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![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/a/a3a16029f985bb8947bb960ec03cd84e9bb71486.webp)
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此功能的问题，在该方案中，在长度路径的两个末端将输入X和Y提供给处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）Qubits来与其每个邻居进行通信。我们对计算设置不相交所需的回合数感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset脱节在行\ xe2 \ x80 \ x9d上。集合脱节，以证明在计算模型中计算任意网络的直径的量子分布式复杂性。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的本地内存由O（log n）量子位组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了E \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
弥合数字鸿沟：迈向新范式
DTH 卫星广播其实起源于 70 年代初期，当时各种商业、政府和非政府组织之间建立了合作伙伴关系。如今著名的 SITE 项目（卫星教学电视实验）通过 NASA 的应用技术卫星 (ATS) - 6 向数千个贫穷的印度村庄传送教育节目。ATS-6 是由费尔柴尔德空间电子公司为 NASA 制造的。该项目是与印度空间研究组织 (ISRO) 和众多基层非政府组织的合作项目。ATS-6 发出的信号由当地制造的 3 米天线接收，为印度民众提供重要的计划生育、健康和其他发展信息。
当前的发展：一个基于信仰的组织如何使用卫星技术来弥合数字鸿沟
除了卫星外，近年来，教会还越来越多地利用互联网来进一步促进其使命，并无法进入教会的卫星系统。其家族史或家谱网站FamilySearch.org是互联网上最受欢迎的网站之一，每天平均命中1400万。providentliving.org是教会的最新网站。它提供了信息，以帮助人们提供就业，食物存储和应急准备，身体健康，教育和人道主义援助。通过教会的主要网站lds.org，世界各地的人们都可以获取教会的新闻，大会会谈，圣经和福音学习资源，甚至是精选教会广播的流媒体。
综合数据中心管理 (IDCM)
数据中心对业务运营的重要性和核心性从未如此之高，但它们需要更高效、更具弹性和更灵活。实现这些目标的最佳方式是将关键基础设施（电力、冷却、监控和建筑本身）与 IT 设备和应用程序紧密集成。数据中心与其他类型的建筑不同，它们受到其中运行的系统行为的极大动态影响。IDCM 集成了从建筑到虚拟化的众多系统，以提供更高的效率、简化的管理和更好的洞察力。
用于混合数字神经形态计算的 SpiNNaker 2 处理元件架构
神经形态电路试图模仿神经组织的某些方面 [1]。目的是进一步了解大脑如何计算信息，并为人工智能应用等衍生出新型计算硬件 [2]，[3]。本文介绍了第二代 SpiNNaker 芯片的处理单元 (PE) 架构，这是一种数字神经形态系统。“脉冲神经网络架构”SpiNNaker 是一个针对神经网络模拟进行优化的处理器平台 [4]。大量 Arm 处理器内核集成在针对通信和内存访问进行优化的系统架构中。具体而言，为了利用生物神经元的异步、自然并行和独立子计算，每个内核独立模拟神经元并通过轻量级、脉冲优化的异步通信协议进行通信。
肿瘤学中的基于混合数据的建模：成功、挑战和希望
癌症的数学建模并不新鲜[47]，然而这个领域在世纪之交才真正爆发。但在那时，绝大多数模型旨在揭示、阐明或解释与肿瘤生长、血管生成和侵袭有关的一些机制[22]。它们与实验数据的联系很少，而且主要涉及生长动力学。这些模型逐渐演变成与两大进步有关：第一点是机器计算能力的提高，使得人们能够以数值实验的方式进行模拟；第二点是成像技术的进步，使得人们能够更广泛地获取数据。随着时间的推移，模型逐渐变得更加“信息丰富”，这意味着它们整合了实验测量的参数，并根据实验（体内或体外）观察进行验证。虽然模型开发人员主要位于数学、计算或工程部门，但现在在医院基础设施的核心位置也并不罕见。如今，模型在癌症领域被广泛用于实现四个主要目标：改善诊断、改善治疗、识别和开发新药以及带来有关疾病发展的新知识。这些目标有助于使模型更接近临床。模型是在系统肿瘤学 [ 61 ] 的背景下开发的，该系统 - 即系统生物学 [ 69 ] - 提供了一个全面的框架，可以在其中研究癌症，以真正理解和联系其从基因到细胞的多个方面
