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莱曼，弗兰克；越野，丹尼尔； Zimmermann;迈克尔}，title = {{{tosca4qc：Tosca自动化
摘要 - 量词计算引入了一种新的计算范式，该范式有望解决无法通过经典计算机效率解决的问题。因此，量子应用程序将越来越多地集成到经典应用中。要将这些复合应用程序带入生产中，需要进行自动部署和编排技术，以避免手动易行错误和耗时的过程。对于非量化应用程序，近年来已经开发了各种部署技术。但是，量子应用程序的部署目前与非量子应用程序显着不同，因此导致了用于部署量子应用程序的不同建模程序。为了克服这些问题，我们提出了TOSCA4QC，该TOSCA4QC介绍了两种部署建模样式，该模型基于拓扑和编排规范的云应用程序（TOSCA）标准（TOSCA）标准，用于自动化量子应用的部署和编排：（i）SDK规格模型的模型，以覆盖所有技术模型，以涵盖所有技术部署详细信息（II）技术的详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）。原则。我们进一步展示了如何将现有的模型驱动开发（MDD）方法应用于将SDK-静态模型重新定为可执行的SDK特定模型。我们证明了原型实施的实际可行性，作为Tosca生态系统Opentosca的扩展以及IBMQ和量子模拟器的三个案例研究。索引术语 - Tosca，量子计算，部署自动化，建模，编排
从印度（所有领域）的前2％科学家的主题排名
根据斯坦福大学科学家进行的独立研究（用于方法和数据访问）-https：//journals.plos.org/plosbiology/article？
Leymann, Frank、Truger, Felix、Weder, Benjamin 和 Yussupov, Vladimir}，title = {Quokka：基于工作流执行的服务生态系统
量子计算利用量子力学现象（如叠加和纠缠），能够以更高的精度、更省时省能的方式解决各种问题。然而，量子算法依赖于多个预处理和后处理任务，这些任务通常需要在传统硬件上执行，例如数据准备、结果分析和参数优化。由于目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备容易出错，当今大多数量子算法都被设计为所谓的变分量子算法 (VQA) [2]。VQA 交替在量子设备上执行参数化量子电路和通过评估执行结果的质量来经典优化量子电路参数。此外，量子设备不适合许多传统任务，例如数据持久化或可视化，这使得它们成为补充传统计算机的特殊协处理器。因此，量子应用本质上是混合的，必须从经典和量子的角度以及它们的集成的角度进行设计[4]。
弗兰克·杰森
Jessen，F.，Wolfsgruber，S.，Kleinindam，L.，Spottke，A.，Altenstein，S.，Bartels，C.，Berger，M.，Brosseron，F.，Daamen，M.，Diegans，M.，M.，Dobisch，Dobisch，Dobisch，Dobisch，L. Görß，D.，Gürsel，S.，Janowitz，D.，Kilimann，I.，Kobeleva，X.，Lohse，A. G.，Schmid，M.，Laske，C.，Perneczky，R.，Schneider，A.，Wiltfang，J.，Teipel，S.，Bürger，K.，Priller，J.，Peters，O.记忆中心患者的阿尔茨海默氏病的主观认知能力下降和第2阶段。阿尔茨海默氏症的痴呆症19：487–497。doi：10.1002/alz.12674。（开放访问）
COVID-19疫苗：Benton＆Franklin Health District 经济发展项目经理 如何准备住宅地块计划 移动家庭安装图计划样本 巷县的综合计划
能够拜访朋友，旅行和步行而无需面具的能力是西班牙裔疫苗接种的原因
您可以在hackerrank上作弊
