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![arxiv：2004.06136v2 [Quant-ph] 2023年10月2日](/simg/6\61541c0daba110fc6764d3eae9ec472d2be6a140.webp)
arxiv：2004.06136v2 [Quant-ph] 2023年10月2日
[14]和捕获的离子[5]，不超过几百个适度的稳健量子[4]。尽管现有的路线图指向在不久的将来托管数千吨的加工者[9]并改善了物理量子位的鲁棒性[1，32]，但仍有相当大的差距，对于解决实际现实世界中的实际现实问题所需的数百万量子器[41]。密集包装的整体量子处理器托有大量Qubits构成了严重的技术问题，这是由于交叉对话，量子状态干扰的影响以及用于控制量子的系统的复杂性的增加[45] [45]，从而恶化了计算结果。此外，主机计算机和量子处理器之间的互连（通常具有极为不同的形式，并以极大不同的温度水平）迅速成为此类架构中的瓶颈[29，40]。因此，扩大当前的量子计算机以托管此类整体体系结构中的Qubits更高数量仍然是一个巨大的挑战，找到减轻这些约束的方法对于开发大规模，可行的量子计算机至关重要。整体量子计算机架构的建议替代方案是模块化（或多核）量子处理器[16，47，51]。 这种方法基于规模的方法，即通过经典和量子互联链路[11]互连几个中等尺寸的量子处理单元（QPU）或量子核心[11]，目的是减轻与单个芯片上的质量数量相关的挑战。整体量子计算机架构的建议替代方案是模块化（或多核）量子处理器[16，47，51]。这种方法基于规模的方法，即通过经典和量子互联链路[11]互连几个中等尺寸的量子处理单元（QPU）或量子核心[11]，目的是减轻与单个芯片上的质量数量相关的挑战。在这种情况下，随着量子核的数量增加，这种量子体系结构中的互连织物作为关键子系统出现。由于互连似乎是实现量子计算机缩放的关键要素之一，因此本文旨在提供对量子计算领域的上下文分析，以激发芯片上的网络（NOC）社区，以应对其独特的通信挑战。朝着这个目标，我们的贡献包括：（i）关于多核量子计算机的简短教程，描述了第2节中的简化堆栈，从软件到硬件的简化堆栈； （ii）量子计算机中主要通信流以及可以实现它们的不同互连技术的概述，如第3节所述； （iii）对模块化量子计算机中通信上下文的分析，包括
为关键COTS的飞船系统启用软件技术
当今无人航天器和卫星的设计和实施费用以电子为主导，这是一个难以预测的，并且通常低估了成本[17]。现代应用程序对计算能力的不断增长需要复杂的计算平台，例如多核和异质体系结构。已经存在几种实施此类高级效率的商业企业解决方案（COTS）解决方案，并且太空机构对整合它们表现出极大的兴趣[18，20]。但是，就可靠性和时机而言，COTS组件通常没有必要的安全性。因此，它们在关键场景中的使用提出了许多挑战，尤其是对于处理器而言。的确，由于安全要求，COTS平台必须确保系统正确性，可以将其分为
Powell-RHET-2023-航空电子设备 10102023.pdf
高性能航天计算 • 具有矢量处理能力、更高性能和灵活性的抗辐射通用处理器，可适应特定任务的性能、功率和容错需求 • 具有抗辐射能力、更大容量和更高性能的高级航天内存 • 智能、高效的多输出负载点 (POL) 电源转换器 • 高性能单板计算机 (SBC)，包含高性能通用处理器、高级内存、负载点转换器和实时操作系统，采用行业标准外形和总线架构 • 具有矢量支持的系统软件工具，可利用先进多核处理器的功能并管理其复杂性
埃及兽医科学杂志
肠道神经系统疾病是全球牲畜动物的残疾和死亡原因之一。我们对病理生物学的和谐近期近期有所增加。目前的工作旨在检测GFAP和CD65表达与摩苏尔市绵羊大脑中的显微镜病变相关。在2022年12月5日至2023年2月的期间收集了三十二个样品，以循环障碍（出血和寄生虫感染），寄生感染，生长和脑色素沉着的障碍，以循环障碍（出血和寄生虫感染）为代表的总病变。收集了受影响的样品并准备常规的组织病理学和免疫组织化学检查。相反，炎症发现为31.25％，是单核和多核炎症细胞的浸润，循环系统障碍，循环系统障碍为21.87％，生长障碍占12.5％，寄生虫感染为15.62％，并以6。25％和最终坏死的组织学检查结果显示，脑膜血管中的充血，脑膜血管中的充血，大脑和小脑静脉的严重充血，以及一单核和多核炎性细胞的炎性细胞以及血液上血液中炎性细胞的炎性细胞的浸润以及炎症细胞的浸润。 此外，与泡沫细胞质和化脓性脑炎的吞噬细胞的存在，以及弓形虫性结为虫的幼体阶段，脑组织和脑组织中的肌细胞寄生虫的幼虫阶段的存在以及echaninoccus inchinululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululun 关键词：免疫组织化学，组织病理病变，大脑，绵羊。25％和最终坏死的组织学检查结果显示，脑膜血管中的充血，脑膜血管中的充血，大脑和小脑静脉的严重充血，以及一单核和多核炎性细胞的炎性细胞以及血液上血液中炎性细胞的炎性细胞的浸润以及炎症细胞的浸润。