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在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。
在Reddit上对Chatgpt的公众态度
Chatgpt表现出了令人印象深刻的能力，并影响了人类社会的各个方面，从而引起了不同社会领域的广泛关注。本研究旨在全面评估Reddit上对Chatgpt的公众看法。数据集是通过社交媒体平台Reddit收集的，其中包含与Chatgpt相关的23,733个帖子和合并。首先，为了研究公众态度，本研究使用潜在的迪里奇分配（LDA）算法进行了内容分析，以提取相关主题。此外，情感分析将用户帖子和使用自然语言制作中的文本BLOB和VADER分类为正面，负面或中性。主题建模的结果表明，确定了有关CHATGPT的七个主题，可以将其分为三个主题：用户感知，技术方法和对社会的影响。情感分析的结果表明，有61.6％的帖子和评论对Chatgpt有利意见。他们强调了Chatgpt提示和与用户进行自然对话的能力，而无需依靠复杂的自然语言处理。它为chatgpt开发人员增强其可用性设计和功能提供了建议。同时，包括用户在内的利益相关者应综合人类社会中Chatgpt的优势和缺点，以促进系统的道德和受监管实施。
依赖于极化的效果在2D有限尺寸的吸附岛上对电介质底物的振动吸收光谱
相比之下，IRRAS在氧化物和二元组中的应用通常不那么发达了。虽然广泛可用的氧化物粉末吸附剂的实验性IR数据，但这些材料的宏观单晶的10,11 IRRAS数据受到限制。10–13此限制源于电介质的特定光学特性，并阻碍了直到最近氧化物上IRRAS数据的实验记录。金属和半导体之间的关键区别是通过金属电子对电场进行筛选，影响总红外反射率，并引起所谓的表面选择规则，管理金属表面上的IRRAS。2,14该规则规定，对于金属，通常仅具有过渡偶极矩的成分的振动
hetegen：在资源约束设备上对大语言模型的异质平行推断
模型压缩（Dettmers等人，2022; Xiao等。，2022; Frantar等。，2022）压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作，包括KV-CACHE管理（Kwon等人，2023年）和融合的注意内核（Dao等人，2022b）已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是，他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载（Ren等人，2021; Aminabadi等。，2022b）提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上，以大大降低内存成本，但它导致速度明显损失。flexgen（Sheng等人，2023）通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力，改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是，FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限，并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
在高磁场上对UTE2的评论
在高磁场上对UTE 2的评论Sylvia K. Lewin，Corey E. Frank，Sheng Ran，Johnpierre Paglione和Nicholas P. Butch Abstract Ditelluride（UTE 2）被公认为是宿主的材料，是一种无惯性的旋转性超级导入性的宿主材料，但它表现出了其他不合时宜的行为。非常规超导性的最突出的特征之一是超过顺磁性极限的大型且各向异性的上临界场。这种超导性生存至35 t，并由不连续的磁过渡界定，该磁过渡本身也依赖于场方向。一个不同的，重进入的超导阶段仅出现在磁性转变的高场面，在晶体学B和C轴之间的角度范围。本综述讨论了这些高场相的知识状态，重型费米昂正常状态的高视野行为以及其他通过施加压力稳定的阶段。
通过光诱导的EDA复合激活 材料进步 - 皇家化学学会 冷却引起的凝聚力中的封装增强DNA酶活性 了解和控制金属有机框架的成核和生长 可持续可伸缩电池用于下一代可穿戴设备 力 - 实力增强的神经网络相互作用：从局部嵌入到原子分子特性和远距离效应† 有前途的方法和动力学前景的药物污染物的微生物降解 食品与功能-RSC出版 固定在金纳米颗粒上对核酸检测的DNA密度的影响 位点无序的锂超电子Argyrodite li6ps5br 性能碳纤维涂层LifePo4阴极 液体金属结构的动态抽样，用于催化的理论研究 直接合成红泥中的Fe-铝硅硅酸盐，用于废料油的催化去氧化 将O2介绍为Cocontami -RSC Publishing 研究文章-RSC药物化学
