摘要 - 在这项工作中,我们研究了一个具有挑战性的问题,这被认为是设计用于DNA计算目的的代码字的重要标准,即单链DNA分子中的二级结构避免。简而言之,二级结构是指单链DNA序列折叠自身的趋势,从而在计算过程中变得不活跃。Milenkovic和Kashyap(2006)提出了一些降低二级结构形成可能性的设计标准,但这项工作的主要贡献是提供明确的DNA代码结构,这些dna代码完全避免了任意茎长的二级结构。正式,给定代码字n和任意整数m⩾2,我们提供有效的方法来构建长度n的DNA代码,以避免任何茎长的二级结构大于或等于m。特别是当M = 3时,我们的构造产生了1.3031位/nt的DNA代码系列,而先前ART中发现的最高速率为1.1609 BITS/NT。此外,对于M⩾3log N + 4,我们提供了一个有效的编码器,该编码器仅产生一个冗余符号。
在本文中,我们研究了容错量子计算所需的空间开销的渐近缩放。我们表明,标准阈值定理中的多对数因子实际上是不需要的,并且存在一个容错结构,它使用的量子比特数仅比理想计算的量子比特数多一个常数因子。这个结果是 Gottesman 推测的,他建议用具有恒定编码率的量子纠错码代替标准阈值定理中的级联码。当时的主要挑战是找到一个合适的量子码系列以及一个即使在噪声综合征下也能工作的高效经典解码算法。效率约束在这里至关重要:请记住,量子比特本质上是有噪声的,并且在解码过程中故障会不断累积。因此,解码器的作用是在整个计算过程中控制错误的数量。
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2.1 预测性维护 . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.2.3 完全连接层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.7.1 准确度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.8 使用机器学习进行预测性维护的工作 . . . . . 21
短电路比率:S K(连接点)''/p r(生成器)= 6 x/r比率= 10 pss:Off电压:U = U R工作点:•P = P Max,•Q/p Max = 0,33(未流失的)在连接点(带有现实的变压器)。•Q/p max = 0(中性)在连接点(带有逼真的变压器)处的发电机。
11 Agriculture, Forestry, Fishing and HuntingT 111 Crop ProductionT 1111 Oilseed and Grain FarmingT 11111 Soybean FarmingT 111110 Soybean Farming 11112 Oilseed (except Soybean) FarmingT 111120 Oilseed (except Soybean) Farming 11113 Dry Pea and Bean FarmingT 111130 Dry Pea and Bean Farming 11114 Wheat FarmingT 111140 Wheat Farming 11115 Corn FarmingT 111150 Corn Farming 11116 Rice FarmingT 111160 Rice Farming 11119 Other Grain FarmingT 111191 Oilseed and Grain Combination Farming 111199 All Other Grain Farming 1112 Vegetable and Melon FarmingT 11121 Vegetable and Melon FarmingT 111211 Potato Farming 111219 Other Vegetable (except Potato) and Melon Farming 1113 Fruit and Tree Nut FarmingT 11131橙色贪婪111310橙种植11132柑橘(橙色除外)grovest 111320柑橘(橙色除外)树林11133 Noncitrus果实和树坚果农场111331苹果园111333葡萄农业111339其他非citrus水果养殖1114 Greenhouse,Nursery和Florulture Productiont 11141 Covert 111411蘑菇生产生产的食品作物111419其他食品作物在封面下种植的其他食物