此外，与泡沫细胞质和化脓性脑炎的吞噬细胞的存在，以及弓形虫性结为虫的幼体阶段，脑组织和脑组织中的肌细胞寄生虫的幼虫阶段的存在以及echaninoccus inchinululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululululun 关键词：免疫组织化学，组织病理病变，大脑，绵羊。关键词：免疫组织化学，组织病理病变，大脑，绵羊。关键词：免疫组织化学，组织病理病变，大脑，绵羊。胶质神经元的可再现功能对于神经退行性疾病的细胞变化研究至关重要。此外，由CD65代表的免疫组织化学是少量的E-选择蛋白Lingad和神经胶质纤维酸性蛋白（GFAP），作为未来对细胞的未来计数并作为轻度，中度和严重性病变的候选者。我们得出的结论是，卵子暴露于不同类型的神经退行性疾病。免疫组织化学技术可以用作疾病严重程度的生物标志物，分子生物学技术应用于异常的蛋白质表达。简介
结果编号Nov-Dec-20124
v 32177902工业重要性的无机材料v 42177925 d块元素，量子化学和光谱的化学性质v 42177926有机金属分析，生物实体有机化学，生物实体化学化学，多核氢碳和uv，IR V 32177912 Nananscale Interivation and v 3217912 nananscale interivation and他们化学生命科学V 42167901经济植物学和生物技术V 42167902细胞和分子生物学。v 42167904植物科学中的分析技术v 42167905生物信息学v 42167907研究方法学V 42177913生命分子v 32237911免疫学V 42237905应用动物学
因果回路Feynman图和定向无环形图的变异量子量表
我们提出了一种差异量子本素（VQE）算法，用于在循环树二元性中有效地引导多链feynman图的因果表示，或等效地，在有线图中选择了acyclic配置。基于描述多核拓扑的邻接矩阵的循环hamiltonian，其不同的能级对应于循环的数量，而VQE则将其最小化以识别因果或无环构型。该算法已改编成选择多个退化的最小值，从而达到更高的检测率。详细讨论了与基于Grover的算法的性能比较。，VQE方法通常需要更少的量子和较短的电路来实施，尽管成功率较小。
揭开水稻如何产生最佳根源以在稻田中生长
进化枝是指由分子系统发育学中共同祖先（蛋白）衍生的后代（蛋白质）组成的人群。尽管许多被子植物大约有10 rbOH，但包括拟南芥在内的多核植物的rbohb以及草的rbohb和rbohhh均被归类为相同起源的蛋白质种群。 [纸信息]杂志名称：植物生理纸标题：CDPK5和CDPK13通过控制RBOH介导的ROS产生的ROS产生（CDPK5和CDPK13）在适应低氧（CDPK5和CDPK13）中起关键作用（CDPK5和CDPK13）在水稻中通过控制RBOH介导的反应性氧气的反应在水稻中起重要作用。
仿生催化塑料解聚的机会和挑战
在过去的几十年中，塑料产量和塑料废物不雄厚的指数增长引起了全球不断提高的关注。1 - 3为了减轻塑料废物的环境影响，必须开发塑料回收方法以外的土地和焚化。虽然机械回收已用于恢复热塑性塑料，但再生的原材料因降低而产生。4,5化学回收吸引了近年来的研究兴趣。4,6 - 9打破聚合物骨架中的C - C，C - O或C - N键可以使后消费者塑料转化为新材料的构件。例如，多核的氢解会产生有价值的产品，例如液体燃料，蜡和润滑剂。 10 - 12
在许多...
摘要 - 随着多核加速器不断整合更多的处理单元，对于有效利用所有可用资源的并行应用，它变得越来越困难。改善硬件利用率的一种有效方法是通过多重计算和通信任务（一种称为异质流媒体流量）来利用异质处理单元的空间和时间共享。实现有效的异质流需要在任务之间仔细划分硬件，并将任务并行性的粒度与资源分区相匹配。但是，找到正确的资源分区和任务粒度是极具挑战性的，因为有大量可能的解决方案，并且最佳解决方案在程序和数据集之间各不相同。本文提出了一种自动方法，可以快速得出用于硬件资源分区和任务粒度的良好解决方案，用于基于任务的并行多核体系结构的并行应用程序。我们的方法采用绩效模型来估计给定资源分区和任务粒度配置下的目标应用的绩效。该模型被用作快速在运行时快速搜索良好配置的实用程序。我们不需要手工制作分析模型，该模型需要专家洞悉低级硬件细节，而是采用机器学习技术来自动学习。我们首先学习使用培训计划的通道预测模型来实现这一目标。然后可以使用学习的模型来预测运行时任何看不见程序的性能。我们将方法应用于39个代表性并行应用程序，并在两个代表性的异质多核平台上进行评估：CPU-Xeonphi平台和一个CPU-GPU平台。与单流版本相比，我们的方法平均在Xeonphi和GPU平台上分别达到1.6倍和1.1倍的速度。这些结果转化为理论上完美预测因子所提供的性能的93％以上。
超越大数据分析和机器学习。
认知计算是一种计算环境，它由以下部分组成：(1) 由多核 CPU、GPU、TPU 和神经形态芯片等特殊处理器驱动的高性能计算基础设施；(2) 由底层计算基础设施驱动的、对并行和分布式计算具有内在支持的软件开发环境；(3) 用于从非结构化数据源中提取信息和知识的软件库和机器学习算法；(4) 其流程和算法模仿人类认知过程的数据分析环境；(5) 用于访问认知计算环境服务的查询语言和 API。我们从功能的角度对认知计算进行了定义，因为很难用其他方法准确、完整地定义它。认知分析借鉴了认知计算