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8.2 量子误差缓解 8.2.1 零噪声外推
在详细讨论 QEM 环境中的各种算法中的两种之前，我们先介绍一下 QEM 方法的总体思路。我们将主电路定义为理想情况下会产生完美输出状态 ˆ ⇢ 0 的过程。由于存在噪声，主电路会产生噪声状态 ˆ ⇢ 。为了解释电路的工作原理，我们考虑一个可观测量 ˆ O，其期望值就是我们寻求的输出信息。为了计算这个值，我们将运行电路 N 个样本，即电路执行的次数。同样，在无噪声的情况下，N 样本的有限值意味着估计平均值的有限不准确性。这就是所谓的散粒噪声。然而，在这种情况下，ˆ O 的期望值不会因噪声而出现系统性偏移，即偏差。QEM 旨在减少这种偏差。通常，这意味着相应的方差会增加。然后，需要增加电路运行次数 N > N 样本进行补偿。与无噪声电路相比，采样开销是 QEM 方法以重复次数计算的成本。
基于多功能四苯基乙烯基咪唑吡啶
TPE-IP通过组装四苯基乙烯（TPE）和咪唑吡啶（IP）单位，具有弱推力分子结构和螺旋桨样构象，这些构象通过各种溶液和理论计算中的荧光发射证实。tpe-IP显示由于聚集态的分子运动被抑制的分子运动，汇总诱导的增强发射（AIEE）活性。有趣的是，TPE-IP在各种溶剂中表现出双波段荧光发射，源自局部和分子内电荷转移态。通过研磨和加热，TPE-IP提出了可逆的机械化处理，并伴随着深蓝色和绿色荧光之间的过渡。TPE-IP显示出高对比度的酸色素，但对HCl，CF 3 COOH和CH 3 COOH烟雾的反应不同。同时，可逆的酸变色可以通过HCl/CH 3 COOH和ET 3 N烟雾完成，但不能用于CF 3 COOH和ET 3 N烟雾。终于但并非最不重要的一点是，TPE- IP有可能应用于反击和信息加密领域。
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。
基于机器学习的推断作物种植成本
摘要。重要的是要理解诸如劳动，种子，灌溉，杀虫剂，肥料和肥料成本等运营费用之间的关系。种植农作物的精确成本可以为农业决策提供重要的信息。该研究的主要目标是比较机器学习（ML）技术，以衡量在生长季节开始之前使用农业部和印度政府农民福利提供的数据集在生长季节开始之前预测作物种植成本的关系。本文介绍了各种ML回归技术，比较了各种学习算法，并根据数据集，样本和属性来确定最有效的回归算法。用于预测1680个实例成本的数据集包括12年（2010- 2011年至2021 - 2022年）的14种不同作物的不同成本。考虑了十种不同的ML算法，并预测了农作物培养成本。评估结果表明，随机森林（RF），决策树（DT），扩展梯度提升（XR）和K-Neighbours（KN）回归在确定系数（R 2），均方根误差（RMSE）和训练时间时提供了更好的性能。这项研究还比较了不同的ML技术，并使用方差统计分析（ANOVA）检验显示出显着差异。关键字：机器学习，农作物种植成本，预测，ANOVA，GRIDSEARCHCV，RANCTAL SEARCHCV。使用GridSearchCV和随机搜索功能找到了ML模型的最佳超参数，从而提高了模型的泛化能力。
田地注释：墨西哥干细胞治疗诊所的腹腔外分枝杆菌的潜在爆发 - 亚利桑那州和科罗拉多州的干细胞治疗诊所，2022年，2022年
所有作者均已完成并提交了国际医学期刊编辑委员会编辑表，以披露潜在的利益冲突。Reeti Khare报告了对临床实验室标准研究所抗菌工作组的无偿参与，她的实验室确实为Insmed，Inc。，Redhill Biopharma，Paratek Pharmaceuticals，AN2 Therapeutics，Spero Theraphitics，Spero Therapheutics和Mannkind Corpority合同。David E. Griffith报告了Insmed，Inc。，AN2 Therapeutics和Paratek Pharmaceuticals的咨询费； Insmed，Inc。的付款或酬金；并参与NOMAB的数据安全监测板：肿瘤分枝杆菌肺部疾病和Mannkind Corporation的雾化一氧化氧化物：Clofzimine吸入的肺部无结核分枝杆菌疾病。Charles L. Daley报告了AN2 Therapeutics，Bugworks，Insmed，Inc。，Juvabis，Paratek Pharmaceuticals，Cystic纤维化基金会，食品和药物管理局，以患者为中心的成果研究所以及国家健康研究所的机构支持；从Genentech和Pfizer收到咨询费；参与渥太卡，Bill和Melinda Gates Foundation和Eli Lilly的数据安全监控板；并参与AN2 Therapeutics的咨询委员会，阿斯利康，Hyfe，Insmed，Inc。，Mannkind Corporation，Matinas Biopharma，Nob Hill Therapeutics，Paratek Pharmaceuticals，Spero Therapeutics和Zambon。 