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World File Search System平行投影
3平行动手研讨会Á20名参与者-GMDS
[1]学士学位或硕士学位课程或州考试课程的首次学生；通过入学证明，学生身份的证明需要[2]通过GMDS会员编号的会员证明[3]参与费用包括住宿和全董事会或早餐和零食；对于一日客人的全部木板或早餐，并在最后一天的零食
参数 - 平行分布式变分量算法
变异量子算法（VQA）已成为一种有希望的近期技术，可以探索嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备上实用的量子优势。然而，由于反向传播的不可能和大量测量成本引起的参数训练过程效率低下，对VQA的大规模开发构成了巨大挑战。在这里，我们提出了一个参数并行分布的变分量子算法（PPD-VQA），以通过使用多个量子处理器进行参数并行训练来加速训练过程。为了在现实的噪声场景中维持PPD-VQA的高性能，提出了一种替代训练策略来减轻多个量子处理器之间噪声差异引起的加速度衰减，这是不可避免的共同的分布式VQA的常见问题。此外，还采用了梯度压缩来克服潜在的通信瓶颈。所达到的结果表明，PPD-VQA可以提供一个实用的解决方案，以协调多个量子处理器，以将多个量子处理器与大规模实词应用程序进行协调。
CAS9变体特异性的高度平行分析
确定可编程核酸酶的脱靶裂解谱是任何基因组编辑实验的重要考虑因素，并且已经报道了许多提高特异性的CAS9变体。我们在这里描述了基于标记的标签积分位点测序（TTISS），这是一种有效的，可扩展的方法，用于分析我们在59个目标中与八个CAS9变体平行应用的双链断裂。此外，我们生成了数千种其他CAS9变体，并筛选了具有增强特异性和活动的变体，识别LZ3 Cas9，这是具有唯一+1插入曲线的高特异性变体。这种全面的比较揭示了CAS9活动和特异性之间的一般权衡，并提供了有关+1插入频率的信息，这对校正移码突变具有影响。
与量子退火器的时间动力学平行
近年来，涉及量子计算机的实验和混合模拟空前增加。特别是量子退火器。存在大量有望在不久的将来超越传统计算机的算法。在这里，我们提出了一种并行时间方法来模拟设计为在当今量子退火器上执行的动态系统。本质上，用于解决动态系统的纯经典方法是串行的。因此，它们的并行化受到很大限制。然而，在所提出的方法中，时间演化被重新表述为经典 Ising 模型的基态搜索。量子计算机本质上可以并行解决这样的问题。主要思想是通过实验模拟由两级量子系统（即量子比特）产生的 Rabi 振荡来举例说明的。
平行 HTA 协调的简报文件模板...
[必须使用此简报文件模板，并且应使用模板中的标准标题。遵循模板非常重要，因为该文件构成了建议程序的基础，并且监管机构随后将用于评估，其中标记为将由 SAWP 协调员完成。
Swarnandhra工程与技术学院
部分 - a（5x2 = 10）1。a）构造侧面40mm的六角形，其侧面垂直（k3）2m b）在同一地面线（k2）2m i上绘制以下点的投影。A，在H.P.中和VP II后面的20毫米。b，高度40毫米。和25毫米V.P.c）侧面30的平方平面ABCD平行于H.P.和20距离它，当平面两侧与V.P平行时，绘制平面的投影。（k2）2M d）绘制正方形棱镜底座的投影25毫米，轴长60毫米，当时它位于H.P.（k2）2M e）绘制侧面40的平方平面的等距视图。（K2）2M部分 - B（5x12 = 60）
所有真实投影测量均可自我测试
纠缠量子系统具有非局部相关性，这种相关性比传统方法所能实现的更强。此特性使得执行自测试成为可能，这是量子功能验证的最强形式，它允许传统用户推断用于生成给定测量统计数据集的量子态和测量值。虽然量子态的自测试已被充分理解，但测量的自测试，尤其是在高维度中的自测试，仍然相对未被探索。在这里，我们证明每个真实的投影测量都可以进行自测试。我们的方法采用了这样一种想法，即现有的自测试可以扩展以验证其他不受信任的测量，这称为事后自测试。我们形式化了事后自测试的方法，并建立了可以应用它的条件。利用这个条件，我们为所有真实的投影测量构建了自测试。我们在此结果的基础上开发了一种迭代自测试技术，该技术提供了一种从现有自测试构建新自测试的清晰方法。
耦合投影迁移度量学习跨...
摘要：不同会话之间的分布差异极大地降低了视频诱发脑电图 (EEG) 情绪识别的性能。由于 EEG 信号微弱且非平稳，因此存在差异，并且这些差异表现在每个会话的不同轨迹中，甚至表现在属于同一种情绪的某些轨迹中。为此，我们提出了一个耦合投影迁移度量学习 (CPTML) 模型来联合完成域对齐和基于图的度量学习，这是一个统一的框架，可以同时最小化跨会话和跨试验分歧。通过在 SEED_IV 情绪数据集上的实验，我们表明：(1) CPTML 表现出比其他几种方法更好的性能；(2) 在 CPTML 诱导的子空间中，跨会话分布差异被最小化，不同试验之间的情绪度量图得到优化，表明数据对齐和度量探索的有效性； （3）从学习到的投影矩阵中自动识别出用于情绪识别的关键EEG频带和通道，从而对效应的发生提供更多的见解。