ftld是引起痴呆症的主要原因,仅次于阿尔茨海默氏病和刘易体内痴呆症。VCP基因中的突变已知会导致遗传性ftld。 以前的合作研究,包括东京科学学院Hitoshi Okazawa教授的团队和Masaki Sone副教授Masaki Sone在Toho University的团队的研究,发现在使用老鼠模型的数十年后,胎儿阶段的DNA损害会影响FTLD的发作。VCP基因中的突变已知会导致遗传性ftld。以前的合作研究,包括东京科学学院Hitoshi Okazawa教授的团队和Masaki Sone副教授Masaki Sone在Toho University的团队的研究,发现在使用老鼠模型的数十年后,胎儿阶段的DNA损害会影响FTLD的发作。
2. 传达活动气候相关绩效的工具:这些工具用于确定活动(例如特定商品的生产或加工)的排放概况。排放概况可以直接通过活动的排放强度确定,也可以通过传达有助于确定活动排放概况的属性间接确定。这可能包括商品是否使用零碳技术生产,或者来自不会导致森林砍伐和/或转化的活动或地区。根据颁发证书的活动类型,这些工具可分为以下非详尽类别:能源证书(例如可再生能源证书、可再生气体证书、可持续航空燃料证书和绿色氢证书)和商品证书(认证和传达有关不同商品生产过程的可持续性信息的工具,例如绿色钢铁)。呼吁提供有关 EAC 在企业气候目标中有效性的证据
用于定义大脑皮层区域的图谱是基于表面的 HCP-MMP1 图谱 (Glasser 等人,2016)。对于皮层下区域,将图谱转换为体积空间并进行如下修改,如其他地方详细描述的那样,以生成 HCPex 图谱 (Huang 等人,2022)。首先,使用 Winterburn 等人 (2013) 提供的模板将海马和下托定义为单独的区域。在我们的区域列表中,如表 S1 所示,新的海马区域被分配到 HCP 列表中的海马槽中。下托作为新区域出现在列表的后面。 HCPex 图谱中的其他新区域 (Huang 等人,2022) 包括丘脑、壳核、苍白球外部节、苍白球内部节、杏仁核和伏隔核,均使用 CIT168 强化学习图谱中的模板定义 (Pauli 等人,2018)。
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV),旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品,用于长期监测地面活动。然而,由于其重量轻、电动机功率弱,该平台对天气相当敏感,无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中,我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外,我们提出了一个框架,将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合,开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成,因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法,表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是,当应用于加固学习时,却少知道。在这项工作中,我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路,是增强学习代理的参数化策略。我们表明,可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外,我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注,随着它的出现,各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN),它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言,研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试,当仅实施单层时,其预测误差较低。此外,通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象,该技术并没有改善模型的性能,因为添加了 QNN 的多层。最后,研究了训练数据集的结构,其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现,可控的纠缠量是有利的,没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响,而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集,线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
0.89 和 δ D = 0.76。发现平均写入噪声为 σ write = 1.97%。b,在一系列 100 个连续脉冲(每个突触前脉冲为 10 µA,100 毫秒)后,设备电导率逐步增加。插图显示了 20 个状态的状态密度分布,这些状态不重叠,表明写入噪声极低
图 1 四个 𝑁 量子比特量子寄存器上的四个试验状态 | 𝑓 ( 𝑗 ) ⟩ 的 QNPU 架构,初始化为 | 0 ⟩ = | 00 . . . 0 ⟩ 。网络的红色部分创建变分试验状态。绿色 QNPU 部分实现问题特定的线性算子 𝑂 𝑗 。其操作由端口 CP 控制,试验函数通过输入端口 IPx 输入,输出标记为 OPx。蓝色辅助网络用于评估成本函数(图来自 [11])。
Artishotter Emma CambierSébastienChary Aline aline Servane Houin。韦伯·帕敏(Weber Pamine)
来源:https://www.youtube.com/watch?v=fg00ln30ezg&t=607S&ab_channel=brd3d