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146. stp-550-010 打桩波分析钢 HP 10 英寸 X 42 磅，产品编号 550.5100.S；打桩波分析钢 HP 12 英寸 X 53 磅，产品编号 550.5120.S；打桩波分析钢 HP 12 英寸 X 74 磅，产品编号 550.5125.S；打桩波分析钢 HP 14 英寸 X 73 磅，产品编号 550.5140.S；打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.219 英寸，产品编号 550.6102.S；打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.25 英寸，产品编号 550.6104.S；打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.365 英寸，产品编号 550.6106.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.50 英寸，产品编号 550.6108.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.219 英寸，产品编号 550.6122.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.25 英寸，产品编号 550.6124.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.375 英寸，产品编号 550.6126.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.50 英寸，产品编号 550.6128.S;打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.219 英寸，产品编号 550.6142.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.25 英寸，产品编号 550.6144.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.375 英寸，产品编号 550.6146.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.50 英寸，产品编号 550.6148.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.219 英寸，产品编号 550.6162.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.25 英寸，产品编号 550.6164.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.375 英寸，产品编号 550.6166.S;桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.50 英寸，产品编号 550.6168.S；桩波分析预制混凝土 10 英寸，产品编号 550.7100.S；桩波分析预制混凝土 12 英寸，产品编号 550.7120.S；桩波分析预制混凝土 14 英寸，产品编号 550.7140.S；桩波分析预制混凝土 16 英寸，产品编号 550.7160.S。............................................................................................................................................. 348
选择性旅行商问题的量子退火方法
摘要 — 量子计算为更快、更有效地解决大规模、现实世界的优化问题铺平了道路，而这些问题对传统计算系统来说具有挑战性。例如，选择性旅行商问题 (sTSP) 在物流优化等领域很出名，并引起了研究界越来越多的关注，然而，它被称为 NP-Hard 问题。因此，解决 sTSP 非常复杂，因为优化函数可能带有指数数量的变量，一般无法在多项式时间内解决。为此，我们提出了一个量子退火框架，用于 sTSP 的时间限制和近乎最优的解决方案，克服了近期量子设备的硬件限制。特别是，我们提出了一个有效的汉密尔顿算子 (QUBO) 来对嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 退火器上的 sTSP 复杂决策进行编码。此外，我们在 D-Wave 2000Q 量子硬件上获得的实验结果表明，可以获得多个实例的最优解。索引术语 — 量子计算、量子退火、优化和选择性 TSP。
基于复合VTSP评级的发电机元素中交流电流的损失 div>
能源发生器普遍用于发电厂和各种跨尾系统。发电机的重要参数是其功率，效率，设备的尺寸也具有很大的价值。改善所有这些发电机的可能方法之一是用超导（SP）元素代替传统的铜绕组[1-3]。作为研究的对象，基于复合STSP胶带的绕组的构型被选为rastrek（通过双门的方法伤口），环绕组和封闭的VTSP绕组的线圈[4-6]。在这些元素的过程中，在当前条件下，通过超导[7-11]加热能量损失和joulevs，这最终可能导致克服和降低该元素的当前功能[12，13]。
真鼎科技集团高雄人工智能园区获投资
全球PCB龙头大厂振鼎科技控股股份有限公司（股票代号：4958）今日发布公告，其子公司高雄铝业园区投资申请，今（26）日获南科局核准。预估未来投资额新台币20亿元。除针对铝业服务器需求之高层数RPCB及高密度互连板（HLC-HDI）研发及生产外，为配合重要客户开发次世代高阶硬板产品所需技术，将同步于南科分公司兴建硬板研发中心，提早建立相关技术能力，并透过与重要客户合作，培育具有国际视野之印刷电路板技术人才，以因应未来快速竞争时代。。
突触的计算的神经种群动力学...
摘要除了长时间的重新布线外，大脑中的突触还会受到在更快的时间表上发生的显着调制，这些时间尺度赋予了大脑的其他处理信息。尽管如此，大脑的模型像复发性神经网络（RNN）经常在训练后冻结了权重，依靠在神经元活动中存储的内部状态来保存与任务相关的信息。在这项工作中，我们研究了仅依赖于推理过程中突触调制的网络的计算潜力和产生的动力学，即过程与任务相关信息，多塑性性网络（MPN）。由于MPN没有复发连接，因此这使我们能够仅由突触调制量研究计算能力和动态行为。MPN的一般性允许我们的结果适用于从短期突触可塑性（STSP）到较慢的调制，例如Spike Time依赖性可塑性（STDP）等较慢。我们彻底检查了经过基于集成任务的MPN的神经种群动力学，并将其与已知的RNN动力学进行了比较，发现两者具有根本不同的吸引子结构。我们发现动态上的上述差异使MPN在几个与神经科学的测试上的表现都优于其RNN对应物。在一系列神经科学任务中训练MPN，我们发现其在这种设置中的计算功能与通过复发连接计算的网络相当。总的来说，我们认为这项工作证明了通过突触调制的计算可能性，并突出了这些计算的重要基线，以便可以在类似大脑的系统中识别它们。