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量子控制机
用于分解，搜索和仿真等任务的量子算法取决于控制流，例如分支和迭代，取决于叠加中数据的价值。用于控制流的高级编程抽象，例如开关，循环，高阶功能和连续性，在古典语言中无处不在。相比之下，许多量子语言不提供叠加中控制流的高级抽象，而需要使用硬件级逻辑门来实现此类控制流。此差距的原因是，尽管经典计算机使用可以取决于数据的程序计数器支持控制流摘要，但量子计算机的典型体系结构并不能类似地提供可以取决于叠加数据的程序计数器。结果，尚未在量子计算机上正确实现的完整控制流抽象集。在这项工作中，我们提供了控制流摘要的属性的完整表征，这些属性在量子计算机上正确实现。首先，我们证明，即使在量子计数器中存在的量子计算机上，也无法通过将经典的条件跳跃指令提升到叠加工作中的量子算法中的控制流。该定理否认能够直接提起控制流的一般抽象，例如𝜆钙从经典到量子编程。为了响应，我们提供了在量子计算机上正确实现的控制流的必要条件。我们介绍了量子控制机，这是一种指令集体系结构，其有条件跳跃的限制是满足这些条件的。我们展示了该设计如何使开发人员使用程序计数器代替逻辑门正确表达量子算法中的控制流。
什么是疫苗接种机？
疫苗接种提供者可以选择使其位置在疫苗接种机上可见，从而使公众更容易找到具有Covid-19疫苗的提供者位置。CDC将指示公众使用疫苗接种剂找到提供Covid-19疫苗的位置。提供者需要知道的是COVID-19-19疫苗接种计划提供者协议要求提供者按照CDC指示报告疫苗供应信息。接收COVID-19疫苗的组织或提供者的位置应使用在线Covid定位卫生提供商门户网站每天向疫苗提示提供供应信息。疫苗接种提供者可以通过安全的Covid定位提供者门户手动报告；或通过自动化的安全数据传输直接传输到COVID定位健康平台。当Covid-19-19疫苗供应有限时，报告的数据仅用于疫苗库存信息，而不是作为帮助公众发现疫苗的资源。当疫苗更广泛地可用时，将通知提供商疫苗接种的公共网站将被打开以显示COVID-19-19-tace疫苗接种地点。这将使公众能够知道他们可以去哪里接受COVID-19疫苗接种。提供商将能够选择是否在网站上显示其位置。对于参与的提供商，疫苗FaccineFinder网站将显示提供商的位置和联系信息，并将表明提供商有可用的疫苗。特定的库存信息将无法向公众提供。
消息传递基于贝叶斯的贝叶斯对推车系统的控制
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器，这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质，我们通过（1）假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识，并且（2）在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而，贝叶斯框架，尤其是专用推理框架，可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中，整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程，以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制，解决了诸如非线性因素，有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明，随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率，贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18