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优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
低功率对数电流到数字转换器（CDC），灵感来自生物医学应用的分子遗传过程
近年来，需要使用便携式，可穿戴或可植入的电子设备来处理生物医学信号。这些功能由少量电池进行操作，因此能节能的ADC成为基本组件。生物传感器广泛用于葡萄糖监测，DNA测序，食物分析和微生物分析等应用中。其中一些生物剂翻译了一种生物学标记，该生物标志物的对数尺度（Thanachayanont，2015年）将其变化为curlant输出信号，因此，对数CDC是对他们来说更自然的读数设备。In addition, a log- arithmic ADC (Sit and Sarpeshkar, 2004) (Mahat- tanakul, 2005) (Rhew et al., 2014) (Sundarasaradula et al., 2016) (Danial et al., 2019) can perform analog- to-digital conversions with non-uniform quantization thus it can convert small signals with high resolu- tion and large signals with coarse resolution, which与线性ADC相比，启用处理大的输入动态范围信号的位。较低的位结果较低的功率和较小的区域。在这项研究中，我们提出了受基因网络启发的超低功率电子电路，以证明神经元网络的计算能力。这种方法取决于我们获得的洞察力，我们获得了将神经元网络映射到分子生物系统（生物形态（Rizik等，2022）（Daniel等，2013）），然后是电子ciTomorphic（Sarpeshkar，2011年（Sarpeshkar，2011）（Hanna等，
对数百个不同大脑进行长读测序，深入了解结构变异对基因表达和 DNA 甲基化的影响
1. 美国马里兰州贝塞斯达，美国国立卫生研究院，国家老龄化研究所和国家神经疾病和中风研究所，阿尔茨海默病和相关痴呆症中心 2. 美国加利福尼亚州圣克鲁斯市加州大学圣克鲁斯分校基因组研究所 3. 美国马里兰州贝塞斯达，美国国立卫生研究院，国家老龄化研究所，神经遗传学实验室 4. 英国伦敦大学学院，伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所，神经退行性疾病系 5. 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物系 6. 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院人类基因组测序中心 7. 美国华盛顿大学基因组科学系，美国华盛顿州西雅图 8. 美国华盛顿大学儿科系遗传医学分部 9. DataTecnica，美国华盛顿特区 10. Google LLC，美国加利福尼亚州山景城 11.美国马里兰州贝塞斯达市美国国立卫生研究院国家精神卫生研究所内部研究部人类大脑收集核心 12. 美国国家人类基因组研究所计算和统计基因组学分部基因组信息学科
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
NAPLAN 2023 技术报告
图 1：针对数字、阅读、语法和标点符号的多阶段定制测试设计 ......................................................................................................19 图 2：语言惯例的在线测试设计 ......................................................................................................20 图 3. 3 年级数字能力各途径分配的学生百分比 .............................................................................37 图 4. 3 年级数字能力各途径的能力分布 .............................................................................................37 图 5：数字能力的尾随缺失百分比 .............................................................................................42 图 6：阅读的尾随缺失百分比 .............................................................................................42 图 7：拼写的尾随缺失百分比 .............................................................................................43 图 8：语法和标点符号的尾随缺失百分比 .............................................................................43 图 9：NAPLAN 2023：参与类别 .............................................................................................44 图 10：3 年级数字能力测试的 Wright 地图（示例） .............................................................................50 图 11：写作测试的 Wright 地图（多分示例）................................................................................51 图 12：写作测试的 Wright 图（多分示例）........................................................................52 图 13：拟合度 = 1.00 的项目的项目特征曲线.........................................................................55 图 14：拟合度 = 1.36 的项目的项目特征曲线.........................................................................55 图 15：显示性别 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................57 图 16：显示语言背景 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................58 图 17：显示土著身份 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................59 图 18：显示管辖区 DIF 的项目特征曲线示例.........................................................................60 图 19：具有潜在回归的多维项目反应模型的条件变量.............................................................................................63 图 20：3 年级和 5 年级在线测试之间的数字散点图、垂直链接项目.....................................................................................................................65图 21：7 年级和 5 年级在线测试之间的数字能力、垂直链接项目的散点图.........................................................................................................................................66 图 22：9 年级和 7 年级在线测试之间的数字能力、垂直链接项目的散点图....................................................................................................................................................................66 