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构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
取消并更换：新闻发布会——7 月 14 日阅兵式
巴黎军事长官、陆军将军克里斯托夫·阿巴德邀请您参加 2023 年 6 月 5 日星期一下午 2 点在荣军院举行的新闻发布会，介绍 2023 年 7 月 14 日阅兵式的组织细节和进展情况。
含面包的荞麦：对胰岛素的科学调查...
糖尿病治疗方案已大大改善，但是，仅在美国，近200万人患有1型糖尿病（T1D），并且仍然依赖多次每日胰岛素注射和/或连续的胰岛素输注，可用于泵送以保持活力，无需提供口服药物。在专注于T1D的免疫抑制/免疫调节方法上，现在很明显，至少在疾病发作之后，这本身可能不足以舒服，并且为了有效的疗法，还需要解决β细胞健康。本观点文章讨论了这种靶向β细胞的出现，针对硫氧还蛋白相互作用蛋白（TXNIP）的新型口服T1D药物（TXNIP）的出现，以及该领域的最新进展开始解决这一未满足的医疗需求。因此，它的重点是重新利用降压药的重新利用，该药物被发现非特异性抑制txnip和Tix100，这是一种新的化学实体，这是一种针对口服抗糖尿病药物抑制TXNIP的口服抗糖尿病药物。在临床前研究中均显示出惊人的抗糖尿病作用。Verapamil也已被证明对成人和最近发作T1D的儿童有益，而Tix100刚刚被美国食品药品监督管理局（FDA）清除，以进行临床试验。总的来说，我们建议单独或与免疫调节方法结合使用这种非免疫抑制，辅助疗法，对于为了实现T1D的有效耐用性疾病治疗而言至关重要。
意向书 (eoi)
（任务 1） 1. 背景和目标 绿色气候基金 (GCF) 资助的“在尼泊尔建设具有复原力的丘里亚地区”(BRCRN) 项目于 2019 年 11 月在 GCF 第 24 次董事会会议上获得批准。尼泊尔政府 (GoN) 森林和环境部 (MoFE) 和尼泊尔粮食及农业组织 (FAO) 作为执行实体共同实施该项目。除了执行机构外，粮农组织还是指定的认可实体，因此，负责向 GCF 全面实施该项目，覆盖尼泊尔东南部地区 26 个关键河流系统，覆盖科西、马德西和巴格马蒂省的部分地区。该项目旨在促进广泛采用具有气候复原力的土地使用做法，应对森林砍伐和森林退化挑战，更好地维护森林生态系统，并增强对气候引发的灾害的复原力。该项目为期七年，于 2020 年 5 月 12 日启动，将于 2027 年 5 月 11 日完成。在筹备阶段，粮农组织提供了大量技术支持，以制定河流系统的详细计划，即关键生态系统恢复计划 (CERP)。另一方面，财政部在联邦一级建立并主持了一个项目管理单位 (PMU) 和三个省级支持团队，即各省的省级项目管理单位 (PPMU)。PPMU 负责在各级政府、民间社会组织 (CSO) 和社区组织 (CBO) 等利益相关者的积极参与下实施项目。林业和环境部已委派政府工作人员填补 PMU 和 PPMU 中一些已获批准的职位，负责 BRCRN 项目的日常实施。由于财政部委派的工作人员在数量和技术能力方面不足以实施项目活动，因此必须分配额外的人力资源来满足要求。为此，BRCRN 打算从一家合格的服务提供商（一家咨询公司）采购服务，以提供所需的人力资源来填补这一空白，并支持 PMU 和 PPMU 实施项目。2. 咨询公司的工作范围
新闻稿 - 武装部队部
SMV 为那些愿意付出努力、全身心投入到一项要求高但总是积极的课程中的人提供了一个机会，在这一课程中，整个管理团队不断寻求让每个人发挥出最好的水平。军事非战斗框架为健康的生活方式奠定了基础，志愿学员 (VS) 必须自愿遵守。公民和专业培训将为他们成功融入社会奠定必要的基础。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
