFD VLYVDGESLV DTPFMERRKR LEEAVEESER IKLAQQLVTK KAEEAEEFYR RALELGHEGL MAKRLDSVYE PGNRGKKWLK IKPTMEDLDL VIIGAEWGEG RRAHLLGSFL VAAYDQHRGE FVPVGKVGSG FTDEDLAEFT KMLKPLIVRE EGKYVEIEPR VVIQVTYQEI QKSPKYESGF ALRFPRYVAL REDKSPEEAD TIERISELYG LQERFKAKR
隔离膜的隔离部分缺失
隔膜膜是大脑中重要的薄膜结构，可将侧心室前角分开，对于维持脑解剖学和功能至关重要。在这里，我们描述了一个38岁的男性，有20年的癫痫发作，每年发生约三到四次，每集持续30分钟至一小时，他们在三天前又有了最近的癫痫发作。大脑的磁共振成像（MRI）显示出其后部缺乏隔膜颗粒状，两个侧心心室的轻度突出和肉质的异常疗程，导致诊断为隔离膜的部分缺乏。该病例强调了全面神经影像在检测结构性脑异常中的重要性，这对于有效的诊断，管理和改善患者结果至关重要，尤其是在长期存在的癫痫发作障碍中。