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教堂保险审查报告...
项目 页码 1. 审查范围 2 2. 公司描述 3 A. 公司治理 3 B. 地域和经营计划 5 C. 再保险分出 5 D. 控股公司制度 7 E. 重要比率 8 3. 财务报表 9 A. 资产负债表 9 B. 损益表 11 C. 资本和盈余 12 D. 盈余变动分析 12 4. 损失和损失调整费用 13 5. 是否遵守先前审查报告 14 6. 意见和建议摘要 15
RAMPART 保险审查报告...
项目 页码 1. 审查范围 2 2. 公司描述 3 A. 公司治理 3 B. 地域和经营计划 5 C. 再保险分出 6 D. 控股公司制度 6 E. 重要比率 8 3. 财务报表 9 A. 资产负债表 9 B. 损益表 10 C. 资本和盈余 11 4. 损失和损失调整费用 12 5. 期后事项 12 6. 遵守前次审查报告 13 7. 意见和建议摘要 13
![arXiv:2201.01911v1 [physics.soc-ph] 2022 年 1 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\904b6cd3298697f7bcd703c4d3b4efb9cae29ae6.webp)
arXiv:2201.01911v1 [physics.soc-ph] 2022 年 1 月 6 日
摘要 对1985 年至 2020 年发表的量子计算和量子算法研究论文进行了文献计量分析。从年度发表论文数量的趋势中，我们划分出三个不同的时期，并列出每个时期在出版物数量和总引用量方面贡献最大的 20 个国家。最新一期出版物的书目耦合网络呈现密集、小世界网络的特征，直径较小，包含 14 个大社区，主题包括各种物理系统中量子比特的制造、量子算法的研究和其他相关主题。量子机器学习是量子计算的新兴主题之一，是第五大独立社区。
可用状态的最佳近似和三重不确定关系
在量子信息处理与计算中，凸结构在量子态、量子测量和量子信道的集合中起着重要作用。一个典型的凸结构问题是量子态鉴别，它从一组给定的量子态 {| Ψ i ⟩} ni =1 中区分出一个量子态，其中先验概率 pi 满足 ∑ nipi = 1，参见[1–4]。最近，[5–8] 考虑了不可用量子态到可用状态集合的最佳近似问题。对于给定状态 ρ，问题改写为从 {| Ψ i ⟩} ni =1 中寻找最难区分的状态，使得 ρ 与凸集 ∑ nipi | Ψ i ⟩⟨ Ψ i | 之间的距离最小[7]，该问题的解决有利于可用量子资源的选择[9–11]。与量子相干性和量子纠缠的距离测度的选择类似，我们在这里采用迹范数作为距离的测度[12–18]。
OJP 基于网络的预算快速参考指南
注意：OJP 申请要求按单个成本项目对项目预算的联邦和非联邦部分进行分类。添加分项成本后，申请人输入非联邦金额。非联邦金额（参见突出显示的示例）包括配套收入和计划收入。在附加说明中，您必须解释哪些分项收入将由计划收入覆盖。在预算摘要中，请参阅幻灯片 16，您将从总非联邦配套收入中分出总计划收入。联邦金额计算为分项成本减去非联邦金额之间的差额。这适用于所有预算类别。注意：选择说明链接左侧的插入符号可访问有关在每个预算类别中输入数据的指南。
使用密码学提高算法效率
加密原始图已用于各种非晶体目标，例如消除或降低随机性和相互作用。我们展示了如何使用密码学来改善解决计算问题的时间复杂性。特别是，我们表明，在标准的加密假设下，我们可以在保持正确性的同时设计比现有算法更快的算法。作为混凝土演示，我们构建了具有以下属性的陷阱矩阵的分布：（a）计算有限的对手无法将随机矩阵与从此分布中绘制的一个分布区分出一个随机矩阵，并且（b）给出了一个秘密键，我们可以将n×n matrix与接近近距离的矢量相乘。我们提供了过度有限的领域和真实的结构。这可以实现广泛的加速技术：任何依赖于随机矩阵的算法（例如那些使用降低维度降低的概念）的算法，可以用我们的分布中的矩阵代替它，从而实现计算加速，同时保持正确性。
神经科学中尖峰分类算法的全面回顾
脉冲分选在神经科学中起着举足轻重的作用，是分离来自多个神经元的电信号以进一步分析神经元相互作用的关键步骤。该过程涉及分离来自多个神经元的电信号，这些信号通过电极阵列等设备记录下来。这是脑机接口领域非常重要的环节。脉冲分选算法（SSA）的目标是利用脑内电极捕获的波形从背景噪声中区分出一个或多个神经元的行为。本文从传统SSA的步骤开始，将SSA分为三个步骤：脉冲检测、脉冲特征提取和脉冲聚类。在深入研究两种新兴技术：模板匹配和基于深度学习的方法之前，它概述了每个阶段的流行算法。关于深度学习的讨论进一步细分为三种方法：端到端解决方案、用于脉冲排序步骤的深度学习以及基于脉冲神经网络的解决方案。最后，阐述了 SSA 的未来挑战和发展趋势。