> 欧洲和外交部(联合国、国际组织、人权和法语国家事务局/法语国家事务代表团,文化、教学、研究和网络部/法语语言和教育使命、欧盟理事会/内部政策和机构问题分理事会以及法国常驻欧盟代表处欧洲的)。
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量子理论已显示出在增强机器学习方面的优势。然而,利用量子理论来增强图学习还处于起步阶段。本综述从基础理论、方法和前景三个角度研究了量子图学习 (QGL) 的最新进展。我们首先研究 QGL,分别讨论量子理论和图学习的互利关系、图结构数据的特殊性以及图学习的瓶颈。提出了一种新的 QGL 分类法,即图上的量子计算、量子图表示和图神经网络的量子电路。然后强调并解释其中的陷阱。本综述旨在对这一新兴领域进行简短而有见地的介绍,并详细讨论尚待研究的前沿和前景。
1。简介compution countientation在包括机器人技术和航空设备在内的许多领域中,刚体的方向是一项重要任务。特定于机器人技术,定向在许多工业,医疗和手术应用中起着基本作用。各种方法通常用于建模和表示刚体的方向,例如球形坐标和欧拉角,或偏航,俯仰和滚动(YPR)角度。这些方法使用3 3个矩阵来保存三个单元向量的投影坐标,从而使它们成为内存和资源密集型。相比之下,还开发了紧凑的方法,例如四季度和双重四季度。此代表仅使用四个组件:一个真实和三个虚构部分。上述所有方法已成功用于多个应用程序;
本文探讨了储能系统在电力部门容量规划模型中的表示方法。随着储能技术(尤其是电池)和互补可变可再生能源技术的成本下降,将储能系统纳入此类长期系统模型变得越来越重要。为了正确评估储能技术的价值,需要表示时间段之间的联系,从而打破传统的时间聚合策略,大大缩短计算时间。我们评估了解决这一问题的方法,强调了共同的底层结构、无损聚合的条件以及在相关地理尺度上聚合的挑战。然后,我们研究了建模问题的解决方案,包括一种分解方案,以避免在可并行的计算成本下进行时间聚合。这些示例构成了问题的各个方面,这些方面已为运筹学界做出贡献。
Charleen Earley编辑中的总编辑editor@theorindanews.com d Crossed Orinda居民参加了预防犯罪犯罪的市政厅论坛,聆听演讲,并询问五个小组成员有关Orinda犯罪统计数据和安全问题。4月18日在Orinda图书馆礼堂举行,该论坛由Orinda协会主持,共同主席Chris Laszcz-Davis介绍了市长Darlene Gee,城市经理David Biggs,警察局长Ryan Sullivan,Sergeant Decective Anthony Rossi和侦探Daniel Marzilli。Sullivan以PowerPoint的预告范围开始,涵盖了社区外展,有关犯罪的统计数据(针对人,家庭和商业物业和车辆),车牌读取器摄像机,犯罪预处理,邻里手表,安全提示等。“如果您看到可疑的东西,请立即致电。我们至少想去
SARS-COV 2 被认为是多器官综合征的罪魁祸首。大多数患者的症状较轻。然而,在某些受试者中,COVID-19 往往会发展得更严重。大多数感染 SARS-COV2 的患者在几周内完全康复。与许多其他病毒感染一样,在相当多的患者中,已经描述了各种长期症状,现在被定义为“长期 COVID-19 综合征”。鉴于全球传染病数量众多,有必要了解和理解这种新兴病理,以便及早诊断并改善患者结果。在这种情况下,基于 AI 的模型可以应用于长期 COVID-19 患者,以协助临床医生,同时减少对护理和康复部门的重大影响。本文旨在回顾 COVID-19 长期综合征从临床表现到诊断的不同方面,强调人工智能可能产生的巨大影响。