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量子退火器的模式识别算法
摘要带电粒子的重建将是高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的关键计算挑战，其中增加的数据速率导致当前模式识别算法的运行时间大大增加。此处探索的另一种方法将模式识别表示为二次无约束的二进制优化（QUBO），该方法允许在经典和量子退火器上运行算法。虽然提出的方法的总体时间及其缩放量仍待测量和研究，但我们证明，就效率和纯度而言，可以实现LHC跟踪算法的相同物理性能。将需要进行更多的研究以在HL-LHC条件下实现可比的性能，因为增加的轨道密度降低了QUBO轨道段分类器的纯度。
家庭作业/实验室＃5 - 策略模式练习1 ...
- 门票销售价格包括两个部分：门票价格和销售税。- 票价在儿童（16-10美元以下），成人（$ 15）和老年人（65岁以上 - $ 12）之间有所不同。巴尔的摩金莺体育场售票处将向设计授予该项目，以允许用户添加更多的门票类别和税率计算更改。
研究模式识别理论和实用...
您的研究兴趣在于新颖的模式识别和机器视觉技术以及工业和医疗应用。我们在应用领域中开发了用于模式识别和分析的新技术和方法，包括计算机视觉，图像处理和机器学习（包括深度学习）。我们目前正在进行以下研究：1）开发用于视觉检查基础设施（例如混凝土结构和道路表面）的机器视觉系统。我们提出的方法将使用图像处理和模式识别技术来检测和测量表面上的缺陷。它们将有助于在视觉检查中提高高精度测量的效率。我们的技术可以应用于各种视觉检查方法。2）通常，深度学习模型的构建需要大量的培训数据。数据收集和精确标签的高成本是实际应用的关键问题。为了解决这些问题，我们还使用基于图像处理和模式识别技术的人类计算机交互处理来开发使用小数据和模棱两可的信息来构建系统的方法。
电力需求模式分析报告
4.1。T IME F ACTOR ........................................................................................................................................ 18 4.2.w eather条件..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 20 4.3。D IVERSITY IN LOAD .................................................................................................................................. 21 4.4.E CONOMIC FACTOR ................................................................................................................................. 22 4.5.H OLIDAYS ............................................................................................................................................. 24 4.6.us t ime t ime od cureve p atterns and s Hifting d emand t nforme thrunce thrunce t n od c u d cure t the the the d ime d emand t by thrunce the the d ime t rends thrunce thrunce。i在日食期间的文化习惯......................................................................................................................................................................... 26 4.8。I MPACT OF LOCKDOWN ............................................................................................................................ 26 4.9.'l ight -off'事件在2020年5月5日。E LECTRIC VEHICLES .................................................................................................................................. 28
模式能源绿色融资框架
除了保护我们项目的足迹中的生物多样性外，我们还积极贡献生物多样性和保护原因，并有助于推动行业研究和最佳实践。例如，我们正在安装，测试和研究创新技术，以用紫外线（人类看不见）照亮我们的Sunzia传输线，以提高该线对大型水禽的可见性。我们还支持与美国合作的Sandhill Crane飞行行为的持续研究鱼类和野生动物服务局，并为国际蝙蝠保护国际的努力做出了贡献，以计划数千种龙舌兰，以使蝙蝠，鸟类和其他野生动植物受益。
关于反...
摘要背景：癌症是人体任何部位不受控制的细胞分裂的疾病。乳腺癌（BC）是女性人口中新兴的健康问题，占全球死亡的13％。研究的目的是评估班加罗尔三级护理医院的卑诗省患者的药物处方模式。材料和方法：在三级护理医院进行了6个月的前瞻性观察研究。在符合纳入标准的卑诗省患者中，在日托单位和住院治疗部门内进行了采样。设计和用于收集信息的标准数据收集表。结果：总共纳入了满足纳入标准的52名患者。大多数患者年龄超过50岁，并且在绝经后。大多数患者被诊断为BC的IV期，患有三阴性和HER2+肿瘤。大多数患者接受化疗包括辅助和双重药物治疗。最常见的抗癌药物是紫杉醇（20.18％），环磷酰胺（18.34％）和卡泊汀（14.68％）。59.61％的药物是从国家基本医学清单（NELM）的2022年开处方的，而WHO基本药物清单的63.46％2023。结论：BC是一种普遍的癌症类型，需要长期治疗和监测来评估和完善治疗方案。本研究评估了卑诗省患者中化学治疗剂的处方模式，并促进了药物的合理使用并减少患者的痛苦。
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
II (2012 年模式) (学期结束) P2110
时间：2½ 小时] [最高。分数：70 给考生的指示：1）回答 Q.1 或 Q.2、Q.3 或 Q.4 和 Q.5 或 Q.6、Q.7 或 Q8、Q.9 或 Q.10。2）两部分的答案应写在不同的书中。3）右侧的数字表示满分。4）允许使用对数表、计算尺、莫莉图表、电子袖珍计算器和蒸汽表。5）如有必要，假设合适的数据。6）必须在必要时绘制清晰的图表。
BEL培训人员工程师考试模式2024
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模式识别 - 牛津大学研究档案
尽管量子神经网络（QNN）最近在解决简单的机器学习任务方面显示出令人鼓舞的结果，但二进制模式分类中QNN的行为仍未得到充实。在这项工作中，我们发现QNN在二元模式分类中具有致命的脚跟。为了说明这一点，我们通过介绍和分析嵌入具有完全纠缠的QNN家族的新形式的对称性形式，从而对QNN的性质提供了理论上的见解，我们将其称为否定性。由于否定对称性，QNN无法区分量子二进制信号及其负面信号。我们使用Google的量子计算框架在二进制模式策略任务中经验评估QNN的负对称性。理论和实验结果都表明，否定对称性是QNN的基本特性，经典模型并非共享。我们的发现还暗示否定对称性是实用量子应用中的双刃剑。