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World File Search System假设
与...相关的数据和假设的分析
病例定义要求症状分两个阶段出现：第一阶段至少包括头部压力、定向障碍、恶心、头痛、前庭功能紊乱、听觉症状或视力变化之一，随后是第二阶段，包括前庭功能紊乱或认知缺陷，没有容易识别的替代症状
量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
附件 1 标准化规划假设（第 1 部分...
III. 投资组合评估标准 可靠性应被视为建模输入约束，而不是单独的评估指标。规划储备金 (PRM) 与资源充足性 (RA) 计划相结合，是委员会确保维持系统可靠性水平的机制。在系统分析中，每个资源投资组合应包含足够的资源水平以满足 PRM 要求，目前为峰值需求的 15-17%。4 虽然 IOU 也可以选择计算和报告可靠性指标（例如负载损失概率），或定性评估给定投资组合在 PRM 之上的可靠性效益，但委员会不鼓励在 PRM 程序（R.08-04-012 或其后续版本）之外评估可靠性效益。IOU 或任何其他受访者提交的所有资源计划应评估并记录每个投资组合在成本、风险和温室气体排放指标方面的绩效。这些 2 可能的例外是机密的市场价格数据，可以合理地用公共工程或市场价格数据替代。 3 我们认为，能源司制定的可再生能源发电方案是根据透明且经过审查的方法制定的。但是，如指导原则 B 所述，将商业活动反映在可再生能源发电组合中是有好处的。因此，这些方案包括一些汇总的机密信息
vygotsky在认真游戏中的假设
目的：基于Vygotsky的社会文化理论，讨论在心脏探索逮捕中使用严重游戏的教学基础。方法：关于LEV Vygotsky的社会文化理论的理论反射研究，用于使用教育技术，例如认真游戏，通过探索性阅读科学文献，理论和协作作者的作品。反思的综合：获得了两类讨论：社会历史文化理论和Lev Vygotsky在教学过程中的假设；以及在心脏呼吸骤停的背景下使用严重的游戏作为社会学习工具。结论：该研究允许讨论Vygotsky理论家的认知中介，仪器，符号，语言和发展区的概念，以及认真游戏的概念要素，使他们结盟，以了解教学过程是如何通过在多种护理能力中的发展中置于多种护理能力中的教育目标而发生的，以置于多种护理能力中。
在计算假设下对单个量子设备进行自我测试
自测试是一种仅基于其经典输入输出相关性来表征任意量子系统的方法，在独立于设备的量子信息处理以及量子复杂性理论中发挥着重要作用。先前关于自测试的研究需要假设系统的状态在仅执行本地测量且无法通信的多方之间共享。在这里，我们用单个计算受限方取代了多个非通信方的设置，这在实践中很难执行。具体来说，我们构建了一个协议，允许经典验证者稳健地证明单个计算受限的量子设备必须准备一个贝尔对并对其执行单量子位测量，直到对设备的状态和测量应用基础变化。这意味着在计算假设下，验证者能够证明单个量子设备内存在纠缠，这是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性。为了实现这一点，我们基于 Brakerski 等人首次引入的技术。 （2018）和 Mahadev (2018) 允许经典验证者约束量子设备的行为，假设该设备不会破坏后量子密码学。
细菌假设蛋白可能具有功能性
基因组分析是许多微生物学研究人员日常工作的一部分。这些分析经常揭示以不确定功能编码蛋白质的基因，对于许多细菌物种，这些未知基因构成了其基因组编码序列的显着比例。由于这些基因没有定义的功能，因此在分析中通常会忽略它们。实验确定基因的功能可能具有挑战性；但是，生物信息学工具的持续进步，尤其是在蛋白质结构分析中，使得逐渐更容易地将功能分配给假设序列。利用各种互补工具和自动化管道来注释假设序列，最终可以增强我们对微生物功能的理解，并为新的实验室实验提供方向。
通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。
具有放松的设置假设的普遍合并协议
加密协议的理想目标是在协议与其他协议实例组成时进行保障安全性。普遍组合（UC）协议在很强的意义上提供了此保证：即使与不限制的任意协议实例同时组成，协议也可以安全。ever，已知用于执行一般任务的UC协议仅在大多数参与者诚实或在常见参考字符串（CRS）模型中才存在，其中所有分析都可以访问从某些预分发的分布中汲取的常见字符串。此外，即使在理想的身份验证的沟通中也是不可能的，以UC的方式执行许多有趣的任务，而没有诚实的多数或设置假设。因此，一个自然的问题是，是否存在与UC协议仍然低的CRS模型相比，是否存在更多的设置假设。我们在事务所中回答了这个问题：我们提出了替代性和放松的设置，并表明它们可以支持CRS模型中UC协议的一般可行性结果。这些替代假设具有“公共钥匙式结构”的avor：当事方已注册了公共钥匙，不需要完全信任罪名的注册机构，并且无需全球信任和可用。此外，与CRS模型中的已知协议不同，即使违反了设置假设，提出的协议也可以保证一定的安全级别。