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幼年淡水红螯螯虾（Cherax quadricarinatus）的饮食变化：综述 1 Andri Kurniawan, 2 Sudirman Adibrata, 1 Rahmad Lingga, 2
摘要 . 淡水小龙虾 (Cherax quadricarinatus von Martens, 1868) 也称为红螯虾，是一种淡水龙虾 (甲壳类动物)，具有开发为消费商品的潜力。龙虾养殖的发展可以采用集约化系统进行。幼体生产是生产食用规格龙虾的重要关键之一。幼体阶段的生产力必须由生长和存活来支持。适当的饲料是影响幼体生长和存活的重要关键之一。必须以全面的方式传达有关幼体所需营养的信息，以便对龙虾养殖发展工作有用。这篇评论文章旨在阐述幼体红螯虾的营养需求及其代谢作用。该评论通过研究印度尼西亚国内和国际上的各种文章进行，这些文章讨论了与红螯虾相关的主题，例如天然食物和饲料营养在幼体生长中的作用。综述结果表明，红螯螯虾养殖的重要问题之一是幼虾的生长和存活。幼虾表现出非选择性摄食行为，但存在个体发育过程中的饮食变化。红螯螯虾摄食习性特点是外源摄食，一般以腐烂的动植物、大型无脊椎动物、碎屑、大型植物和鱼类为食。红螯螯虾幼虾表现出滤食和刮食行为，属于非选择性摄食者。在养殖环境中，一些研究表明红螯螯虾幼虾以 Alona sp.、Daphnia sp.、Artemia sp.、红虫、蚕以及一些与其他有机物的组合（如米粉、胡萝卜、金螺、蚯蚓和凤尾鱼）为食。营养成分与摄食习性、个体发育过程中的饮食变化及其酶代谢之间存在一定的关系。幼年红螯虾需要的蛋白质多于碳水化合物和脂质，尽管维生素和矿物质的整体营养摄入对生长和生存很重要。关键词：摄食习性、生产力、蛋白质、个体发育。引言。淡水龙虾是具有养殖和商业发展潜力的小龙虾 (甲壳类动物) 之一。广泛养殖的小龙虾品种之一是红螯虾 (Cherax quadricarinatus von Martens, 1868)，它是澳大利亚北部和巴布亚新几内亚东南部的本土品种 (Lawrence & Jones 2002；Snovsky & Galil 2011；Partini 等人 2019；Akmal 等人 2021；Faiz 等人 2021)。
复杂量子系统：学习与模拟
多体量子系统在理论和实验量子信息处理中无处不在，从凝聚态系统的模拟到良好量子纠错码的开发。近年来，我们对这些系统复杂性的数学理解取得了重大进展。在这些讲座中，我们将探讨多体量子系统的物理模型的复杂性，从物质的基态和热态到短时量子演化的输出。我们将考虑两种复杂性概念：(i) 模拟系统属性的计算难度（又名正向问题）；(ii) 从访问样本（又名逆问题）中学习系统的经典描述的可学习性。
私人学习意味着量子稳定性
学习未知的 n 量子比特量子态 ρ 是量子计算中的一个基本挑战。从信息论角度来看，众所周知，断层扫描需要 n 个 ρ 副本的指数来估计其条目。受学习理论的启发，Aaronson 等人引入了许多（较弱的）学习模型：学习状态的 PAC 模型（皇家学会 A'07 会刊）、用于学习状态“阴影”的阴影断层扫描（STOC'18）、也要求学习者具有差异隐私的模型（STOC'19）和学习状态的在线模型（NeurIPS'18）。在这些模型中，结果表明，可以使用 n 个 ρ 副本的线性“近似地”学习 ρ 。但这些模型之间有什么关系吗？在本文中，我们证明了从差异隐私 PAC 学习到在线学习再到量子稳定性的一系列（信息论）含义。我们的主要结果推广了 Bun、Livni 和 Moran (Journal of the ACM'21) 最近的研究，他们证明了有限的 Littlestone 维度（布尔值概念类的）意味着 PAC 在（近似）差分隐私（DP）设置中的可学习性。我们首先将他们的工作扩展到实值设置，然后进一步扩展到学习量子态的设置。我们结果的关键是我们的通用量子在线学习器，稳健标准最优算法（RSOA），它对对抗性不精确具有鲁棒性。然后，我们展示了 PAC 模型中 DP 学习量子态之间的信息论等价性、单向通信模型中量子态的可学习性、量子态的在线学习、量子稳定性、各种组合参数，并进一步应用于柔和阴影断层扫描和嘈杂量子态学习。
瑜伽练习者必须是素食主义者。为什么？文献综述分析
食物是为所有人类提供能量的元素。当我们吃下食物时，它会在口中变成颗粒，然后咀嚼后进入胃部，它会转移到小肠进行吸收，然后转移到大肠，从那里吸收身体所需的水分，其余的将作为废物排泄物排出体外。生物根据其习性分为食草动物、食肉动物和杂食动物。大多数人喜欢吃所有的东西，以获得乐趣、体验多样性和营养。即使是素食者也会被迫吃非素食来获取营养，根据食物供应情况或根据地区习俗。非素食不是为人类设计的，这是事实，因为消化系统不是为吃肉而设计的。
基于人工智能的输电线路继电保护系统
随着现代电力系统的发展，对继电保护技术提出了更高的要求，传统的继电保护和故障诊断技术已经不能满足电力系统不断发展的要求，基于人工智能技术的继电保护系统受到越来越多的关注。因此，本文首先分析了传统广播线路保护的弱点，利用人工智能的自适应性和自学习性，提出了基于人工智能的继电线路保护概念。结合人工神经网络，研究基于人工智能的继电保护系统，建立实验模型，并通过仿真实验进行验证。研究结果表明，对于子网络的ANN测试结果分析，子网络的实际输出与理想输出非常接近，误差不超过0.2%，系统性能良好，可靠性高。
![arXiv:2405.12085v2 [quant-ph] 2024 年 11 月 25 日](/simg/4\4f6ded12cd175110a056dda36fea62b97d7aa029.webp)
arXiv:2405.12085v2 [quant-ph] 2024 年 11 月 25 日
这项工作研究了量子电路的近期可学习性。我们展示了量子统计查询对于学习量子过程的自然稳健性，并提供了一种从统计数据中对全局去极化噪声进行基准测试的有效方法，这为我们开发抗噪声算法提供了强大的框架。我们将恒定深度量子电路的学习算法调整为量子统计查询设置，查询复杂度的开销很小。我们证明了使用统计查询学习钻石距离内对数和更高深度的随机量子电路的平均下限。最后，我们通过构建有效的区分器并证明量子无免费午餐定理的新变体，证明了伪随机幺正（PRU）不能使用恒定深度的电路构建。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft