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Q# 简介
Q# 可以自动计算操作的伴随和受控版本。在声明中只需包含 Adj + Ctrl 。然后可以使用 Adjoint 关键字调用操作的伴随。同样，可以使用 Controlled 关键字并传递控制量子位数组来调用操作的量子控制版本： namespace hw5 { open Microsoft.Quantum.Canon; open Microsoft.Quantum.Intrinsic; open Microsoft.Quantum.Arrays; open Microsoft.Quantum.Diagnostics; /// # Summary /// Given a qubit in |0 ⟩ , prepares the qubit's state to |+ ⟩ operation PreparePlus(q: Qubit ) : Unit is Adj + Ctl { H (q); } /// # 摘要 /// 给定 |0 ⟩ 中的量子位，将量子位的状态准备为 |- ⟩ 操作 PrepareMinus(q: Qubit ) : Unit 是 Adj + Ctl { X (q); H (q); } @EntryPoint() 操作 AlwaysZero() : Unit
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
德克萨斯州的人工智能（DIR）.pdf
上下文搜索和检索：人工智能可以超越关键字匹配，了解分析师搜索查询的上下文。然后，它可以从各种来源显示最相关的程序、报告或数据，最大限度地减少筛选不相关信息所浪费的时间。
改善Zaria Zaria地方政府地区居民的电信桅杆健康危害的信息获取信息
结果；调查结果表明；访问的大多数信息是长时间暴露于桅杆辐射以及对细胞组织和DNA损坏的证据。有关与电信桅杆有关的健康危害访问的信息渠道是社交媒体，电视和广播是最杰出的信息。那个知识。结论：对电信桅杆相关的潜在健康风险的普遍认识，有关长期暴露于桅杆辐射而导致特定风险的各种潜在危险的信息的可用性至关重要。这项研究确定信息共享对于决策至关重要。对健康危害信息的认识可以帮助公众保护自己免受电信桅杆的暴露。 关键字：电信桅杆，健康危害，信息交互理论，信息访问，理论框架。对健康危害信息的认识可以帮助公众保护自己免受电信桅杆的暴露。关键字：电信桅杆，健康危害，信息交互理论，信息访问，理论框架。
cajecs.com使用...
驱动器slaver sleaction khamberzev oglal网络kamzidin oglu 1,4,2,3,3,3 tiss boburbek namplay oglu 4,2,3,3 tuit以Muhammad al-Khwarism的电子邮件命名，tuit命名。 div>使用此模型，可以定义和开发驱动程序绘制性逐渐消除系统。 div>该系统将更大的助手卡车司机，因为将野外驱动器分开会导致眼睛疲劳和驾驶员Heerf。 div>关键字 - CNN，模型，计算机视觉，驱动程序，系统，人工智能。 div>注释 - 本文讨论了基于人工智能的CNN模型。 div>此模型可以识别并开发一个系统来确定驾驶员的驾驶员。 div>系统可以帮助卡车司机，因为运输控制的分离会导致自我和驾驶员的自私。 div>关键字 - 查看CNN，模型，计算机，驱动程序，系统，人工智力。 div>
Instagram上的香烟产品推广
社交媒体上的抽象背景电子烟促进与美国青年的电子烟使用快速增长相吻合，尤其是随着Juul Pod蒸发器使用的增加。我们检查了Instagram上的商业与Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-jultighte诉讼，以识别用于针对电子烟的连续性用户的营销吸引力；我们绘制了对现有理论营销框架的呼吁，以更好地了解行业策略。方法基于主题标签的关键字规则用于从Instagram应用程序界面收集与JUUL相关的帖子，2018年3月1日至13日。帖子被归类为商业或非商业。使用机器学习方法，关键字算法和人类编码的组合来表征商业帖子中的消息主题。结果关键字过滤器捕获了50 817个相关帖子和41％的商业。在商业职位中，有91％的人包含招聘/基于审判的上诉（例如，可燃的烟草戒烟；产品采样；赠品），有71％的特征是加强/成瘾 - 相关的上诉（例如，忠诚度计划）。没有任何商业信息包含电子烟与戒烟相关的上诉，不到25％的人提到退出可燃烟草作为招聘上诉。结论Instagram帖子以电子烟相关的营销为特色，可以增加对鼓励电子烟试验的有说服力信息的接触，并在易感青年中尤其使用。需要更强有力的法规来防止年轻的社交媒体用户接触社交媒体营销。
小学生计算思维的出版趋势：书目评论
这项研究调查了过去十年中小学的计算思维研究（CT）研究趋势，引文趋势，关键字分布和新颖性。它对2015年至2024年之间发表的英语文章和会议记录进行了文献计量分析。数据源包括学术数据库，并根据定义的包含标准进行了文章选择。文献计量技术（例如共同引文分析和关键字共同发生）被利用来探索趋势和模式。基础教育中CT的出版物数量有了显着增加，尤其是在2021年和2023年。引用分析揭示了各种研究的重点，集群突出了特定主题的越来越重要。将游戏作为教学CT的工具的集成是一个显着的趋势，研究强调游戏设计，有效性评估和课程应用。关键字分布反映了基本环境中教学CT的多种方法和方法。这些发现强调了对CT研究对初等教育的兴趣日益增长的兴趣及其不断发展的关注创新策略，尤其是教育游戏。未来的轨迹暗示了该领域的持续探索，对课程设计和教师培训有影响。本研究提供了有关小学CT研究趋势的全面概述，为教育者，政策制定者和研究人员提供了见解。需要进一步的工作来通过包括游戏（游戏）提高初等教育的创新方法来探索CT的实际整合。
定量潮流
潮流已成为识别和跟踪消费者兴趣和行为的一般趋势的重要营销智能工具。目前，趋势范围是由趋势猎人进行定性进行的，他们在日常生活中梳理，以寻找表明消费者需求和需求的重大变化，或者是由分析师定量地转移的，分析师监视了单个指标，例如已经搜索，博客或在线搜索了一个关键字的次数。在这项研究中，作者证明了如何通过发现隐藏在大量指标的共同进化后面的常见轨迹来改善后者。作者提出了一个结构性动力学因子分析模型，该模型可用于同时分析数十个甚至数百个时间序列，将它们蒸馏成几个关键的潜在动态因子，从而将季节性循环运动分离出季节性的循环运动，使其与非季节的非组织趋势线分离。作者展示了一种新型的多元方法，用于在一个应用程序中进行定量趋势介绍，涉及有希望的新的营销智能来源 - 从Google的搜索搜索中的关键字搜索数据中的搜索中的关键字搜索数据 - 在他们分析了38个主要车辆的搜索量模式，以在81个月的时间内实现81个月的轻型车辆，以发现消费者汽车购物的关键趋势。