概念解释和总结:简化复杂材料并压缩冗长内容以提高理解力。区分:可以快速使学习材料适应不同程度的学习。反馈和评估:对理解、工作质量和演讲技巧的检查进行即时反馈。创意生成:可以通过提出主题或不同观点来激发创造性思维。内容和资源创建:可以帮助创建独特的文本、图像、视频、音频作品。研究协助:帮助收集信息和想法。写作协助和修改:在写作过程中获得拼写、语法和格式建议。数据分析:帮助处理和分析数据以用于研究目的。语言翻译:为了更好地理解不同语言的学习材料。引用:可以帮助查找来源并提供参考建议。
外部通讯员: 阿贡国家实验室(美国):D Ayres 布鲁克海文国家实验室(美国):P Yamin 康奈尔大学(美国):D G Cassel DESY 实验室(德国):llka Regel、P Waloschek 费米国家加速器实验室(美国):Judy Jackson GSI 达姆施塔特(德国):G Siegert INFN(意大利):Barbara Gallavotti 北京高能物理研究所(中国):Tongzhou Xu 杰斐逊实验室(美国):Melanie O'Byrne JINR 杜布纳(俄罗斯):B Starchenko KEK 国家实验室(日本):A Maki Lawrence 伯克利实验室(美国):Christine Celata 洛斯阿拉莫斯国家实验室(美国):C Hoffmann NIKHEF 实验室(Pay-Bas):Paul de Jong 新西伯利亚研究所(俄罗斯):S Eidelman 奥赛实验室(法国):Anne-Marie Lutz PSI实验室(瑞士):P-R Kettle 卢瑟福阿普尔顿实验室(英国):Jacky Hutchinson 萨克雷实验室(法国):Elisabeth Locci IHEP,Serpukhov(俄罗斯):Yu Ryabov 斯坦福线性加速器中心(美国):N Calder TRIUMF 实验室(加拿大):M K Craddock
该报告由Schwab社会企业家,CSE和洛克菲勒慈善顾问协作,该报告提供了有关部署像OBF这样的创新金融解决方案以将社会影响融入核心业务实践的实用指南。通过现实世界中的案例研究,它对创新金融如何应对企业的影响挑战并提出了成功实施的实际步骤。我们希望该报告能够从社会创新者那里学习及其认识和奖励积极影响的方法。我们鼓励公司利用这些机制并加速自己的转型,以通过其业务运营实现更积极和可持续的影响。我们可以肯定的是,通过这些解决方案,公司可以帮助建立以业务创新和社会责任为基础的更公平,更具包容性的经济。
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摘要 —本文介绍了一种自动搜索算法(QES,发音为“quest”),该算法为监督量子机器学习推导出纠缠布局的最佳设计。首先,我们使用 CNOT 门建立纠缠结构与有向多图表示之间的联系,从而实现明确定义的搜索空间。所提出的将量子纠缠编码为基因型向量的方案将 ansatz 优化与经典机器学习联系起来,允许在任何明确定义的搜索空间上进行有效搜索。其次,我们激发纠缠级别以将搜索空间的基数降低到实际实现的可行大小。最后,我们通过基于模型的顺序优化使用代理模型来降低评估真实损失函数的成本。我们在模拟和基准数据集(包括 Iris、Wine 和乳腺癌数据集)上证明了我们提出的方法的可行性,这通过经验表明 QES 发现的量子嵌入架构在预测性能方面优于手动设计。
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机,已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器,它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器,其中控制信号随时间连续变化:我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中,通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟,证明了我们的算法对线性不可分数据集(例如同心圆和 MNIST 数字)进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现,通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能,直到性能饱和并波动。此外,我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此,当我们的模型大小增加时,训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性,并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
摘要 - 在本文中,我们通过使用移动操纵器来解决可移动障碍(NAMO)问题之间的在线导航。与移动机器人不同,移动操纵器提供了有效地将障碍物从驾驶路径移出的优势,同时跟踪全球路径。但是,移动操纵器的高自由度(DOF)使全身控制复杂。为了应对这些挑战,我们提出了一个基于强化学习(RL)的模型预测路径积分(MPPI)框架。此策略包括识别从RL推动稳定的动作,从策略生成的数据中训练机器人 - 启动的Kinodynanic交互模型,以及在跟踪全球路径的同时,将MPPI中的该模型应用于MPPI进行操纵障碍。在我们的实验中,我们证明了我们的方法成功地将障碍物抛在一边,并在阻塞时坚持了全球路径。
添加剂制造(通常称为3D打印)由使用数字计算机辅助设计(CAD)的各种制造工艺编译,并通过将连续的,分层的跨层应用于构建平台,并将其处理为3D物理对象。It possesses signi cant bene ts over its more traditional formative and subtractive manufacturing counterparts, such as: on-demand manufacturing, lower (o en zero) waste, rapid prototyping capabilities, high degree of customisability, global reach as les can be modi ed and sent anywhere in the world, and the ability to create complex geometries such as nested and moving structures or overhangs.1融合细丝制造(FFF)是一种添加剂制造,由于FFF打印机的相对较低的成本及其使用的简单性,因此广泛采用了。2它涉及挤出毫米尺度的热塑性聚合物通过加热喷嘴哀叹。打印头的运动将聚合物的薄横截面绘制到上一个,并在此冷却并固体以使nal 3d对象。广泛的商业哀叹
本文档的目的是为消费者和M2M解决方案以及远程SIM供应(RSP)体系结构提供嵌入式ICC/ ESIM的全面,特定的安全要求。EUICC是传统物理SIM卡的演变,可提供更大的灵活性,在移动电信方面的便利性。 EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件,能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。 ESIM(嵌入式SIM)由安装在EUICC芯片上的软件,该软件永久连接到具有MFF2的设备上。 这是一种硅芯片,它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。 RSP是移动电信行业中用于远程提供,管理和更新ESIMS(嵌入式SIMS)的技术和过程。 它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0,SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档,允许消费者远程激活嵌入在便携式设备,智能手机,智能手表等,ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块(SIM)。 与E(U)ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。 GSMA,ETSI,3GPP,全球平台,SIM联盟(可信连接联盟),ISO/IEC在其中很少。 这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。EUICC是传统物理SIM卡的演变,可提供更大的灵活性,在移动电信方面的便利性。EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件,能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。ESIM(嵌入式SIM)由安装在EUICC芯片上的软件,该软件永久连接到具有MFF2的设备上。这是一种硅芯片,它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。RSP是移动电信行业中用于远程提供,管理和更新ESIMS(嵌入式SIMS)的技术和过程。它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0,SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档,允许消费者远程激活嵌入在便携式设备,智能手机,智能手表等,ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块(SIM)。与E(U)ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。GSMA,ETSI,3GPP,全球平台,SIM联盟(可信连接联盟),ISO/IEC在其中很少。这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。本文档的简要说明开始了嵌入式UICC体系结构,其功能和远程SIM卡配置体系结构,然后继续解决EUICC的硬件,OS和元素的常见和特定安全要求。