摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标,用于描述量子计算机的计算能力。近年来,它呈指数级增长。在本研究中,我们将假设这种情况仍然如此,并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的,该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计,可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来,这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测,并表明,如果没有重大突破,作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。
第 1 节。简介 3 第 2 节。供应估算格式 7 第 3 节。议会程序 11 第 4 节。部门供应估算中收入处理的规则 15 第 5 节。供应估算摘要 19 第 6 节。个人主要估算 41 卫生和社会保健部 43 教育部 63 内政部 81 国家犯罪局 97 司法部 111 皇家检察署 127 严重欺诈办公室 137 英国检察长和财政部律师 147 国防部 157 安全和情报机构 179 外交、联邦和发展办公室 189 财政部升级、住房和社区 205 文化、媒体和体育部 225 科学、创新和技术部 243 交通部 261 能源安全和净零排放部 279 环境、食品和农村事务部 301 商业和贸易部 321 英国土地注册处 339 就业和养老金部 349 英国税务海关总署 369 英国财政部 383 内阁办公室 405 苏格兰办公室和总检察长办公室 421 威尔士办公室 431 北爱尔兰办公室 441 国家储蓄和投资局 451 慈善委员会 461 竞争和市场管理局 471 统计委员会 481 教育、儿童服务和技能标准办公室 491 资格和考试监管办公室 501 食品标准局 511 国家档案馆 521 英国最高法院 531 政府精算部 541 天然气和电力市场办公室 549 铁路和公路办公室 559 水务监管局 569 出口信贷担保部 579
背景 加州州立医院部 (DSH) 管理着美国最大的住院法医精神健康医院系统。DSH 的使命是以安全负责的方式为患者提供评估和治疗,引领一系列护理和环境中的创新和卓越。在更广泛的精神健康护理系统中,DSH 主要为通过上级法院或假释听证委员会被送往该部门的个人提供服务。此外,DSH 还为县和加州惩教和康复部囚犯转介的一小部分受保护的个人提供服务。DSH 负责患者的日常护理和精神健康治疗。从 DSH 出院后,个人通常会返回社区,县行为健康系统将提供额外的服务和治疗联系。DSH 负责监管五家州立医院(阿塔斯卡德罗、科灵加、大都会、纳帕和巴顿)。除了州立医院治疗外,DSH 还提供合同监狱能力治疗 (JBCT)、社区住院设施 (CIF)、有条件释放计划 (CONREP)、社区恢复 (CBR) 和审前重罪心理健康转移计划服务。DSH 负责 7,000 多名患者的日常护理。在 2022-23 财年 (FY),DSH 为 13,000 多名患者提供服务,其中 9,140 名患者在州立医院接受服务,1,912 名患者在 JBCT 接受服务,207 名患者在 CIF 接受服务,620 名患者在 CBR 合同计划接受服务,794 名患者在 CONREP 计划接受服务。11,259 人接受了 DSH 住院计划的治疗,1,875 人通过 DSH 的门诊计划接受服务。通过早期稳定服务 (EASS) 和重新评估服务,在 2022-23 财年,DSH 为 EASS 中的 1,427 名患者启动了服务,并通过 DSH 的重新评估计划为 546 名患者提供服务。此外,在 2022-23 财年,477 名个人从监狱转移到由 DSH 资助的县转移计划。DSH 拥有近 13,000 名员工,分布在萨克拉门托总部和全州五家州立医院,每位团队成员的努力都专注于在连续的治疗环境中提供心理健康治疗,同时维护患者、员工和公众的安全。该部门约有一半的员工属于护理类别,包括为 DSH 州立医院的患者提供护理的精神病技术人员和注册护士。 DSH 的资金来自普通基金和各县对 Lanterman-Petris-Short (LPS) 患者护理的报销。所有 DSH 机构均获得加州公共卫生部 (CDPH) 的许可,五家机构中有四家
