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World File Search System层次结构
远程连接镜子和链接人脑中的微体系结构和认知层次结构
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2021年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2021.10.26.466019 doi：biorxiv Preprint
活细胞中GAGA转录因子的先驱功能的动力学原理 从神经1 的局部记录中解码皮质范围的脑活动 natora，一种相关性的方法，可最大程度地减少遗传和法学分析中数据集大小的损失 使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维 视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的 远程连接镜子和链接人脑中的微体系结构和认知层次结构 使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据 组成限制的玻尔兹曼机器公开了神经组件的大脑范围组织 胎盘纳米粒子介导的IGF1基因治疗纠正豚鼠模型中的胎儿生长限制 使用多模式变压器网络的药物目标相互作用预测显示出高的蛋白质的普遍性
在体内对先锋因素与染色质的接口如何促进转录控制的可及性。在这里，我们通过活果蝇血细胞中的原型GAGA先驱因子（GAF）直接可视化染色质关联。单粒子跟踪表明，大多数GAF是染色质结合的，稳定的结合分数显示出在染色质上存放在染色质上的核小体样限量超过2分钟，比大多数转录因子的动态范围更长。这些动力学特性需要GAF的DNA结合，多聚化和本质上无序的结构域的完全补充，并且是招募的染色质重塑剂NURF和PBAP的自主性，其活动主要使GAF的邻居受益于HSF，例如HSF。对GAF动力学的评估及其内源性丰度表明，尽管有势动力学，但GAF组成且完全占据了染色质靶标，从而提供了一种时间机制，从而维持对体内稳态，环境和发育信号的转录染色质的开放式染色质。
随机定向聚合物的 PDE 层次结构......
1.4 讨论。由于布朗运动的端点密度可以求解标准热方程，因此我们要寻找布朗运动受随机环境加权时的对应项。对于随机环境的每个固定实现，已知聚合物模型等同于（不同）随机环境中的扩散 [ 4，定理 2]。因此，在淬火设置中，我们正在寻找的标准热方程的类似物是具有随机系数的 Fokker-Planck 方程，描述上述扩散密度的演变。然而，研究 Fokker-Planck 方程的解或其集合平均值似乎与聚合物模型本身一样复杂；因此，我们希望在此传达的主要信息是：与其研究单点分布，不如研究 (1.4) 中定义的多点分布。根据定义，对于每个 T ≥ 0，Q n ( T, ⋅) 是 R nd 上的概率密度。虽然我们没有重现 Q n 演化的潜在动力学，但启发式地，它可以被视为 n 个粒子的联合密度，它们通过各自与共同随机环境的相互作用间接相互作用，类似于“同一环境中的独立行走者”。定理 1.1 源自伊藤公式的直接应用，表明 { Q n } n ≥ 1 可以求解分层 PDE 系统。这样，在退火环境下，对随机聚合物端点分布的研究可以简化为对 Q 1 的研究和对 { Q n } n ≥ 1 满足的确定性 PDE 系统的分析。
文章 - 75年 -特别版分析层次结构过程算法应用于电池存储系统的网格应用程序选择
摘要：巴西电力部门正在准备在其分销线路中引入电池能量存储，以进行能源质量控制。这项新技术的技术和财务可行性取决于几个因素：电池技术，地理位置，环境限制和当地法规。本项目的目标之一是创建一种方法，以帮助技术人员为每个特定应用程序选择最佳的电池技术。选择了分析层次结构过程-AHP算法以考虑所有上述因素。考虑到四个不同的市售电池储能系统（BES），将此方法应用于案例研究，并且该方法可以考虑所有考虑的标准和亚标准，从而推荐了最佳选择。本项目的第二个目标是评估由两种不同的电池技术组成的真实混合动力操作。直到提交本文提交的那一刻尚未安装Bess。已经选择了安装位置，这是一种带有1,360 kW峰值功率的馈线线，并受到了能源质量的监控。BES的尺寸为250 kW/1 MWh的流量电池，并使用250 kW/500 kWh锂离子电池，并且已经开始购买过程。两种电池技术都将在单独的和联合操作中用于机网和岛屿案例中的功率质量。
语言结构和含义将神经振荡组织为特定于内容的层次结构
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Clifford 层次结构中成本最优的单量子比特门合成
