摘要。我们在量子模拟器中介绍了 Grover 算法的实现,以对两个缩放哈希函数的原像进行量子搜索,其设计仅使用模加、字旋转和按位异或。我们的实现提供了精确评估门数和成熟量子电路深度缩放的方法,该量子电路旨在查找给定哈希摘要的原像。量子预言机的详细构造表明,与门、或门、位移位和计算过程中初始状态的重用,与基于模加、异或门和旋转的其他哈希函数相比,需要额外的量子资源。我们还跟踪了计算过程中每一步量子寄存器中存在的纠缠熵,表明它在量子预言机的第一个动作的内核处达到最大值,这意味着基于张量网络的经典模拟将不相关。最后,我们表明,基于在 Grover 算法的几个步骤之后对量子寄存器进行采样的快捷策略只能在减少错误方面提供一些边际实际优势。
功能共振分析方法 (FRAM) 的开发受到人们认识到从根本上确定性和概率性方法在理解复杂系统行为方面的局限性的推动。与弹性工程的原则一致,近年来,FRAM 在科学方面得到了逐步发展,并越来越多地被工业环境采用,据报道取得了成功的结果。然而,目前缺乏针对该方法的广泛文献综述。基于这些前提,本文旨在总结所有可用的关于 FRAM 的英文出版研究。通过基于 PRISMA 审查技术的协议审查了来自多个科学存储库的 1700 多份文件。本文旨在揭示 FRAM 研究的一些特点,包括方法的应用和对其发展做出贡献的作者。系统分析从方法论方面、应用领域以及定性和定量方面的增强方面探讨了该方法,并提出了未来潜在的研究方向。
在第二个 SS f M 程序中,提供了一个基于网络的工具,使用户能够为许多关键计算生成适合其自身应用的参考数据集和相应的参考结果。该工具采用 Java 实现的数据生成器的形式,以便提供生成器的可移植性(跨计算机平台),以及生成的参考数据集的灵活性和可重复性。该工具在第三个 SS f M 程序中得到进一步开发,以提供测试服务的功能。该工具有两种操作模式。在第一种模式下,为用户提供参考数据集和相应的参考结果。在第二种模式下,仅向用户提供参考数据集,但可以上传测试结果以与相应的参考结果(对用户隐藏)进行比较。
摘要。本文说明了损失功能在数据驱动决策中的核心作用,从而对其在成本敏感的分类(CSC)和增强学习(RL)方面提供了全面的调查。我们演示了不同的回归损失函数如何影响样本的效率和基于价值决策算法的适应性。在多个设置中,我们证明,使用二进制跨透镜损失的算法达到了最佳策略成本的第一阶范围,并且比常用的平方损失更有效。此外,我们证明,使用最大似然损失的分布算法与策略差异达到了二阶范围,甚至比一阶边界更明显。这特别证明了分歧RL的好处。我们希望本文能够成为分析具有不同损失功能的决策算法的指导,并可以激发读者寻求更好的损失功能,以改善任何决策算法。
这项工作探索了学习子模块评分函数的新想法,以提高现有特征归因方法的特异性 / 选择性。子模块分数对于归因来说是自然的,因为它们可以准确地模拟收益递减原则。提出了一种学习深度子模块集函数的新公式,该公式与现有归因方法获得的实值归因图一致。然后将特征的最终归因值定义为在其他高度归因特征的背景下该特征的诱导子模块分数的边际增益,从而减少冗余但具有区分性的特征的归因。在多个数据集上的实验表明,所提出的归因方法具有更高的特异性和良好的判别力。我们方法的实现可在 https://github.com/Piyushi-0/SEA-NN 上公开获得。
因此,我想确保学生知道如何在三个情况下的每种情况下建立联系和功能的定义。很常见看到能够在不知道原因的情况下为问题提供解决方案的学生。建立联系迫使学生理解定义,从而理解自己的答案。并且由于“为什么”部分是最困难的,因此最好在同龄人和讲师的帮助下在课堂上学习它。主题:查找功能的X和Y截距。询问学生:功能图是否有可能具有两个y截距?答案是否定的,因为两个y截距意味着垂直线测试的故障,或者违反了函数的定义,因为这两个截距是两个阶层对,它们具有相同的x值但不同的y值。
本文提出了对控制屏障功能(CBF)的新颖使用,以在半自动导航方案中执行规定的时间安全,其中航空车辆通过一系列航路点导航。特别是,我们使用规定的时间控制障碍功能(PT-CBF)来确保车辆接近航路点附近并通过航路点本身之间的最小遍历时间。激励申请是需要在板载人员进行视觉确认路点可用性的应用程序。PT-CBF可以确保达到规定的最小航向遍历时间,并且如通过仿真所示,它们还允许更快地完成任务,该任务完成了,该任务比在指定持续时间内激活传统CBF的简单策略。
引用:Jimba RA,Ogbu JC,Agarry OO,Donas Nonso W,Odunsanya OO(2024)与牛肉中异构体的金黄色葡萄球菌的分离,鉴定和抗抗体图。J Med Case Rep案例系列5(12):
输入数据: 1 ) i = 0 时刻: H (0) = 0 , M (0) = 0 , H m = 0 2 )磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 )模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 )磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]