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重新审视量子感知器：计算与统计的权衡
量子机器学习算法可以显著提高其速度，但其是否也能实现良好的泛化仍不清楚。最近，Wiebe 等人 [2016] 提出了两个量子感知器模型，它们使用 Grover 搜索比经典感知器算法实现了二次方的改进。第一个模型降低了与训练集大小相关的复杂度，而第二个模型则提高了感知器错误数量的界限。在本文中，我们介绍了一种混合量子-经典感知器算法，其复杂度低于经典感知器，泛化能力优于经典感知器。我们在样本数量和数据边际方面都比经典感知器实现了二次方的改进。我们推导出了算法返回的假设预期误差的界限，与使用经典在线感知器获得的误差相比，该界限更为有利。我们利用数值实验来说明量子感知器学习中计算复杂性和统计准确性之间的权衡，并讨论将量子感知器模型应用于近期量子设备的一些关键实际问题，由于固有噪声，其实际实施面临严峻挑战。然而，潜在的好处使得纠正这个问题值得。
重新审视模型提取攻击-NSF -PAR
引言23自2004年24日成功去除石墨烯1以来进行的二维（2D）材料的积极研究导致发现了一种新的，新兴的2D材料，这些材料由碳化物和过渡金属的硝酸盐组成，25种称为Mxenes 2。mxenes是二维材料，具有通用式M n+1 x n t x，其中m是早期过渡26金属（例如，Ti，ti，v，cr），x是碳，氮或碳二氮，T是由O，OH，F，F，27和/或Cl 2组成的表面终止组。由于其引人注目的物理，电子和化学特性，MXENES吸引了巨大的理论28和在各种应用中的实验研究兴趣，例如锂离子电池3,4，气体传感器5，氢存储29 6和热电学7。在这些研究中，将近70％专用于Ti 3 C 2 t X，这是有史以来第一个实验30合成的MXENE 8。迄今为止，它被认为是最全面研究的MXENE。31 Ti 3 C 2 T X可以选择性地从其最大相位与氢氟酸（HF）蚀刻，其中A是元素元素32通常来自元素周期表的第13和14组（对于Ti 3 C 2 T x x）8。由于蚀刻后高反应性Ti表面，33去角质Ti 3 C 2 t X通常由随机分布的表面官能团（即O，OH，F）组成，这些表面官能团统称为34表示为T x 9。然而，由于模拟混合终止表面的复杂性和计算成本，理论研究中的大部分都考虑了Bare Ti 3 C 2 10,11或均匀终止的Ti 3 C 2 T X，具有单个功能性36组4,7,12-14。58这通常被视为MXENES 15的第一代和第二代模型。早期的实验努力，例如粉末X射线衍射（XRD）8，高分辨率透射电子显微镜（TEM）8,9,16和X射线原子对38分布函数（PDF）17，用于洞悉功能组成分的分布。然而，每种方法都因其对氢的不敏感而受到阻碍，这对于理解表面终止15至关重要。40因此，使用由高质量中子总散射法支持的原子对分布函数，Wang等。15 41获得了在不同条件下合成的Ti 3 C 2 t X结构的第一个分辨率，并提出了Ti 3 C 2 T X的多层42结构模型是MXENES的下一代模型。43受Wang等人的作品的启发，几项理论研究的重点是混合功能性44个组终止的影响（O，OH，F）。Caffrey 18提出了一个经验模型，以研究混合终止的Ti 3 C 2 T x和V 2 Ct X结构的结构变化和45个电化学性能的变化，而均匀终止的46个表面的变化。根据Caffrey研究，经验模型再现了与实验数据一致的晶格参数，状态的电子密度和47个工作函数。迄今为止，关于使用簇扩展方法的2D MXENE的表面功能化的最全面的研究和48个组成是由49 Ibragimova等人进行的。19。％和10 wt。％HF。在该研究中，在标准氢电极（SHE）50条件下，最佳O：OH：F组成为50:25:25，具有相似的分布模式，这些模式不受厚度和MXENE类型的影响。51然而，文献中仍然没有调整混合表面终止的设计途径。在PDF表征中使用52个能量色散X射线光谱（EDX），Wang等。15估计多层ti 3 c 2 t x样品中的平均原子比为53 o：f，用48 wt蚀刻时为0.85和1.4。基于54个O：F比率，Wang等。 得出T X的化学计量法，等于O 0.1（OH）0.8 F 1.1和O 0.13（OH）1.04 F 0.83。 此外，55总体结晶度和排序也受HF浓度的影响。 较高的HF浓度在表面终止中产生较高的56 F组成。 直觉上，这与57个可用的f的可能性增加是一致的，可终止HF浓度较高的新鲜蚀刻的Ti表面。 因此，受Wang等人的发现的启发。基于54个O：F比率，Wang等。得出T X的化学计量法，等于O 0.1（OH）0.8 F 1.1和O 0.13（OH）1.04 F 0.83。此外，55总体结晶度和排序也受HF浓度的影响。较高的HF浓度在表面终止中产生较高的56 F组成。直觉上，这与57个可用的f的可能性增加是一致的，可终止HF浓度较高的新鲜蚀刻的Ti表面。因此，受Wang等人的发现的启发。
鸟瞰（重新）审视抑酸药物、COVID-19 和
本文研究了近期有关抑酸药物在 COVID-19 大流行 1 背景下的潜在益处的大量信息的发展情况，特别关注了已报告结果中出现的巨大差异（以及由此产生的混淆），至少对于常用的抗酸药法莫替丁而言。不一致和不一致的程度反映了采用大致相似方法的独立临床研究得出的相互矛盾的结论，包括实验设计（回顾性、观察性、基于队列等）和统计分析工作流程（倾向评分匹配和分层为亚队列等）。这些矛盾和潜在的混淆对面临选择最佳治疗干预方案的临床医生产生了影响：例如，法莫替丁的潜在益处是否表明其可用于特定的 COVID-19 病例？ （如果是，哪种给药途径（口服、静脉注射）、剂量方案、持续时间等可能是最佳的？）正如 Freedberg 等人于 3 月 2 日简洁地指出的那样，“……几项回顾性研究表明法莫替丁与 COVID-19 结果之间存在关系，而几项则没有关系。” 除了潜在治疗适应症这一紧迫问题之外，还必须解决与法莫替丁相关的相互矛盾的数据和结论，然后才能将其纳入/整合到基于本体和知识图 (KG) 的框架中，这反过来又可用于药物发现和重新利用。作为一个更广泛的方法论问题，请注意，协调不一致之处将增强利用相关数据源的荟萃分析的有效性。而且，从更广泛的意义上讲，开发一种处理不一致问题的系统将有助于提高 (i) 现实世界证据研究（回顾性）和 (ii) 安慰剂对照、随机多中心临床试验（前瞻性）的质量。换句话说，通过某种系统方法使两种类型的研究保持一致将本质上提高每种类型研究的质量和效用。