对于通用量子计算，实际实施需要克服的一个主要挑战是容错量子信息处理所需的大量资源。一个重要方面是实现由量子纠错码中的逻辑门构建的任意幺正算子。通过组装从一小组通用门中选择的逻辑门序列，可以使用合成算法将任何幺正门近似到任意精度，这些通用门在量子纠错码中编码时可容错执行。然而，目前的程序还不支持单独分配基本门成本，许多程序不支持扩展的通用基本门集。我们使用基于 Dijkstra 寻路算法的穷举搜索分析了标准 Clifferd+T 基本门集的成本最优序列，并将其与另外包括 Clifferd 层次结构更高阶的 Z 旋转时的结果进行了比较。使用了两种分配基本门成本的方法。首先，通过递归应用 Z 旋转催化电路将成本降低到 T 计数。其次，将成本指定为直接提炼和实现容错门所需的原始（即物理级）魔法状态的平均数量。我们发现，使用 Z 旋转催化电路方法时，平均序列成本最多可降低 54 ± 3%，使用魔法状态提炼方法时，平均序列成本最多可降低 33 ± 2%。此外，我们通过开发一个分析模型来估计在近似随机目标门的序列中发现的来自 Clifford 层次结构高阶的 Z 旋转门组的比例，从而研究了某些基本门成本分配的观察局限性。
un-weyl-ing the clifford层次结构
Gottesman and Chuang（1999）引入的量子组合的传送模型激发了Clif-Ford层次结构的发展。尽管具有量子计算的内在价值，但与该模型密切相关的魔术状态蒸馏的广泛使用强调了理解层次结构的重要性。除了诊断单位的情况外，人们对该等级结构的结构有限有限（Cui等，2017； Rengaswamy等人。2019）。我们通过Weyl（即Pauli）在这些级别上扩展了层次结构的第二和第三层的结构，第一个级别是无处不在的Pauli组。尤其是我们对Pauli Group上标准的操作的支持。自从第三级统一的保利会产生Trace-Lise Hermitian Cli效应以来，我们也表征了他们的Pauli支持。半单位单位在电视模型中节省了Ancilla，我们通过同骨转移探索他们的Pauli支持。最后，我们证明，直到通过clif-ford乘法，每个第三级统一通勤至少都使用一个Pauli矩阵。这可以无力地使用，以表明，直到通过cli的繁殖，每个第三级统一都在保利组的最大交换亚组上进行。另外，可以看出，后者意味着Beigi和Shor（2010）证明的广义半乳房构想。我们讨论了量子误差校正和高空产品设计中的潜在应用。
节俭：跨闪存层次结构进行超维度计算的培训
超维度计算（HDC）是一种受脑启发的计算范式，可与高维矢量，高矢量，而不是数字一起使用。HDC用位，更简单的算术操作代替了几个复杂的学习组成，从而产生了更快，更节能的学习算法。但是，由于将数据映射到高维空间中，因此它是以增加数据的成本来处理的。虽然某些数据集可能几乎适合内存，但最终的过量向量通常无法存储在内存中，从而导致长期数据传输从存储中。在本文中，我们提出了节俭，这是一种存储计算（ISC）解决方案，该解决方案在整个闪存层次结构上执行HDC编码和训练。为了隐藏培训的延迟并启用有效的计算，我们介绍了HDC中的批处理概念。它使我们能够将HDC培训分为子组件并独立处理。我们还首次提出了HDC的芯片加速度，该加速器使用简单的低功率数字电路来实现闪光平面中的HDC编码。这使我们能够探索Flash层次结构提供的高内部并行性，并与可忽略不计的延迟开销并行编码多个数据点。节俭还实现了单个顶级FPGA加速器，该加速器进一步处理了从芯片中获得的数据。我们利用最先进的内部人ISC基础架构来扩展顶级加速器，并为节俭提供软件支持。节俭的人完全在存储中进行HDC培训，同时几乎完全隐藏了计算的延迟。我们对五个流行分类数据集的评估表明，节俭平均比CPU服务器快1612×。4×比最先进的ISC解决方案快4×，用于HDC编码和培训的内幕。
脑启发计算的系统层次结构
神经形态计算从大脑中汲取灵感，为计算技术和架构提供了推动下一波计算机工程浪潮的潜力 1–13 。这种受脑启发的计算也为通用人工智能的发展提供了一个有希望的平台 14,15 。然而，与传统计算系统不同，传统计算系统具有围绕图灵完备性和冯·诺依曼架构 16–18 概念构建的完善的计算机层次结构，而目前还没有针对脑启发计算的通用系统层次结构或对完整性的理解。这会影响软件和硬件之间的兼容性，削弱脑启发计算的编程灵活性和开发效率。在此，我们提出了“神经形态完整性”，它放宽了对硬件完整性的要求，以及相应的系统层次结构，其中包括图灵完备的软件抽象模型和多功能的抽象神经形态架构。使用这个层次结构，各种程序都可以被描述为统一的表示，并转换为任何神经形态完整硬件上的等效可执行文件——也就是说，它确保了编程语言的可移植性、硬件完整性和编译可行性。我们实现了工具链软件来支持在各种典型硬件平台上执行不同类型的程序，展示了我们系统层次结构的优势，包括神经形态完整性引入的新系统设计维度。我们期望我们的研究将使脑启发计算系统的各个方面取得高效、兼容的进展，促进包括人工智能在内的各种应用的开发。
艾伯塔省计划的层次结构
艾伯塔省的土地利用计划在省级和市政政府层面都受到计划。此外，随着省土地使用框架和《艾伯塔省土地管理法》的实施，将在区域一级做出一些计划决定。上面是一个图，概述了各种计划，其等级制度以及它们在省，区域和市政领域的地位。