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缩放哈希函数原像的量子搜索
摘要。我们在量子模拟器中介绍了 Grover 算法的实现，以对两个缩放哈希函数的原像进行量子搜索，其设计仅使用模加、字旋转和按位异或。我们的实现提供了精确评估门数和成熟量子电路深度缩放的方法，该量子电路旨在查找给定哈希摘要的原像。量子预言机的详细构造表明，与门、或门、位移位和计算过程中初始状态的重用，与基于模加、异或门和旋转的其他哈希函数相比，需要额外的量子资源。我们还跟踪了计算过程中每一步量子寄存器中存在的纠缠熵，表明它在量子预言机的第一个动作的内核处达到最大值，这意味着基于张量网络的经典模拟将不相关。最后，我们表明，基于在 Grover 算法的几个步骤之后对量子寄存器进行采样的快捷策略只能在减少错误方面提供一些边际实际优势。
引用出版版本（APA）：Søndergaard，J。K.，Christensen，R。B.和Popovski，P。（印刷中）。
摘要 - Quantum Internet需要确保及时提供涉及分布式量子计算或传感的任务中的纠缠量子。这是通过优化量子网络的上流方法来解决的[21]，其中在接收任务之前分发了纠缠。任务到达后，所需的纠缠状态将通过本地操作和经典交流达到。纠缠前的分布应旨在最大程度地减少所用量子的数量，因为这降低了矫正性的风险，从而降低了纠缠状态的降解。优化的量子网络考虑了多跳光网络，在这项工作中，我们正在用卫星辅助纠缠分布（SED）补充它。动机是卫星可以捷径拓扑，并将纠缠放在两个没有通过光网络直接连接的节点。我们设计了一种用SED纠缠纠缠的算法，这导致纠缠前分布中使用的量子数量减少。数值结果表明，SED可以显着提高小量子网络的性能，而纠缠共享约束（EC）对于大型网络至关重要。索引条款 - Quantum网络，自上而下的纠缠段，卫星辅助纠缠分布
MANSAF ALAM 博士 计算机系教授 ...
VB SQL Server 平台 Windows Me 摘要 售票员将为乘客签发车票。输入乘客信息后，所有输入都应根据现有数据库进行验证，即，屏幕上的所有信息都应与代码表文件进行交叉核对，例如路线代码、时刻表、金额等。将输入所有乘客信息，例如姓名、护照信息等。每个票号由两个字段组成。前三位数字为车票的发车地点，后五位数字为该地点的序列号。每个位置都有自己的序列号。打印车票或预订后，应在交易文件中写入一条记录，代码“P”表示已打印或“R”表示已预订。名称 电子购物。团队规模 3 人 使用的 Web 工具 JAVA SCRIPT、HTML、ASP 平台 WINDOWS – 98 摘要 这是基于 Web 的购物，您可以在观看一些快捷方式和听完音乐后购买录像带。除此之外，还有服装系列。观看完特定商品后，您可以下订单。
利用艺术和设计教育中的生成AI解决方案：弥合可持续创造力并促进创新社会的学术诚信
摘要。人工智能（AI）改变了艺术和设计教育，为学生提供了创建，探索和学习的新方法。不幸的是，院士们担心学生会使用AI，尤其是Midjourney或Dall-E等文本到图像的发电机，作为创建工作的非法捷径。本文探讨了生成的AI解决方案（例如文本到图像生成器）如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。文章展示了艺术和设计教育中的AI如何为学生提供成功的技能和知识，以在快速变化的数字景观中取得成功。本研究通过分析与研究问题有关的期刊和文档中的应用程序和文献评论，使用了定性方法。案例研究表明，基于AI的解决方案如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。整合基于控制的AI-ART和设计教育方法可以促进学术完整性，创造力和可持续性。基于AI的艺术和设计教育解决方案可能会帮助社会变得更具创新性和可持续性。本文得出结论，艺术和设计教育者必须采用基于AI的解决方案，以使学生为快速变化的数字世界做好准备。
植物生物技术 40(3): 211-218 (2023)
摘要 基因组编辑对于作物改良非常有用。利用农杆菌中的瞬时表达系统表达基因组编辑酶的方法，称为农杆菌诱变，是基因组编辑技术中用于改良包括马铃薯在内的无性繁殖作物优良品种的一种捷径。然而，用这种方法不能选择经过编辑的个体。再生促进基因的瞬时表达可以导致幼苗再生出芽，而大多数再生促进基因的组成性表达不会导致正常再生的芽。在这里，我们报告我们可以通过正向选择获得基因组编辑的马铃薯。这些再生芽是通过将再生促进基因与基因组编辑酶基因的瞬时表达相结合的方法获得的。此外，我们证实，用这种方法获得的基因组编辑马铃薯不含有农杆菌中使用的二元载体的序列。我们的数据已提交给日本监管机构文部科学省 (MEXT)，我们正在对这些马铃薯进行田间试验以进一步研究。我们的工作为通过再生促进基因的瞬时表达来再生和获取基因组编辑作物提供了一种强有力的方法。
有机物的分解与传统生长的分解......
