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根据容错阈值对量子逻辑运算进行基准测试
当前用于对噪声量子处理器进行基准测试的方法通常测量平均错误率或过程保真度。然而，容错量子误差校正的阈值是以最坏情况错误率（通过钻石范数定义）表示的，这可能与平均错误率相差几个数量级。解决这种差异的一种方法是使用随机编译 (RC) 等技术对量子门的物理实现进行随机化。在这项工作中，我们使用门集断层扫描对一组双量子位逻辑门进行精确表征，以研究超导量子处理器上的 RC。我们发现，在 RC 下，门错误可以通过随机泡利噪声模型准确描述，而没有相干误差，并且空间相关的相干误差和非马尔可夫误差受到强烈抑制。我们进一步表明，对于随机编译的门，平均错误率和最坏情况错误率相等，并且测量到我们的门集的最大最坏情况误差为 0.0197(3)。我们的结果表明，当且仅当门是通过调整噪声的随机化方法实现的，随机化基准是验证量子处理器的错误率是否低于容错阈值以及限制近期算法的失败率的可行途径。
萨克拉门托县 SMAQMD 温室气体阈值 加利福尼亚州萨克拉门托
萨克拉门托空气质量管理区 (SMAQMD) 是加州 35 个区域空气质量管理区之一，负责当地空气质量规划、监测和固定源和设施许可。SMAQMD 覆盖整个萨克拉门托县，包括萨克拉门托、柑橘高地、福尔瑟姆、兰乔科尔多瓦、埃尔克格罗夫、加尔特、艾斯尔顿和萨克拉门托县非建制区。根据加州环境质量法案 (CEQA) 对拟议项目的审查程序，SMAQMD 可以作为牵头机构、具有有限自由裁量权的负责机构或审查机构，对拟议项目或计划的空气质量影响提供意见。CEQA 要求牵头机构确定重大环境影响，包括温室气体 (GHG) 排放的影响，并在可行的情况下避免或减轻这些影响。
量子网络中纠缠分布的实用性能系数和阈值
⋆ 每个基本链接都有成功概率 pi ，1 ≤ i ≤ M ，由所有损失元素组成。⋆ 每个量子存储器都有截止时间 t ⋆ ⇒ 截止试验次数 n ⋆ = ⌊ Rt ⋆ ⌋ 。⋆ 对于“良好”的网络，pi 和 n ⋆ 的哪些值是可以接受的？
格点场论规范冗余数字化的量子误差阈值
量子场论中的规范对称性产生了极其丰富的现象。最突出的是，SU（3Þ×SU（2Þ×U（1Þ）规范对称性描述了标准模型的相互作用。进行从头算预测以与实验进行比较需要大量的计算资源。特别是，由于超级计算机和算法的进步，格点规范理论（LGT）中的蒙特卡罗方法在过去的几十年里取得了丰硕成果。然而，由于玻尔兹曼权重变为复值，涉及早期宇宙非平衡演化[1-4]、夸克胶子等离子体的传输系数[5]和强子碰撞中的部分子物理[6-11]等动力学问题出现了符号问题。未来，大规模量子计算机可以通过在哈密顿形式中进行实时模拟来避免这一障碍[12-16]。
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半定量[18F] FDG PET/CT中的新阈值是...
摘要目的[18 F] FDG PET/CT在大血管血管炎（LVV）的诊断检查中被证明是准确的。目前认为视觉插值是足够的，但已尝试将其与半定量评估集成在一起。在这方面，需要验证长轴视野（LAFOV）扫描仪上半定量参数的当前或新阈值。方法我们回顾性评估了100名接受[18 f] fdg lafov PET/ CT的患者（50例LVV和50个对照）。计算了三个地区的大容器（Supra-Aortic [sa]，胸主动脉[TA]和Infra-Aortic [ia]），计算了半定量参数（Suvmax和Suvmean）。值也将其标准化为肝活动（SUV MAX /L-SUV MAX和SUV MAX /L-SUV平均值）。在38例（76％），42（84％）的50例诊断为LVV的患者的结果中受到影响，26（52％）。to-liver归一化值的诊断精度高于非归一化值（AUC总是≥0.90vs. 0.74–0.89）。对于SA容器，SUV MAX /L-SUV最大最佳阈值为0.66，而SUV Max /L-SUV平均值为0.88；对于TA，SUV Max /L-SUV最大值为1.0，SUV Max /L-SUV平均值为1.30；最后，对于IA容器而言，SUV Max /L-SUV最大值为0.83，SUV Max /L-SUV平均值为1.11。结论LAFOV [18 F] FDG-PET/CT在LVV的诊断工作中是准确的，但是应考虑与文献在标准扫描仪中报道的半标准参数的阈值不同。
SARS-CoV-2 感染者的保护力、保护阈值和免疫桥接相关性