2018 年可再生能源电网整合数据手册
本数据手册由 Yinong Sun、1 Sadanand Wachche、1 Andrew Mills、2 和 Ookie Ma 制作；3 Mike Meshek 编辑；由美国能源部国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Stacy Buchanan、Al Hicks 和 Billy Roberts 设计。我们感谢劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的 Sai Sameera Gudladona、Kelly Eurek (NREL)、Dev Millstein、Seongeun Jeong、Mark Bolinger、Jo Seel 以及 Emily Chen (普林斯顿大学) 提供数据。我们非常感谢美国能源部 (DOE) 的 Sam Baldwin、Samuel Bockenhauer、Cynthia Bothwell、Abraham Ellis、Patrick Gilman、Kevin Lynn、Sean Porse 和 Richard Tusing 以及 NREL 的 Doug Arent、Murali Baggu、Philipp Beiter、Wesley Cole、Paul Denholm、Mark O'Malley、Barbara O'Neill、Trieu Mai、Gian Porro 和 Rich Tusing 的贡献、审阅和支持。我们还要感谢美国能源信息署的 Lori Bird（世界资源研究所）、Kevin Porter（埃克塞特协会）、Nina Vincent（华盛顿大学）和 Chris Namovicz。
ZEAMAP，适应玉米多组学时代的综合数据库
作为种植范围最广的作物之一，玉米 ( Zea mays L.) 已被科研人员和育种家广泛研究了一个多世纪。随着各种组学数据高通量检测的进展，人们积累了丰富的玉米及其野生近缘种大刍草的多维和多组学信息。整合这些信息有可能加速遗传研究并改良玉米农艺性状。为此，我们构建了 ZEAMAP ( http://www.zeamap.com )，这是一个综合性的数据库，包含多个参考基因组、注释、比较基因组学、转录组、开放染色质区域、染色质相互作用、高质量遗传变异、表型、代谢组学、遗传图谱、遗传图谱位点、种群结构和大刍草与玉米之间的驯化选择信号。ZEAMAP 用户友好，能够以交互方式整合、可视化和交叉引用多个不同的组学数据集。
通过组稀疏聚类对混合数据进行稀疏 k 均值分类
虽然通过正则化程序进行特征选择的问题在监督学习环境中引起了极大关注，并在过去二十年中产生了大量文献，但直到很晚且相对较新的时候，它才有效地出现在无监督框架中。第一种方法是基于模型的，这些方法自然适合包括套索（L 1）和相关惩罚，并且可以引用 [1] 来了解 L 1 惩罚的 EM 程序（混合由方差相等的高斯分布组成）或 [2] 来详细回顾基于模型的高维数据聚类。在更通用的框架中，没有对底层分布做出任何假设，在 [3] 中引入了具有 L 1 惩罚的稀疏 k 均值算法，后来扩展到每个聚类内的特征选择，并通过一致性结果得到加强，[4] [5] [6]。我们还要提到，最近在 [7] 中引入了稀疏 k 均值算法对重叠变量组的推广。话虽如此，上面引用的所有方法本质上都是为数值数据设计的，而真实数据通常由数值和分类特征组成。上面的一些作者触及了分类特征的问题，提到了使用虚拟变量进行转换使其数字化的可能性。但是，这个处理步骤并不是那么直接，因为零一向量上的欧几里得距离并不特别适合与数值变量上的欧几里得距离混合。其他作者
生成模拟雷达和 EO/IR 图像的组合数据集
在遥感领域，雷达和 EO/IR（电光/红外）传感器都携带着对成像界有用的独特信息。雷达能够在各种天气条件下成像，无论白天还是夜晚。EO/IR 可生成辐射图，并且通常能以比雷达更精细的分辨率生成图像。虽然这些系统对成像都有价值，但成像界对于结合这两个领域的最佳优势所带来的附加价值仍存在未知领域。这项工作将开始探索在雷达工具 Xpatch 和 EO/IR 工具 DIRSIG（数字成像和遥感图像生成）中模拟场景的挑战。雷达和 EO/IR 固有的功能和局限性在图像模拟工具中相似，因此在模拟环境中完成的工作也将延续到真实环境。这项工作的目标是演示一个可以模拟常见场景的 EO/IR 和雷达图像的环境。一旦演示完成，该环境将用于促进各种多传感器仪器设计和开发算法概念的权衡研究。生成的合成数据将与现有测量数据进行比较，以证明实验的有效性。