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World File Search System二元
高压下二元富氢超导体的实验研究进展
lah 10（T C = 250 K），Drozdov和Al。（2019）LAH 10（T C = 260 K），Somayazalu和Al。（2019）YH 9（T C = 243 K），Kong和Al。（2019）YH 6（T C = 224 K），Troyan和Al。（2019）CAH 6（T C = 215 K），但等。（2021）CAH 6（T C = 210 K），Li和Al。（2022）SH 3（T C = 203 K），Drozdov和Al。（2015）THH 10（T C = 161 K），Semenoch和Al。（2019）CEH 10（T C = 115 K），Chen和Al。（2021）CEH 9（T C = 100K），Chen和Al。（2021）YH 4（T C = 88 K），Shao和Al。（2021）BAH 12（T C = 20 K），Chhen和Al。（2021）SNH X（T C = 70K），Hong和Al。（2022）
通过二元优化镜头
要控制机器人如何移动，运动计划必须在高维状态空间中计算路径，同时考虑与电动机和关节相关的物理约束，产生平稳稳定的运动，避免障碍物，并防止碰撞。因此，运动计划算法必须平衡竞争需求，并且应非常融合不确定性，以处理噪声，模型错误并促进在复杂环境中的部署。为了解决这些问题，我们基于变异的gaus-sian流程为机器人运动计划介绍了一个框架，该过程统一并概括了基于概率的各种基于概率的运动计划算法，并将它们与基于优化的计划者联系起来。我们的框架提供了一种原则性和灵活的方式，用于基于不平等的基于不平等的不平等和软运动规划的约束，在末端训练期间是直接的，并提供基于间隔和基于蒙特卡洛的不确定性估计值。我们使用不同的环境和机器人进行实验，并根据计划的路径的可行性和障碍避免质量进行比较。结果表明，我们提出的方法在成功率和路径质量之间取得了良好的平衡。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
关于基础表现的二元观点
尽管对项目的复杂性表示重要，但很少有经验研究研究了不同类型的供应链整合（SCI）活动（例如协调性和协作整合）相互作用和影响绩效的方式。为了解决这一差距，本文的目的是研究如何通过协调和协作的SCI来支配复杂性，以及它们的相互作用如何影响基于项目的买家 - 支持者关系中的绩效。我们使用来自102个基础架构项目的二元经验数据应用结构方程建模。总体结果验证了我们开发的模型，并阐明了合同和关系治理之间的相互作用如何在协调性和协作性SCI方面介导了技术和组织复杂性对项目绩效的影响。这项研究通过根据正式协调性SCI和基于出现的协作SCI的关系治理区分合同治理来促进理论和实践，并展示其相互作用如何影响基于项目的供应链中的性能。
“二元经济”概念的回顾
问题，并系统地考察不同作者对二元经济概念的各种理解，以便我们自己评估解决欠发达国家经济发展问题的方法。从这个意义上说，本文只是为解决当今社会科学家所承担的更大任务迈出的第一步，即考虑欠发达社会现代化的理论框架，包括经济发展和政治制度、工业化、社会和文化变革等方面。这一步是有意义的，因为在我看来，必须考虑欠发达国家发展问题的关键，而不仅仅是在从传统社会向现代工业化社会转型的背景下；这种背景通常被定义为“前现代与现代”的对立，但在相关的殖民地欠发达国家的制度转型和/或制度革命的背景下，这种背景通常被设想为“革命与反革命”的对立。
神圣的元素 - 二元性能 -
摘要Telangana人民对神圣的树林的宗教和生态重要性有深刻的了解，并且他们以最大的尊重对待他们。这项研究通过分析它们的生物多样性来强调这些树林的重要性。通过与当地社区进行彻底的现场调查和强有力的合作，我们对各种动植物物种进行了详细研究。在整个研究中，发现了各种不常见和濒临灭绝的物种。我们的研究强调了神圣的树林在提供广泛的生态服务（例如土壤保护和温度调节）中所扮演的关键作用。不幸的是，这些珍贵的生态系统面临着不断增长的工业化和森林砍伐压力的巨大风险。这项研究提供了有力的证据，这些证据支持政策干预措施通过将传统知识与现代方法结合起来来保护神圣的树林。对植物学有深刻的了解和在环境保护方面的丰富经验至关重要。保存这些储量对于Telangana自然和精神景观的未来以及保护该州丰富的文化遗产以及各种各样的植物和动物生活至关重要。关键词：神圣的树林，生物多样性，生态服务，精神景观，尽管正在努力解决生物多样性损失，但目前的下降速度仍然引起人们的关注。必须立即采取行动扭转这一趋势。保护工作传统上一直集中在分配资金方面。
面向量子启发式二元分类器
抽象机器学习分类模型学习输入作为特征和输出作为类的关系，以预测新给定输入的类。几项研究工作证明了机器学习算法的有效性，但最新的算法基于概率和逻辑的经典理论。量子力学（QM）已经在许多领域显示其有效性，研究人员提出了几个有趣的结果，这些结果无法通过经典理论获得。近年来，研究人员一直在尝试调查QM是否可以帮助改善经典的机器学习算法。认为，如果正确实施QM理论也可能会激发有效的算法。从这种灵感中，我们提出了量子启发的二进制分类器，该分类基于量子检测理论。我们使用文本语料库和图像库来探索我们提出的模型的效果。我们提出的模型在20个新闻组文本语料库中的几个主题（类别）方面优于最先进的模型。当使用MNIST手写图像数据集时，我们所提出的模型在召回方面优于所有基准。对于大多数类别而言，F量也更高，对于某些类别，精度也更高。我们提出的模型表明，使用量子检测理论可以实现二元分类效果。特别是，我们发现我们的量子启发的二进制分类器可以增加分类的精度，回忆和f量表，而最先进的方法不能。