图 23：3 年级和 5 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................66 图 24：7 年级和 5 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 25：9 年级和 7 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 26：3 年级和 5 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 27：7 年级和 5 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................68 图 28：9 年级和 7 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................68 图 29：3 年级和 5 年级在线测试语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................................68图 31：语法和标点符号散点图，9 年级和 7 年级在线测试之间的垂直链接项目 ......................................................................................................................69 图 32：熟练程度截点的对数回归（计算能力） ......................................................................................76 图 33：熟练程度截点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度截点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度截点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度截点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................7869 图 31：9 年级和 7 年级在线测试之间的语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................69 图 32：熟练程度分界点的对数回归（计算能力） .............................................................................................76 图 33：熟练程度分界点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度分界点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度分界点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度分界点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................................7869 图 31：9 年级和 7 年级在线测试之间的语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................69 图 32：熟练程度分界点的对数回归（计算能力） .............................................................................................76 图 33：熟练程度分界点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度分界点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度分界点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度分界点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................................78
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。
rarita-schinginger田地的纠缠熵
我们研究了d¼4minkowski时空中自由费米子场理论的纠缠熵的通用对数系数。作为热身，我们通过对D¼2半线的尺寸减小以及随后在晶格上进行数值实时计算来重新审视无质量自旋1 = 2场情况。出乎意料的是，该面积系数差异以径向离散化，但对于由相互信息引起的几何正则化是有限的。所得的通用对数系数 - 11 = 90与文献一致。对于自由质量自旋 - 3 = 2场，Rarita-Schwinger场，我们还对半行进行了尺寸降低。除了省略最低的总角动量模式外，降低的哈密顿量与自旋1 = 2一致。这给出了一个通用对数系数-71 = 90。我们讨论了无应力能量张量的自由高自旋场理论的通用对数系数的物理解释。
spirobs：对数螺旋形机器人，用于跨音阶的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1 School
spirobs：对数螺旋形机器人，用于遍及尺度的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1计算机科学技术学院，中国科学技术大学，中国，Hefei，Anhui，Anhui，Prc，Prc，230026。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。 **通信：wxi@ustc.edu.cn。 总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。 在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。 这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。 我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。 我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。 我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。 这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。**通信：wxi@ustc.edu.cn。总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。关键字柔软的机器人，对数螺旋，多尺度设计，软机器人握把介绍某些动物具有细长，灵活的附属物，范围从海马长度的几厘米和Chameleons的前尾尾巴1,2到超过一米的章鱼臂和大量的off臂和大头臂和大头脑trunks trunk trunks trunks 3，4。通过利用软材料或合规机制5-7，这是设计和构建柔软连续操作器的灵感来源。尽管机器人已经成功地重现了此类机器人系统中的柔性变形，并且在处理脆弱或不规则形状的物体8，安全的人类机器人互动任务9-11，医疗应用12,13等方面表现出了巨大潜力，但生物学示例在脱氧和敏捷性方面仍然超过了特大工程。例如，大象树干可以包裹直径为3厘米的胡萝卜，而它也可以抓住和堆叠300千克的树桩，直径超过直径14。章鱼手臂可以伸出手，并在次秒时间尺度上捕获鱼。
用于计算使用Tradeo Q
我们将较早的作品推广到计算与Tradeo Q的简短离散对数，并用Seifert在计算订单上使用Tradeo Q的工作进行桥接，并以Shor的开创性工作在计算订单和一般离散对数方面进行了突破性的作品。尤其是，我们可以在总体离散对数时启用贸易。与Shor的算法相比，这在每次运行中评估的小组操作数量中的降低量最高为2倍，但要付出多次运行。与Shor的算法不同，我们的算法不需要组订单。它同时计算顺序和对数。我们分析了算法引起的概率分布，以及Shor和Seifert的订单填充算法，描述如何在已知解决方案时模拟这些算法，并估算给定最小成功概率所需的运行次数，而在实现差异交易时，则如何运行。
贸易开放对经济增长的影响
6 （1）初始条件：人均实际初始 GDP 的对数，（2）人力资本：中学入学率、出生时预期寿命的对数、人口增长，（3）物质资本：资本形成总额除以 GDP，（4）财政政策：政府消费除以 GDP，（5）制度质量：从弗雷泽研究所的经济自由数据中获得的法律制度和产权指数