社会科学的研究人员对越来越多的机构的后果感兴趣。可能在国家之间进行协商的机构可能会在微观上产生后果,因为当地人口调整了他们的期望,甚至最终甚至最终将其行为考虑到机构规则。然而,大尺度的细粒分析测试了该机构本地机构的复杂证据很少见。本文侧重于关键机构:国际边界。使用计算机视觉技术,我们表明可以产生特定地理,验证和可复制的方式来表征边界的透明度,这意味着我们意味着能够视觉检测物理空间中国际边界的存在。我们开发和比较了计算机视觉技术,以自动估计来自世界上每个边界的627,656个图像瓷砖的可读性得分。我们评估了统计和数据驱动的计算机视觉方法,发现在一小部分人类判断的一小部分审计的视觉识别模型中,我们能够在全球范围内产生与人类可读性概念良好相符的局部知名度得分。最后,我们将这些分数解释为国家边界取向的有用近似,这一概念以前的文献用来捕获国家在边境地区进行的可见投资,以维持管辖权的领土。我们使用人类判断和五个法令验证指标来验证我们的测量策略。
目标估计值的点估计值估计值的点估计属性置信量估计置信区间置信区间估计估计间隔间隔估计人口平均值(σ已知)间隔估计人口平均值(σ未知)关键字估计,点估计器,误差率,间隔估计
假设 y 是一个实数随机变量,并且可以访问生成该变量的“代码”(例如,输出为 y 的随机电路或量子电路)。我们给出一个量子程序,该程序运行代码 O ( n ) 次并返回 µ = E [ y ] 的估计值 ̂ µ,该估计值以高概率满足 ∣̂ µ − µ ∣≤ σ / n ,其中 σ = stddev [ y ] 。这种对 n 的依赖对于量子算法来说是最佳的。我们可以将其与经典算法进行比较,经典算法只能实现二次更差的 ∣̂ µ − µ ∣≤ σ / √ n 。我们的方法改进了以前的研究,这些研究要么对 y 做出了额外的假设,和/或假设算法知道 σ 的先验界限,和/或使用了超出 O ( n ) 的额外对数因子。我们结果的中心子程序本质上是 Grover 算法,但具有复杂的阶段。
6.81 5.22 5.64 1.04 Carbohydrate 16.31 28.22 7.82 1.32 Crude protein 2.56 2.56 5.43 4.32 Fat 2.30 1.04 9.85 7.42 Ash content 9.42 2.20 0.22 0.32 Fibre content 3.79 6.55 9.06 4.02 Lipid 1.90 1.80 4.90 2.40 BSC = Boiled Soy cheese; FSC =炸大豆奶酪; sbsc =辣煮大豆奶酪; SFSC =辣炸大豆奶酪。值的平均值±值的标准偏差(n = 3)。具有相同超级脚本的列中的平均值没有显着差异(p> 0.05)。
电池健康估计策略的电池状态:从数据分析到端云协作框架Yang,K.,Zhang,L.,Zhang,Z.Published PDF deposited in Coventry University's Repository Original citation: Yang, K, Zhang, L, Zhang, Z, Yu, H, Wang, W, Ouyang, M, Zhang, C, Sun, Q, Yan, X, Yang, S & Liu, X 2023, 'Battery State of Health Estimate Strategies: From Data Analysis to End-Cloud Collaborative Framework', Batteries, vol.9,不。7,351。https://dx.doi.org/10.3390/batteries9070351 doi 10.3390/电池/电池9070351 ISSN 2313-0105出版商出版商:MDPI本文本文是根据创建范围(CCC)(CCC)(CC)(ccccccception(CC)分发的一篇开放访问文章(CC) https://creativecommons.org/licenses/4.0/)
可以咨询委员会是几位最好的专家:爱达荷州立大学的Karl Geisler博士;乔丹·普拉西诺斯(Jordan Prassinos),爱达荷州Power的负载预测与研究经理;萨尔瓦多·瓦兹克斯(Salvador Vazquez),劳工部的研究与分析;财务管理部经济学家Greg Piepmeyer;经济学家Matthew Hurt,来自财务管理部。目前的人促成了与估计2025财政年度的爱达荷州个人收入预测有关的经济问题的讨论。主席麦克雷欢迎参加会议的人并促进了会议。每个参与者都介绍了他们对经济状况的预测。