全球近三分之一的人类生产的食物被浪费。这相当于每年超过 13 亿吨，而且由于城市生活的不断扩展，这一数字预计还会上升 9 。仅英国的家庭垃圾就产生了 830 万吨食物，而他们的人口只有 6733 万人 10 。许多农业技术的进步促进了产量的增长，但另一个因素也有其自身的贡献，那就是转基因 (GE) 食品，也称为转基因生物 (GMO)。利用对基因组的新见解和现代技术，研究表明它们的收获时间比正常情况更短 8 。转基因生物是通过拼接其他植物甚至动物的所需基因组并将其插入农作物以产生所需结果而制成的 1 。这是使用连接酶和“限制”基因来完成的 2 。它本质上是选择性育种的捷径。它们对生长、害虫控制甚至更美味的食物都有很大的帮助。全球范围内，转基因生物的使用量增长了 22%，这归功于世界人口的增长 3 。 Brooks 和 Barfoot 的一项研究还认为，转基因食品可以适应气候变化，并增强对农药的抵抗力 4 。使用转基因生物还可能带来哪些其他好处？
实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
学生的计算机要求
SUNY FULTON-MONTGOMERY社区学院要求所有学生都有Windows或Macintosh笔记本电脑或台式计算机。学生通常有资格获得零售商的折扣。Raider Trader College Store还设有待售计算机和电子产品，学生可以选择使用其经济援助通过商店购买。如果您对计算机要求或技术问题有疑问，请发送电子邮件至student.help@fmcc.edu。技术规格下面列出了建议的最低配置。如果您当前拥有自己的Windows 10计算机，并且您不知道系统规格，则可以按照以下步骤检查一些基础知识，例如处理器，内存和Windows 10：1。单击Windows Start徽标2。打开设置。3。单击系统。4。单击。检查设备规格部分，以查找设备名称，处理器，已安装的内存，系统体系结构，以及设备是否包含对触摸和笔的支持。要检查存储的大小（硬盘驱动器或磁盘空间），请按照以下步骤：1。打开文件资源管理器。您可以使用键盘快捷键，Windows键 + E或点击任务栏中的文件夹图标。2。点击或单击左窗格3。您可以在窗户下方看到硬盘上的可用空间数量（C :)驱动器4。Windows 10硬盘空间
爸爸不在，但父亲很重要
与大多数真核生物一样，植物携带父本和母本双重基因组。有性生殖允许遗传信息的混合，从而产生多样性，从而可以培育出具有改良农艺性状的新植物品种。然而，植物育种过程通常需要具有固定遗传物质的纯合系或自交系，以评估各种基因组合的性能。在传统育种中生成这些品系是一个耗时的过程，需要多代自交。生产双单倍体植物是获得基因组纯合品系的捷径，只需两代而不是六代或更多代即可实现 1 。玉米育种从这种双单倍体技术中受益匪浅，这要归功于单倍体诱导品系，它可以诱导种子中单倍体胚的形成 1 ( 图 1a )。胚胎发芽成携带一组母体染色体 1 的单倍体幼苗。最近，单倍体诱导系也被巧妙地重新利用，成为将基因组编辑机制引入难以转化的商业作物品种的有力工具 1,2 。尽管是植物育种和研究应用中的有力工具，但植物体内单倍体诱导的分子基础仍然不完整 1 。在本期《自然植物》杂志上，Li 等人 3 发现，突变磷脂酶 D3 基因 (ZmPLD3) 可以诱导母体单倍体胚胎，这为了解这一有趣且有用的生物过程提供了新的思路。
使用机器学习的犯罪率预测调查
在这个现代世界时代，我们的受欢迎程度正在越来越高，而列出了巨大的一般，财务和环境，同时在城市管理问题（例如交通资源计划，环境和安全水质，公共政策和公共安全服务）中提出了挑战。此外，在较大的城市中，犯罪率最高，减少犯罪正在成为巨大大都市地区最重要的社会问题之一，因为它影响了人们的安全问题，年轻人的成长和个人社会经济地位。犯罪率预测是一种使用不同算法来根据先前信息来确定犯罪率的计划。出于我们的日常目的，我们每天都必须去很多地方，在日常生活中很多次都面临许多安全问题，例如劫持，绑架，骚扰等。一般而言，我们看到我们正在寻找Google Maps时，当我们需要在第1次进入任何地方时，Google Maps显示出一种，两种或更多的方法可以到达目的地，但是我们总是选择快捷方式途径，但是我们不正确地理解路径条件。真的是安全还是不安全，这就是为什么我们面临许多不愉快的情况；这项研究介绍了基于过去的犯罪数据的设计和执行，并在不同时刻分析了过去领域的犯罪率；对于这项工作，我们使用基于人们以前的犯罪问题从人们那里收集的主要数据。