没有披露其他潜在的利益冲突。Charles L. Daley报告了AN2 Therapeutics，Bugworks，Insmed，Inc。，Juvabis，Paratek Pharmaceuticals，Cystic纤维化基金会，食品和药物管理局，以患者为中心的成果研究所以及国家健康研究所的机构支持；从Genentech和Pfizer收到咨询费；参与渥太卡，Bill和Melinda Gates Foundation和Eli Lilly的数据安全监控板；并参与AN2 Therapeutics的咨询委员会，阿斯利康，Hyfe，Insmed，Inc。，Mannkind Corporation，Matinas Biopharma，Nob Hill Therapeutics，Paratek Pharmaceuticals，Spero Therapeutics和Zambon。没有披露其他潜在的利益冲突。Minh-Vu H. Nguyen报告收到了俄勒冈州健康与科学大学（OHSU）的酬金，以在非结核的Mycobacteria Research Consortium（NTMRC）2023的介绍中进行演讲；支持来自国家犹太人健康的2023年IDWeek 2023和2023年美国胸腔协会的支持；并支持从OHSU前往NTMRC 2023的旅行。
堆：具有并行的引导
摘要 - 同构加密（FHE）是一种加密技术，具有通过对加密数据启用计算来彻底改变数据隐私的潜力。最近，CKKS FHE方案变得非常流行，因为它可以处理实数。但是，CKKS计算尚未普遍存在，因为它在计算和内存方面都是资源密集的，并且比未加密数据的计算要慢多个数量级。最新的算法和硬件优化可加速CKKS计算是有希望的，但是由于昂贵的操作称为Boottrapping，CKKS计算继续表现不佳。虽然已经做出了几项努力来加速自举，但它仍然是主要的性能瓶颈。这种性能瓶颈的原因之一是，与计算Boottrapping算法的CKK的非自举一部分不同，是固有的顺序，并且在数据中显示了相互依存关系。为了应对这一挑战，在本文中，我们引入了使用混合方案切换方法的加速器。HEAP使用CKKS方案进行非引导步骤，但是在执行CKKS方案的自举步骤时，请切换到TFHE方案。通过从单个rlwe密文中提取系数来表示多个LWE密文，从而向TFHE方案转变为TFHE方案。我们将自举函数合并到盲骨操作中，并同时将盲的操作应用于所有LWE密文。堆中的方法是硬件的不可知论，可以映射到具有多个计算节点的任何系统。随后可行地进行引导的并行执行是可行的，因为不同的LWE密文之间没有数据依赖性。使用我们的方法，我们需要较小的自举键，从而从键的主内存中读取约18×少量数据。此外，我们在堆中介绍了各种硬件优化 - 从模块化算术级别到NTT和盲核数据PATAPATH优化。为了评估HEAP，我们在RTL中实现了堆，并将其映射到一个FPGA系统和八型FPGA系统。我们对自举操作的堆的全面评估显示为15。与Fab相比， 39×改进。 同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。 71×和11。 与Fab和Fab-2实现相比， 57×改进。 索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速39×改进。同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。71×和11。57×改进。索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速
逃避旧思维陷阱的唯一方法是发展新思维
暗示性的雕刻的缘石将客户引导到庞贝的妓院，总是在家庭语音助手那里收集您的对话，以服务于您的目标广告。但是，要提高销售量，他们首先需要引起我们的注意。，正是这种引起关注的竞争意味着我们可以消费的更大，通常是免费的内容。通过广告收入使有效的新闻，广播和电视都成为可能。广播权利和品牌促进了从业余体育到职业时代的逐步升级 - 让您最喜欢的运动员可以跳过日常工作，宁愿每天在健身房度过12个小时，让您在场上呆80分钟。广告也是我们数字乌托邦的无声顾客。他们为我们无法没有的“免费”平台付费 - Google Maps，Instagram，Facebook，
最终报告
对于所选的评估时间，存在正反两方面的争论。缺点是，国防部门还需要几年时间才能看到 OMT 的全部效果。尽管自挪威议会决定引入新方案以来已经过去了近九年，但距离方案全面实施仅有三年多一点的时间。这一论点得到了以下事实的支持：当今大多数军事人员仍然是先前安排的产物，因此，在对目标的实现做出无保留的决定之前必须给予更多的时间。然而，赞成的意见是，有迹象表明该计划的某些方面令人不满意，可能需要进行调整。因此，在规划期（2021 年至 2024 年）9 结束时进行评估工作被认为是适当的，以便可以在新的长期计划框架内全面解决评估结果。如果根据评估结果决定对 OMT 框架进行调整，则仍然需要与挪威议会进行单独的流程。
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。