转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究,但在最近的,快速增长的文献中,有关适应视觉模型(如剪辑)的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类,其中在其中共同进行推理,在一批无标记的查询样品中共同执行,而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征,从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化(EM)的启发,我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题,该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上,我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20%的ImageNet准确性。此外,我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供:https://github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
工作流:为了减少量子弹出,我们首先执行并测量一批射击后的输出。使用关节输出分布,我们得出每个量子的边际分布。基于这些概率,我们在测量可能处于| 1⟩状态的量子位之前插入X门(也称为位流门)。重复此过程以进行后续迭代。
摘要 - 已经回顾了抗铁磁纳米结构中木元的激发,检测和传播的理论和实验研究。抗铁磁材料的特性,例如不存在宏观磁化,存在强交换相互作用以及复杂的磁晶体结构,使实施新型的内存和功能电子设备使得有可能。微观和纳米级的抗铁磁材料中可能的镁效应的研究需要新的实验和理论方法。在这篇综述中,描述并系统化了磁振荡激发的最新结果 - 磁磁性的抗铁磁材料。提出了抗铁磁铁和多层抗磁性异质结构的主要理论结果。模型用于描述包括纳米层结构中电流和光脉冲引起的现象,包括抗铁磁体。通过布里鲁因散射研究抗铁磁微体和纳米结构的方法,以及抗铁磁性纺纱型和镁质的应用的前景。
对于眼科,对于传统的基于被动扩散的药物干预,仍然存在许多不确定性和挑战。主要障碍之一是由复杂的玻璃体体和内部生物学大分子引起的有限渗透。在这里,我们第一次证明了新型TiO 2 @N-AU纳米线(NW)电动机/机车机器人由无线自然可见光诱导的动作可以自主,有效地通过光电粒的机制自动渗透到玻璃体体内。具有效率的推进,以及与玻璃体网络的空隙相匹配的NW电动机的纳米级尺寸,无创深入玻璃体体,并克服非均匀的非牛顿液(剪切薄和粘弹性)。我们设想了主动可见的轻型TIO 2 @N-AU NW电动机可容纳深眼病和无线生物电子药物的巨大应用前景。©2022 Elsevier Ltd.保留所有权利。
近年来,葡萄酒中融合味的菌丝的发生频率有所增加。这可能是由于加工过程中二氧化硫添加,pH值的增加甚至葡萄酒自发发酵趋势的显着减少而引起的。这种非葡萄酒与乳糖剂或乳酸菌代谢有关。三种N-杂环化合物(APY,ETHP,ATHP)被描述为参与味觉感知。到目前为止,尚无研究根据来自不同物种的微生物菌株的N-杂一产生的可变性。分析了25个葡萄酒,分析了穆西非风味的葡萄酒。总共分离并鉴定了252个细菌,其中90.5%的Oenococcus oeni和101种酵母菌菌株分离并鉴定出53.5%的酿酒酵母。使用搅拌棒提取 - 气相色谱 - 质谱法(SBSE-GC-MS)和标准化的N-近核细胞测定培养基研究了它们产生鼠标化合物的能力。分别从咖啡葡萄酒中分离出四种和三种酵母和细菌,但只有三种微生物与N-杂志的产生相关:B。bruxellensis,lintilactobaciellus hilgardii和oenococcus oeni。然后将筛查扩展到这三个物种的收集菌株,以提高其遗传代表性。我们的结果表明,根据该物种,这三个N-杂点的水平和比率具有巨大的变化。此外,已经显示出在大多数咖啡葡萄酒中,没有发现B. bruxellensis。最后,确定了ATHP与ETHP之间的有趣相关性。
比特币的能源使用在学者,从业者和公众之间进行了争论。这场辩论通常是有偏见和特征的。因此,我以讨论比特币的基本原理的讨论开始了本文,其中包括广泛持有的误解。接下来,我说明了比特币与能量的关系并描述潜在的激励机制。在论文的主体中,我讨论了比特币能源使用的各种组成部分,包括能量的数量,组成和地理分歧,以及出现的积极和负面影响。然后将这些组件合并为一个综合框架,为未来的学术研究提供了坚实的基础,并为从业者提供了有关如何以及为什么比特币需要能量以及是否可以从环境角度进行理由的全局。
可选的选修课程:剩余的学分可以从聚合物选修课列表或0到3个学分的选修单列表中获取•为2800个生物材料I(3)预言:BE2400•CH 2420有机化学II(3)预言:CH2410•CH2410•CH2410•EE 4240介绍MEMS(ME ME SERISIL(ME),ME; y Me sopry•新生/新生,新生,新生,新生; 4170 Mech(3)材料故障:ME/MEEM3501或ME/MEEM3400•MSE 2100材料科学与工程学的介绍(3)PREREQS:CH1112或CH1122或CH1122或(CH1150和CH1150和CH1151)或(CH1160和
