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重新审视量子傅里叶变换
快速傅里叶变换 (FFT) 是 20 世纪最成功的数值算法之一，在计算科学和工程的许多分支中得到了广泛的应用。FFT 算法可以从离散傅里叶变换 (DFT) 矩阵的特定矩阵分解中推导出来。在本文中，我们表明，量子傅里叶变换 (QFT) 可以通过进一步将 FFT 矩阵分解的对角因子分解为具有 Kronecker 积结构的矩阵的乘积来推导出来。我们分析了这种 Kronecker 积结构对经典计算机上秩为 1 张量的离散傅里叶变换的影响。我们还解释了为什么这种结构可以利用一个重要的量子计算机特性，使 QFT 算法在量子计算机上的加速比经典计算机上的 FFT 算法快得多。此外，还建立了 DFT 矩阵的矩阵分解与量子电路之间的联系。我们还讨论了基数 2 QFT 分解到基数 d QFT 分解的自然扩展。无需具备量子计算方面的先验知识即可理解本文所介绍的内容。然而，我们相信本文可能有助于读者从矩阵计算的角度对量子计算的本质有基本的了解。
Nebnext Ultra DNA库Prep套件，用于Illumina E7370手册
未显示。酶以粗体类型显示，并以常规类型显示具有两个限制位点的酶。所有NEB限制酶的位置位置可以在NEB网站上找到（选择技术参考> DNA序列和地图）。限制位点坐标是指每个识别序列中最高链上最高基数的位置。
多静态声纳浮标系统的多目标跟踪
使用主动声纳浮标场检测和跟踪水下目标最近引起了广泛的研究兴趣 [1]，[2]，[3]，[4]，[5]，[6]。这个问题涉及确定声纳浮标场覆盖区域内的目标数量并跟踪它们的位置。通过从单一源（声纳浮标）传输信号（“ping”）并收集附近多个接收器的反射测量值来获得目标的测量值。由于水下环境中的检测概率低，以及可用的位置测量值（通常采用极坐标）与目标状态之间的非线性关系，因此出现了困难。在 [5] 中，提出了一种 CPHDF 的迭代校正版本的高斯混合近似用于目标检测和跟踪，并基于该算法描述了一种发射机调度算法。还提出了一种使用折扣因子来考虑电池寿命约束的基本技术。本文主要关注多静态声纳浮标环境中的多目标跟踪问题。基数化概率假设密度滤波器 (CPHDF) [7] 已在多静态声纳浮标系统中用于跟踪 [1]、[3]、[5]。CPHDF 是在随机有限集 (RFS) 框架中开发的，它通过其一阶矩和基数或目标数分布来近似完整的多目标后验密度
在全球电气化和限制资源下，用于钴和稀土元素的综合供应链分析
图2：QForte软件包的结构。实线指示继承（从基数指向派生类），而虚线表示来自另一个类的对象（指向使用的类别指向一个使用该类）。a）低级C ++类用于存储和操纵状态向量。b）C ++类通过PYBIND11库暴露于Python。c）高级Python类实现量子算法的组件。d）使用高级API的类实现了用户可用的量子算法。
大规模RFID系统的快速标签搜索协议
摘要—在大量贴有射频识别 (RFID) 标签的产品中快速搜索特定子集对于各种应用都具有实际意义，但尚未得到彻底研究。由于产品的基数可能非常大，直接从每个标签收集标签信息可能会非常低效。为了解决大规模 RFID 系统中的标签搜索效率问题，本文提出了几种算法来满足开发快速标签搜索协议的严格延迟要求。我们正式制定了大规模 RFID 系统中的标签搜索问题。我们建议利用紧凑近似器有效地聚合大量 RFID 标签信息，并使用两阶段近似协议交换此类信息。通过估计两个紧凑近似器的交点，与我们可以从现有研究中直接借鉴的所有可能解决方案相比，所提出的基于两阶段紧凑近似器的标签搜索协议显著减少了搜索时间。我们进一步介绍了一种可扩展的基数范围估计方法，为我们的标签搜索协议提供了廉价的输入。我们进行了全面的模拟来验证我们的设计。结果表明，所提出的标签搜索协议在时间效率和传输开销方面都非常高效，从而为大规模 RFID 系统提供了良好的适用性和可扩展性。
2024年全球机械设备报告
第一个重大挑战是创建一个能够托管整个产品生命周期内所有数据的集中式基础设施（见图 1）。该基础设施通常位于云端，用于收集、存储和分析数据。随着安装基数的增长，系统也会随之扩展，因此，该系统可以适应不断增加的数据量和复杂性。超大规模企业（即拥有大量计算资源的大型数据中心，如 Amazon Web Services、Google 或 Microsoft Azure）以其专注于云解决方案的服务主导着存储基础设施市场。
2023年循环经济报告
*2：企业人权基准：由机构投资者和非政府组织设立的国际人权倡议。选定并评估五个行业（农产品、服装、采矿、ICT 和汽车）的约 250 家全球企业。若不接受评估，则通过自我评估计算得分，包括外部机构的第三方评审。 *3：与数字服务贡献业务相关的专利申请占所有专利申请的比例 *4：基于 Process DX 模型的流程改进人员培训率（基数为各业务部门培训目标组织的人员总数） *5：使用盖洛普的 Q12Mean 评分
失败的零强迫和定向图上的关键集
摘要让D为简单的Digraph（有向图），带有顶点s v（d）和弧集a（d），其中n = | v（d）| ，每个弧都是有序的一对不同的顶点。如果（v，u）∈A（d），则u被视为d中V的邻居。最初，我们将每个顶点指定为已填写或为空。然后，应用以下颜色更改规则（CCR）：如果一个填充的顶点V具有一个空的邻居U，则U将被填写。如果V（d）中的所有顶点最终都在CCR的重复应用下填写，则初始集合称为零强迫集（ZFS）；如果不是，那是失败的零强迫集（FZFS）。我们在Digraph上介绍了零强迫f（d），这是任何FZF的最大基数。零强制数z（d）是任何ZF的最小基数。我们表征具有f（d） 我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。 最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k