信道的 Holevo 信息可以用以下方案定义:Alice 将经典随机变量 X 的信息编码为量子态,该变量在 X 中的值服从概率分布 pX,使用一组状态 { ρ x } x ∈X 。为了跟踪经典随机变量但用量子力学公式表示一切,我们认为 Alice 保存着她编码的信息的“笔记本”,我们可以将其建模为使用正交基 {| x ⟩} x ∈X 将该信息存储在另一个寄存器 N 中。从这个“笔记本”寄存器 N 中,可以完全恢复 X 的经典信息。总之,Alice 准备了二分态 ρ NA = X
摘要 心室-动脉耦合 (VAC) 的概念于 20 世纪 80 年代初首次提出,用于量化左心室收缩力和动脉负荷之间的关系。VAC 的数学公式表示为动脉弹性与心室弹性的比率,此后经过改进和调整,可以进行无创评估。到 21 世纪初,超声心动图、心脏磁共振和动脉张力测量的进步为传统侵入性心导管插入术提供了无创替代方案,拓宽了 VAC 的临床应用。机器学习和计算模型等新兴技术进一步提高了 VAC 的精确度和个性化,在心力衰竭、高血压和其他临床场景中具有潜在的应用。
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是,人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效,但它们通常会做出表示权衡,从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中,我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法,旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑;例如,一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法,并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
2024年11月29日上午11点通过视频会议,可以通过链接https://videoconf-colibri.zoom.zoom.us.us.us/j/97934952021?pwd = ojteue5ndjsdjsddjsddfyzjan856aa0ce gsbh.1 condent in will Connection will Connection will Connection thit Will Poinding in will Position in will Connection will Connection thit Will in will in will PONDATION。讨论可能不超过九十分钟,其中可能会干预陪审团的所有成员,并且必须与候选人提供与陪审团成员使用的成员相同的候选人。证明是陪审团将通过名义上的投票来欣赏和故意对候选人的最终分类,其摘要将在各自的几分钟内出现。最终分类将由被拒绝或批准的公式表示,并以足够的(10至13个值),良好(14和15值),非常好(16和17值)和优秀(18至20个值)表示。里斯本大学药学院,
在这项工作中,我们得出了动态方程的精确解决方案,该方程可以代表由周期性n步驱动场驱动的所有两级遗产系统。对于不同的物理参数,此动态方程式显示了定期n步骤驱动系统的各种现象。时间依赖性的过渡概率可以由一个通用公式表示,该公式由具有离散频率的余弦函数组成,并且显着地,该公式适用于任意参数制度。此外,只有少数余弦函数(即一个到三个主要频率)足以描述周期性n步驱动系统的实际动力学。此外,我们发现,当两个(或三个)主要频率相似时,过渡概率中的跳动会出现。在量子状态操作中还通过周期性的n-步骤驾驶场进行了一些应用。
半导体是在照明下与光发射二极管(LED)或其他光源产生的人造光合成的精细有机分子合成的。[3-5]无论尺度及其介导的反应如何,从非常一般的角度来看,光催化剂都可以通过光诱导的电子转移(PET)从一种试剂流动到另一种试剂,如图1所示。Assuming that a reaction mixture is composed of an n-type semiconductor that has a potential of the valence band ( E VB , V vs reference electrode (RE)) more positive than the oxidation potential of the electron donor ( E (D • + /D), V vs RE) and a potential of the conduction band ( E CB , V vs RE) more negative than the reduction potential of the electron acceptor ( E (A/A • − ),v vs re),相应PET的驱动力(δg0,eV)可以通过公式表示[6,7]
嵌入式系统应用范围广泛,从家用电器和移动设备到医疗设备和车辆控制器。它们通常以实时行为为特征,其中许多必须满足严格的可靠性和正确性要求。在本文中,我们专注于实时嵌入式系统建模和形式化验证方面的研究。首先,我们基于 Petri 网定义了一个实时嵌入式系统的形式化计算模型。我们的模型可以捕捉此类系统的重要特征,并允许以不同粒度级别表示它们。我们的建模形式化具有明确定义的语义,因此它支持精确的系统表示、使用形式化方法来验证其正确性以及设计过程中不同任务的自动化。其次,我们提出了一种以我们的建模形式化方法表示的实时嵌入式系统形式化验证问题的方法。我们利用模型检查来证明某些属性(以时间逻辑公式表示)是否适用于系统模型。我们引入了系统程序将我们的模型转换为时间自动机,以便可以使用可用的模型检查工具。各种示例(包括现实的工业案例)证明了我们的方法在实际应用中的可行性。
嵌入式系统应用范围广泛,从家用电器和移动设备到医疗设备和车辆控制器。它们通常以实时行为为特征,其中许多必须满足严格的可靠性和正确性要求。在本文中,我们专注于实时嵌入式系统建模和形式化验证方面的研究。首先,我们基于 Petri 网定义了一个实时嵌入式系统的形式化计算模型。我们的模型可以捕捉此类系统的重要特征,并允许以不同粒度级别表示它们。我们的建模形式化具有明确定义的语义,因此它支持精确的系统表示、使用形式化方法来验证其正确性以及设计过程中不同任务的自动化。其次,我们提出了一种以我们的建模形式化方法表示的实时嵌入式系统形式化验证问题的方法。我们利用模型检查来证明某些属性(以时间逻辑公式表示)是否适用于系统模型。我们引入了系统程序将我们的模型转换为时间自动机,以便可以使用可用的模型检查工具。各种示例(包括现实的工业案例)证明了我们的方法在实际应用中的可行性。
嵌入式系统应用范围广泛,从家用电器和移动设备到医疗设备和车辆控制器。它们通常以实时行为为特征,其中许多必须满足严格的可靠性和正确性要求。在本文中,我们专注于实时嵌入式系统建模和形式化验证方面的研究。首先,我们基于 Petri 网定义了一个实时嵌入式系统的形式化计算模型。我们的模型可以捕捉此类系统的重要特征,并允许以不同粒度级别表示它们。我们的建模形式化具有明确定义的语义,因此它支持精确的系统表示、使用形式化方法来验证其正确性以及设计过程中不同任务的自动化。其次,我们提出了一种以我们的建模形式化方法表示的实时嵌入式系统形式化验证问题的方法。我们利用模型检查来证明某些属性(以时间逻辑公式表示)是否适用于系统模型。我们引入了系统程序将我们的模型转换为时间自动机,以便可以使用可用的模型检查工具。各种示例(包括现实的工业案例)证明了我们的方法在实际应用中的可行性。
嵌入式系统应用范围广泛,从家用电器和移动设备到医疗设备和车辆控制器。它们通常以实时行为为特征,其中许多必须满足严格的可靠性和正确性要求。在本文中,我们专注于实时嵌入式系统建模和形式化验证方面的研究。首先,我们基于 Petri 网定义了一个实时嵌入式系统的形式化计算模型。我们的模型可以捕捉此类系统的重要特征,并允许以不同粒度级别表示它们。我们的建模形式化具有明确定义的语义,因此它支持精确的系统表示、使用形式化方法来验证其正确性以及设计过程中不同任务的自动化。其次,我们提出了一种以我们的建模形式化方法表示的实时嵌入式系统形式化验证问题的方法。我们利用模型检查来证明某些属性(以时间逻辑公式表示)是否适用于系统模型。我们引入了一个系统程序来将我们的模型转换为定时自动机,以便可以使用可用的模型检查工具。各种示例(包括现实的工业案例)证明了我们的方法在实际应用中的可行性。