我们提出了一种减少电路中非 Clifford 量子门(特别是 T 门)数量的方法,这是有效实现容错量子计算的重要任务。此方法与大多数基准电路中无辅助 T 计数减少的先前方法相当或优于后者,在某些情况下可带来高达 50% 的改进。我们的方法首先将量子电路表示为 ZX 图,这是一种张量网络结构,可以根据 ZX 演算规则进行变换和简化。然后,我们扩展了最近的简化策略,添加了一个不同的成分,即相位小工具化,我们使用它通过 ZX 图传播非 Clifford 相位以找到非局部抵消。我们的程序可不加修改地扩展到任意相位角和变分电路的参数消除。最后,我们的优化是自检的,也就是说,我们提出的简化策略足够强大,可以独立验证输入电路和优化输出电路的相等性。我们已经在开源库 P y ZX 中实现了本文的例程。
脊髓损伤(SCI)是一项巨大的公共卫生挑战,全世界数百万个人,通常导致令人衰弱的感觉运动障碍,这显着损害了生活质量。SCI的复杂性是多方面的,不仅涉及对脊髓的直接物理创伤,而且还涉及一系列生物反应的级联,这些反应会使损伤永存并抑制恢复(Cardile等,2024)。在与SCI病理生理学有关的各种生物学机制中,氧化应激,其特征在于活性氧(ROS)产生和抗氧化剂防御之间存在不平衡,已成为加剧神经损害和阻碍恢复的关键因素(Jia等人,2012; disavadiya et al an al and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and an al an al an al an al an al an al an al al an al an al an al an al al an al an al an al an al visavadiya等。一氧化氮(NO)是在氧化应激过程中产生的重要反应性氮种(Ozcan和Ogun,2015)。SCI之后,NO的产生增加,这有助于血管舒张。然而,这也没有硝基化的鼻型途径,导致过氧亚硝酸盐的形成,以及各种细胞信号通讯,以及对神经元,脂质和DNA的氧化损伤,这可能会进一步加剧神经元损害(Conti等,2007,2007; Xiong et al。谷胱甘肽(GSH)是清除ROS的关键非酶促抗氧化剂,有助于维持氧化还原平衡。它以两种形式存在:减少(GSH)和氧化(GSSG)。另一方面,过氧化氢酶是一种将过氧化氢(H 2 O 2)催化为水和氧的酶。我们以前已经表征了上述该反应对于缓解氧化应激至关重要(Brunelli等,2001;Vašková等,2023)。SCI后,多余的ROS会耗尽GSH和压倒性过氧化氢酶,从而导致氧化应激增加(Jia等,2012)。当前的SCI治疗选择是有限的,尽管手术技术和康复疗法的进步,但缺乏有效和FDA批准的药理学干预措施仍然是一个紧迫的挑战。现有的药物治疗通常与不良的副作用有关,这强调了迫切需要创新的治疗策略(Cristante等,2012)。一个有希望的研究领域的重点是使用以神经保护特性而闻名的天然化合物。Rosa Canina L. [R. canina)(R. canina),也称为狗玫瑰,是丰富的生物活性化合物来源,包括寡糖,这些化合物以其抗氧化剂和抗渗透性效应而闻名(Taneva等,2016)。最近的研究表明,源自各种植物来源的寡糖在调节氧化应激和促进神经元健康方面起着至关重要的作用(Vieira等,2020; Kang等,2022)。鉴于氧化应激在SCI进展中的作用,canina犬寡糖作为潜在的治疗剂的探索似乎是有效的。
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明,因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起,许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算,以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用,这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中,我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题,其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D,使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f,执行 QFT 和测量(图 1)。经过一些有效的后处理后,可以找到周期 ( D, 1 )。因此,逻辑量子比特的数量取决于两个参数:输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例,其中 DL 的预期大小为 1