在制药行业中发现药物到营销潜在药物的旅程是一个多方面的过程，需要大量投资并包括各个阶段。在此过程中的一个关键步骤称为HIT鉴定阳离子，其中涉及从大量化合物中识别可以与特定C靶标结合的小分子并引起所需的生物学效应，例如抑制疾病引起蛋白质的活性。1 - 4有几种传统的识别方法，5 - 8，但是DNA编码的图书馆（DEL）筛选技术在近年来在学术和制药行业环境中引起了人们的关注。9 - 14该技术涉及编码具有独特DNA标签的许多小分子并将其暴露于靶蛋白上，从而识别出通过测序其DNA标签选择性结合与蛋白质的分子的鉴定（图1）。
固定在金纳米颗粒上对核酸检测的DNA密度的影响
开发SSB用于室温操作。5，其中，锂离子导电argyrodites li 6 ps 5 x（x = cl，br，i）经过了广泛的研究，由于其高离子电导率，它们的电力稳定性和加工性，引起了极大的关注。6–8 Li 6 PS 5 Br的电导率可以合成控制，如Gautam等人所证明的那样。 表明，可以通过从不同退火温度中淬火6 ps 5 br来获得不同的Br /S 2位点疾病（因此不同的离子电导率）。 9，该疾病被认为将电荷不均匀性引入阴离子sublattice（疾病越高，电荷不均匀性越大 - 导致跨不同晶体学LI + 的锂离子密度越扩散（或扩散）较高（或扩散）。6–8 Li 6 PS 5 Br的电导率可以合成控制，如Gautam等人所证明的那样。表明，可以通过从不同退火温度中淬火6 ps 5 br来获得不同的Br /S 2位点疾病（因此不同的离子电导率）。9，该疾病被认为将电荷不均匀性引入阴离子sublattice（疾病越高，电荷不均匀性越大 - 导致跨不同晶体学LI +
社交/情感学习在课堂上对幼儿的影响
这张明星的纸是由儿童和家庭研究部免费提供给您的。云状态。已被授权的授权管理员在圣云状态。有关更多信息，请联系tdsteman@stcloudstate.edu。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现 advnf：减少使用对抗性学习的有条件归一流流程中的模式崩溃 远程量子ising模型的有限温度临界行为 NISQ算法的矩阵元素的矩阵元素 在p s ... 下的独家J/ψ和ψ（2s）生产的测量 随机系列膨胀量子蒙特卡洛（Rydberg Arrays）
AKLT状态是各向同性量子Heisenberg Spin-1模型的基态。它表现出激发差距和指数衰减的相关函数，并在其边界处具有分数激发。到目前为止，仅通过捕获离子和光子系统实验实现了一维AKLT模型。在这项工作中，我们成功地准备了嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA量子设备上的AKLT状态。尤其是，我们在IBM量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中AKLT状态制备所需的非单生操作员嵌入到单一操作员中，并为每对辅助旋转旋转1 /2的额外的Ancilla Qubit带有附加的Ancilla Qubit。这样的统一操作员有效地由由单量子和最近的邻居CX门组成的参数化电路表示。与Qiskit的常规操作员分解方法相结合，我们的方法导致了较浅的电路深度，仅邻近邻居的大门，而原始操作员的忠诚度超过99.99％。通过同时选择每个Ancilla Qubit，以使其属于旋转|↑>的子空间，可以通过从最初的单元状态以及量子计算机上的旋转量中的旋转量中的初始产品状态以及随后对所有其他物理量进行录制来系统地获得AKLT状态。我们展示了如何通过减轻读数错误的IBM量子专业人员进一步提高实施的准确性。
在 Myriad 和 Snapdragon 处理器上对用于太空应用的深度学习模型进行基准测试
未来的太空任务可以从机载图像处理中受益，以检测科学事件、产生见解并自主响应。这一任务概念面临的挑战之一是传统的太空飞行计算能力有限，因为它是从更古老的计算中衍生出来的，以确保在太空的极端环境下（特别是辐射）的可靠性能。现代商用现货处理器，如 Movidius Myriad X 和 Qualcomm Snapdragon，在小尺寸、重量和功率封装方面有显著改进；它们为深度神经网络提供直接硬件加速，尽管这些处理器没有经过辐射加固。我们在国际空间站 (ISS) 上的惠普企业星载计算机-2 托管的这些处理器上部署了神经网络模型。我们发现，Myriad 和 Snapdragon 数字信号处理器 (DSP)/人工智能处理器 (AIP) 在所有情况下都比 Snapdragon CPU 速度更快，单像素网络除外（DSP/AIP 通常快 10 倍以上）。此外，通过量化和移植我们的喷气推进实验室模型而引入的差异通常非常低（不到 5%）。模型运行多次，并部署了内存检查器来测试辐射效应。到目前为止，我们发现地面和 ISS 运行之间的输出没有差异，也没有内存检查器错误。