确定免疫反应与对有症状的 SARS-CoV-2 感染（即 COVID-19）的保护之间的关系有助于预测疫苗的未来有效性。这种关系应能实现免疫桥接（即预测候选疫苗的功效），有助于根据免疫原性数据批准新的或更新的疫苗，而无需进行大规模的 3 期试验 (1)。欧盟和美国使用免疫桥接来批准季节性流感疫苗，并降低了开发疫苗所需的成本和时间。此外，确定预防新型 SARS-CoV-2 变体所需的免疫水平将有助于预测人群水平的感染免疫力，并指导有关疫苗接种和加强接种的公共卫生政策。
最佳的贝叶斯阈值，用于使用类转换合奏的重新平衡分类问题
数据不平衡发生在许多现实世界应用领域，该领域旨在检测罕见但重要的情况。可以在信息技术领域[1,2]中找到它们；生物医学数据[3,4]；工业应用[5]；和财务杂志[6]。这种不平衡意味着学习算法很困难，因为它们会偏向最常见的（通常不太重要）的病例。要克服对大多数类示例的这种偏见，必须应用特定的机器学习算法。即使我们将搜索限制在近年来，列出与这些算法相关的所有相关作品也是很自命的（在过去3年中，Google Scholar中列出了6500多篇论文）。因此，我们更喜欢建议教程[7-9]（以及其中的参考），向感兴趣的读者提供完整的概述。通常，解决不平衡的方法可以分为三类：1）数据级方法集中于修改训练集以使其适合标准学习算法。bal-ancing分布是 -
EEG 误差相关电位编码误差大小和个体感知阈值
摘要 错误相关电位 (ErrPs) 是绩效监控的重要脑电图 (EEG) 相关因素，对于学习和调整我们的行为至关重要。人们对 ErrPs 是否编码了除错误意识之外的更多信息知之甚少。我们报告了一项有 16 名参与者参加的实验，该实验分为三个环节，在执行光标到达任务期间偶尔会发生不同程度的视觉旋转。我们设计了一个脑机接口 (BCI) 来检测提供实时反馈的 ErrPs。单个 ErrP-BCI 解码器在各个环节之间表现出良好的传输性能，并且在错误幅度上具有可扩展性。ErrP-BCI 输出与错误幅度之间的非线性关系可预测个人感知阈值以检测错误。我们还揭示了与所需调整幅度共同变化的 θ-γ 振荡耦合。我们的研究结果为探索和扩展当前的绩效监控理论开辟了新途径，通过结合连续的人机交互任务和对 ErrP 复合物而非单个峰值的分析。
选定蔬菜作物的临界温度阈值简介2024年6月
植物生长和性能的条件非常复杂。尽管温度及其对骨骼农作物的影响是该项目的重点，但农作物的生长和产量受到其他降至其他因素的显着影响，例如值（包括日长度），降雨量（数量和燃料），风（降雨量），风（Direcfion和velocity and velocity and velocity）以及Co 2 Conconrafion。其他植物生长和性能因素包括土壤（水分含量，结构，质地，营养等）和害虫，疾病和杂草。温度对围培养作物的生长，发育和产量（包括产品质量）具有显着影响。因此，温度在大多数嗜植物的种植的地方都具有很大的作用，并且这些作物的性能（可销售的产量和质量）（Krug，1997）。
俄罗斯的常规精确打击能力、地区危机和核门槛
戴夫·约翰逊是北约国际参谋防御政策和规划司的一名参谋，他于 2005 年加入该司。除了目前在北约国防政策方面的工作外，他还曾在北约-俄罗斯理事会就国防透明度、降低风险和北约-俄罗斯导弹防御合作开展工作。他还曾在格鲁吉亚和乌克兰从事安全部门改革和能力建设工作。在他担任美国空军军官期间，他曾在空军参谋部担任苏联和俄罗斯-欧亚大陆政治军事分析员；在美国驻莫斯科大使馆的美国国防武官办公室担任助理空军武官；在美国战略司令部担任负责战略预警的部门负责人以及负责监测和评估俄罗斯、中国和世界其他地区导弹和大规模杀伤性武器威胁的部门负责人；并在欧洲盟军最高司令部 (SHAPE) 和盟军转型司令部 (ACT) 担任部队规划经理。他拥有伊利诺伊大学香槟分校俄罗斯和东欧研究学士学位以及海军研究生院国家安全事务硕士学位。他毕业于美国空军中队军官学校、空军指挥参谋学院、武装部队参谋学院的驻地项目以及空军战争学院的非驻地项目。约翰逊先生最近的出版物包括《俄罗斯应对冲突的方法：对北约威慑和防御的影响》，研究论文编号111（罗马：北约防御学院，2015 年）、《俄罗斯应对冲突的方法中的核武器》（巴黎：战略研究基金会，2016 年）和《ZAPAD 2017 演习和欧洲-大西洋安全》（北约评论杂志，2017 年）。本文中表达的观点由作者负责，并不一定反映北大西洋公约组织的观点。作者感谢那些对本文草稿提出评论的人，包括 Ivanka Barzashka、Kristin Ven Bruusgaard、Yannick Jamot、Brad Roberts、Michael Ruhle 和 David Yost。作者对本文表达的观点负全部责任。