摘要。识别人类操作员的电阻颜色代码是一项相对简单的任务,给定足够的经验,以便对颜色和位置进行记忆。都存在困难,更不用说当电阻器具有五个或六个频段时增加复杂性,在这种情况下,其中一些具有不同的含义和值。本文提出了一条计算机视觉图像处理管道,该管道试图预处理图像,检测,分割和旋转电阻器,检测和分割颜色带,并最终确定电阻器,耐受性和温度系数的名义值。结果表明,如果光条件适当,则检测准确。
Kitaev 著名的哈密顿量,也称为 toric 代码,引起了广泛关注,并定义了一个围绕解禁、拓扑序和量子纠错物理学的千载难逢的范式 [1]。Toric 代码哈密顿量是一个重要工具,因为它包含最简单的拓扑有序相 - 解禁的 Z 2 量子自旋液体 - 具有在拓扑量子计算提案中发挥重要作用的带隙任意子激发 [2],并且可以浓缩为显示普适物理的量子临界点。重要的是,Toric 代码可以通过许多额外的哈密顿量项进行修改,这极大地丰富了其物理特性,同时在各种极限下仍然易于分析。虽然 toric 代码是明确的量子,但它在两个空间维度上的配分函数可以映射到三维 (3 D) 经典配分函数,可以使用分析或数值技术进一步分析 [3,4]。在这些注释中,我们提供了此映射的详细推导。Kitaev 将 toric 码的哈密顿量定义为:
DNA是一种用于在生物体中携带遗传信息的核酸。这是一种由两个可能的氮基形成的双链分子,即抑制碱(腺嘌呤和鸟嘌呤)和嘧啶(胞嘧啶 - 胸腺素)和两个化学上极性末端,即5'和3'。watson -Crick互补(WCC)的关系,其特征为C = T,G C = C,反之亦然,用于结合DNA的碱基。在1994年,Adleman [1]讨论了使用DNA分子的汉密尔顿路径问题。通过在DNA分子中编码一个小图来解决此(NP完整)问题,其中使用标准方案(例如WCC关系)进行了所有操作。由于大规模的并行性,DNA计算成为研究人员中有强大的工具,以解决计算上的困难问题。此外,对合成的DNA和RNA分子进行了实验,以控制其组合约束,例如恒定的GC - 含量和锤击距离。线性代码已探索了近三十年,但是该研究领域在Hammons等人的出色工作之后经历了惊人的速度。[2]当他们在z 4上建立线性代码与其他非线性二进制代码之间的关系时。之后,许多作者[3-6]都考虑了具有环结构的字母,并通过特定的灰色图发现了许多有限端的线性代码。在线性代码类别中,由于其理论丰富性和实际实现,环状代码是关键和研究最多的代码。最近,许多作者[7 - 13]使用环上的环状代码构建了DNA代码。例如,Bayram等。[7]和Yildiz和Siap [13]分别探索了环F 4 + V F 4,V 2 = V和F 2 [V] /⟨V 4-1⟩的DNA代码。在2019年,Mostafanasab和Darani [12]讨论了链环F 2 + U F 2 + U 2 F 2上的环状DNA代码的结构。Liu等。 [14]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的奇数长度的循环DNA代码上工作。 另一方面,Boucher等人。 [15]引入了偏斜的循环代码,并发现了许多新的线性代码。 此外,在[16,17]中,已经建立了这些代码的更多特性。 最近,Gursoy等。 [18]使用偏斜的循环代码研究了可逆的DNA代码。 后来,Cengellenmis等。 [19]从环上的偏斜循环代码f 2 [u,v,w]研究了DNA代码,其中u 2 = v 2 + v = w 2 + w =Liu等。[14]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的奇数长度的循环DNA代码上工作。另一方面,Boucher等人。[15]引入了偏斜的循环代码,并发现了许多新的线性代码。此外,在[16,17]中,已经建立了这些代码的更多特性。最近,Gursoy等。[18]使用偏斜的循环代码研究了可逆的DNA代码。后来,Cengellenmis等。[19]从环上的偏斜循环代码f 2 [u,v,w]研究了DNA代码,其中u 2 = v 2 + v = w 2 + w =
由于对电磁辐射的敏感性增加,存储设备的缩小增加了系统故障的概率。关键存储系统采用容错技术(如纠错码 (ECC))来缓解这些故障。这项工作探索了采用线积码 (LPC)(一种类似产品的 ECC)的纠错技术和算法。我们建议使用单纠错算法 (AlgSE) 和双纠错算法 (AlgDE) 来解码 LPC 码字。这两种算法都探索了 LPC 特性以获得更高的解码效率。AlgSE 是使用与校正启发式相关的迭代技术实现的,而 AlgDE 是一种创新的提议,它允许通过推断错误来提高校正效果。AlgDE 与 AlgSE 一起使用时可以显著提高 LPC 解码器的效率。在详尽的测试中,它可以纠正最多三个位翻转的 100% 的情况,以及分别 98% 和 92% 的四次和五次翻转的情况。此外,我们还提出了纠错潜力与实施纠错算法的成本之间的权衡。