hackerrank使用多方面的方法来预防和检测其平台上的作弊，包括人类监测，算法分析和社区参与。该系统雇用了一个专家审阅者团队，他们检查每个提交是否有可疑模式和不一致。Hackerrank还分析了用户行为，例如时间复杂性，代码相似性和性能异常。社区在举报可疑活动和参与讨论以识别作弊者方面起着至关重要的作用。检测到，用户将面临罚款，包括暂停或终止帐户，解决方案重写和IP限制。为了避免检测，用户应该遵守最佳实践，例如原始编码，有效的时间管理，社区资源利用以及定期实践以维持自己的技能。hackerrank通过多层方法保护用户免于作弊，包括人类监测，算法分析和社区参与。该平台通过专家审阅者和自动测试以及潜在的作弊活动的用户报告来检测可疑模式和不一致之处。这种强大的系统使作弊者成功挑战，包括帐户无效，警告和禁令。Hackerrank采取了强有力的措施来防止作弊，包括众多开发人员社区，他们审查和评估解决方案，IP限制，调查和评估来确定潜在的作弊者。被抓住的后果包括帐户无效，警告，对专业声誉的损害和社会嘲笑。此外，该平台的日益普及导致了尝试进行测试的尝试增加，首席执行官Vivek Ravisankar表示：“作弊有所增加，人们对此有所创造力。”为了解决这个问题，Hackerrank正在开发新功能以防止作弊。使用Hackerrank的最佳实践包括专注于学习，参与社区，保持诚实和正直，并通过建设性的反馈和评级来支持他人。通过遵循这些准则，用户可以提高自己的技能，同时在平台内保持积极的声誉。“我们已经开发了一项代码匹配服务，该服务检测了候选人的提交和以前的答案之间的相似性，并标记了可疑匹配。” Ravisankar说。Hackerrank还监视行为，例如某人完成挑战性问题的速度。此外，他们现在拥有监管服务，以防止在线测试中模仿。许多学生的作弊，是由绝望地确保工作的驱使，但可能会导致招聘过程取消资格。为了对抗这一点，Hackerrank正在与Leetcode合作以删除重复的问题时创建自己的练习空间。一些高级开发人员对Hackerrank等平台上的编码测试具有抵抗力，将其视为其专业知识。为了回应，该公司正在将重点转移到现实世界中的问题上。在初中，Hackerrank正在远离深奥的算法问题，而朝着更容易访问的，解决问题的挑战方面。通过这些新类型的测试不再仅需要获得正确的答案；这是关于演示代码质量。雇主希望查看结构良好的可读代码，以在可变命名，州管理和错误处理等领域展示最佳实践。
最初发表于：Mitova，Eliza；新人Blassnig； Strikovic，Edina； Urman，Aleksandra； Hannák，Anikó； de Vreese，Claes H； Esser，Frank（2023）。 n
摘要新闻推荐系统（NRS）正在成为数字媒体景观中普遍存在的一部分。尤其是在政治新闻领域，NRS的采用可能会显着影响新闻分布，进而影响新闻业的工作实践和新闻消费。因此，NRS触及了政治新闻的供应和需求。近年来，对NRS的研究大大增加。然而，该领域仍在供应和需求研究的角度散布。因此，该程序研究评论的贡献是三倍。首先，我们进行了一项范围研究，以回顾有关新闻供应和用户需求方面的学术工作。第二，我们确定未置换的区域。最后，我们从政治传播的角度提出了第五个建议，以供未来的研究。
pbioc -bio.uni -frankfurt.de
e3听觉功能和功能障碍：中央听觉系统中的行为和生理学GAESE E4信息处理GAESE E5生理学和行为GrünewaldE6三维细胞培养物和三维显微镜Stelzer / Pampaloni E8 E8植物性植物生物学fragkostefanakis / schleogy e9 e9功能e9功能e9功能， Waibler E11发育遗传学更染色的E12内皮细胞和肿瘤细胞生物学曲线E13发育细胞生物学Lecaudey E14细胞RNARULAR RNARULAR RNA BILNA生物学Müller-McNicoll E15神经元的神经元基础哺乳动物的神经元基础哺乳动物hechavarria hechavarria Hechavarria e16细胞e16 e16 e16 e16 e16 e17 e17分析，数学建模和模拟MatthäusE18了解导致帕金森氏病E19的分子机制E19神经血管疾病中的细胞和分子机制HEFENDEHL EFENDEHL EFENDEHL E20分子精神病研究神经精神病学Chiocchetti E24人类胚胎细胞命运决定Kurian
关于张量级等级计算的几个评论
与矩阵乘法的算法问题有关[10; 29; 34]，当代工作的显着部分涉及基本操作（例如张量产品[6]，Kronecker产品[8]，直接总和[29; 31]和许多其他[7; 30]。该问题的对称对准涉及多项式，而它们的自然代数操作是总和和产物。的确，这些总和的警告等级得到了广泛的研究[12; 24; 36]，一个特定的众所周知的猜想认为，Waring等级的添加性是具有不连接变量家族的多项式的总和[4]，但事实证明是错误的[33]。在产品下，警告等级的行为如何？这个问题似乎并没有吸引与总和相比的任何关注，但是以下众所周知的结果可能是一个很好的起点。