重新审视技术准备就绪：扩展范围的建议
技术准备水平（TRL）量表在当前（2014- 2020年）节目期间已广泛采用了欧盟，国家和地区级别的采用，作为在融资研究，开发和创新投资的工具中，以公共赠款进行融资。我们提出了这一量表的扩展和概括，即法律，组织和社会准备水平，即法律，组织和社会准备程度。唯一的，部分，法律除外，这三个拟议的量表紧密地跟踪了技术准备就绪的预期进步，并且在规范性的角度，应在任何旨在成功的技术采用试点中得到增强和支持。由此产生的4轴框架已用于评估新的和现有的数字技术在促进欧洲公共服务中创新的潜力，同时确保跨境和跨域互操作性。我们建议采用该框架作为公共部门创新政策工具，以评估欧盟资助的研究，开发和创新项目的绩效，在2021 - 2027年的下一个编程期间。
重新审视泽兰市总体规划 - 2020 年
2011 年，泽兰市通过了现行的总体规划。该规划提出了一个雄心勃勃的愿景，以确保社区的持续吸引力和可持续性。广泛的公众参与活动提供了有关社区发展方向的一系列想法和意见。详细的分析提供了对该市的优势和新出现的挑战的见解。自规划通过以来，该市并没有一成不变。取得了许多成就，也发生了一些变化。因此，定期重新审视总体规划，以确保其作为未来指南的持续相关性，并在原始文件中附加了新元素，包括特定地点的规划。虽然 2011 年规划中的许多材料继续提供所需的指导，但一些决策所依据的数据需要重新审视。当前规划中的人口统计特征（人口变化、年龄、收入、住房）主要取自 2000 年人口普查，因为在制定规划时尚未公布最近的人口普查数据。现已提供更新信息（2010 年和 2015 年），可以分析趋势并了解与可比社区相关的观点。当前计划中设定的目标也需要重新审视。有些目标已经实现；有些目标已取得进展；有些目标由于政策的变化而不再相关。
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。
人工智能法案：重新审视人工智能参与者的分类
Rasmus Hauch, Björn Preuss, Colum Donnelly, Nicola Grandis, Marion Carré, Fernando Perez, Jonni Malacarne, Ehrik Aldana, Susannah Shattuck, Evi Fuelle, Bastiaan van de Rakt, Maciej Karpicz, Shemmy Majewski, Negar Vahid, Ryan Donnelly, Kaitlin Goodrich, Stuart Lawrence, Prateek Kapadia, Anargyros Sideris, Benno Staub, Gianluca Maruzzella, Fabrizio Dini, Alexis de Vienne, Thomas Charisis, Christos Theocharatos, Ezequiel Paura, Pierluigi Failla, Claus Lang, Maury Shenk, Florian Neumeier, Simone Gabriellini, Alessandro Nuara, Francesco Trovò, Tommaso Demattè, Davide Fanale, Nicola Caporaso, Elisa Czerski, Ramin Karbalaie, Rui Dias Ferreira, Philip Meier, Alessandro Lazzeri, Federico Cesari、Hakki Ercosman、Sina Youn、Jan-Kees Buenen、Marco Maier、Bart Kappel、Mindaugas Civilka、Jenny Romano、Lorenzo Mora、Pedro Henriques、James Black、Sébastien Bratières、Shawn Curran、Hossein (Kian) Sarpanah、Amir Bozorgzadeh、Victòria Brugada-Ramentol、Bebiana Moura、Gonçalo Consiglieri、Michael Fiorentino、Karel Bourgois、Tomas Krilavičius、Darius Amilevičius、Alexander Wijninga、Sarah Gates、Daniel Quirke、André Azevedo、Fabiana Clemente、Janhvi Pradhan Deshmukh、Philip Dawson
透过联邦视角审视重罪谋杀理论
本案涉及较轻的“故意纵火烧毁建筑物”罪名。对于起诉书中指控的较重的杀人罪，陪审团没有做出任何裁决。”5 陪审团裁定被告犯有较轻的纵火罪后，法官向陪审团提出了特别质询。根据陪审团的回答，法官对较重的罪行作出了有罪判决。因此，尽管陪审团没有判定 Ryan 犯有杀人罪，但他因较重的罪行被判刑。其次，在适用《联邦量刑指南》时，Ryan 法院“确定一级谋杀是最类似的罪行”7 并适用了适用于一级谋杀的指南。法院实际上判 Ryan 犯有谋杀罪，而谋杀罪要求证明犯罪意图是犯罪的要素，尽管陪审团从未发现这一要素。