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World File Search System成功概率
提高您成功概率的 MVNO 策略
图 1：2017-2024 年 MVNO 市场规模。......................................................................................................................................2 图 2：六大创新 MVNO 战略总结....................................................................................................................................2 图 3：全球 MVNO 示例概览......................................................................................................................................3 图 4：示例 MVNO 及其战略......................................................................................................................................3 图 5：Weex Mexico，灵活性和完全控制力.........................................................................................................................5 图 6：Circles.Life Singapore – 以应用为中心的用户体验.........................................................................................................6 图 7：截至 2019 年第三季度全球下载量排名前 10 的移动应用.........................................................................................................7 图 8：移动应用程序加载时间.........................................................................................................................................7 图 9：giffgaff UK – 社区参与............................................................................................................................8 图 10：giffgaff UK – 推荐计划。 ........................................................................................................................................... 10 图 11：Jawwy 沙特阿拉伯 - 定制分销 ................................................................................................................ 11 图 12：Circles.Life 新加坡 - 特殊合作伙伴关系 ................................................................................................. 12
评估疫苗和其他抗感染治疗开发计划的成功概率
我们感谢 Informa 为我们提供其数据和专业知识，并特别感谢 Will Akie、Christine Blazynski、Gabrielle Gessner、Mark Gordon、Michael Hay、Ian Lloyd 和 Ryan Sasaki。我们还感谢 Christine Blazynski、John Tedrow、编辑、副编辑和审稿人对本文提出的有益评论。我们非常感谢麻省理工学院金融工程实验室的研究支持和洛克菲勒基金会的资金支持。本文中表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定代表任何机构或机构、其任何附属机构或员工、上述任何个人或国家经济研究局的观点和意见。我们非常感谢麻省理工学院金融工程实验室的资金支持，但本研究未获得直接资助，也没有任何资助机构参与研究设计、数据收集和分析、发表决定或本文的准备工作。在撰写本文期间，作者的个人工资由其所在机构支付（尽管没有为撰写本文留出或提供特定工资）。
关于 Stein 引理的注释
𝜂≃0 ：成功概率可能非常小，但应该从下方开始限制。可以采取以下策略：如果 𝑟≃𝑝 1 ，则采取假设 Ƹ𝑝 。相应的成功概率为 ≃𝑡> 0 ，是有界的（不会在 𝑛→∞ 中变为 0 ）。这给出了最小的错误概率，其中当 𝑞 ⊗𝑛 下 𝑟≃𝑝 1 时发生错误，
长期培养的口服粘膜上皮移植，用于慢性囊肿疾病中的前虫重建
抽象背景/旨在研究培养的口腔粘膜上皮移植（彗星）的长期结局，以在患有慢性囊肿性疾病的眼睛中进行延伸。方法这项回顾性队列研究涉及16例接受Symblepharon彗星释放和FORNIX重建的患者的眼睛，2002年6月至2008年12月之间。平均术后随访期为102.1±46.0个月（范围：32–183个月）。The treated cicatrising disorders included ocular cicatricial pemphigoid (OCP, five eyes), thermal/chemical injury (three eyes) and other chronic diseases (seven eyes; including recurrent pterygium (two eyes), Stevens-Johnson syndrome (one eye) and graft-versus-host disease (one eye)).在手术前，术后1、4、12和24周评估了眼表面的外观，然后根据先前报道的评分系统每年评估。主要结局指标包括通过Kaplan-Meier生存曲线分析的整体和疾病特异性的FORNIX重建成功概率。SymblePharon/Fornix缩短了术后24周的复发及其与长期手术成功的关系。术后5年的结果，平均值±SD总结恢复成功概率为79.6％±10.7％，热/化学损伤的成功概率分别为100％和53.3％±24.8％（p = 0.53，对数范围测试）。在术后24周（13眼）的无疾病复发组中，3年的成功概率明显高于疾病反应组（三只眼睛）（分别为100％和33.3％和33.3％和33.3％±27.2％）（P = 0.0073，对数范围测试）。结论彗星被发现对于慢性囊化的眼睛中的象征性释放和长期洞缩式重建是安全有效的。尽管5年的成功概率差异取决于潜在疾病，但术后24周的眼表面出现是预测长期结局的一个因素。
单光子的量子信息处理
光子是量子信息的天然载体，因为它们易于分布且寿命长。本论文涉及单光子量子信息处理的各个相关方面。首先，我们通过广义的 N × N 对称分束器（称为贝尔多端口）演示 N 光子纠缠的产生。可以生成各种各样的 4 光子纠缠态以及 N 光子 W 态，成功概率出乎意料地随着 N 而呈非单调递减趋势。我们还展示了如何使用相同的设置来生成多原子纠缠。对多端口的进一步研究还使我们得到了 Hong-Ou-Mandel 倾角的多粒子概括，它适用于所有具有偶数个输入端口的贝尔多端口。接下来，我们演示了一种基于广义线性光学的光子滤波器，无论涉及的光子数量有多少，它都具有恒定的成功概率。该滤波器具有最高的报告成功概率并且具有干涉稳定性。最后，我们展示了如何仅使用线性光学资源，以单位成功概率在两个远距离节点上执行重复直至成功的量子计算。我们进一步表明，使用非同一光子源，仍然可以实现稳健性，这说明了基于测量的量子计算的性质和优势。直接应用于相同的设置自然会导致按需生成任意多光子状态。最后，我们展示了如何在没有线性光学的情况下从杨氏双缝实验中两个原子的发射中检测到光子的偏振纠缠，从而使两个原子也最大程度地纠缠。
重新审视在线量子态学习
理论也可能有助于解决量子计算和量子信息中的一些有趣问题（Carleo and Troyer 2017）。在本文中，我们应用在线学习理论来解决学习未知量子态的有趣问题。学习未知量子态是量子计算和量子信息中的一个基本问题。基本版本是量子态断层扫描问题（Vogel and Risken 1989），旨在完全恢复未知量子态的经典描述。虽然量子态断层扫描可以完整地表征目标状态，但成本相当高。最近的进展表明，在最坏情况下完全重建未知量子态需要指数级的状态副本（Haah 等人 2016；Odonnell 和 Wright 2016）。然而，在某些应用中，没有必要完全重建未知量子态。一些辅助信息就足够了。因此，一些学习任务会继续学习将一组双结果测量应用于未知状态的成功概率，并考虑某些指标。其中，阴影层析成像问题 (Aaronson 2018) 要求均匀估计集合中所有测量的成功概率。Aaronson (2018) 表明，阴影层析成像中未知状态所需的副本数量与量子比特的数量几乎呈线性关系，并且与测量次数呈多对数关系。更一般地，它可能不需要均匀估计所有双结果测量中误差内的成功概率。按照统计学习理论的思想，我们可以假设在某些可能的双结果测量中存在一个分布。我们的目标是学习一种量子态，使得从分布中采样的测量分别应用于学习状态和目标状态的成功概率之间的预期差异在特定误差范围内。这被称为量子态的统计学习模型或PAC学习模型。Aaronson（2007）证明，量子态PAC学习的样本数量只随着状态的量子比特数量线性增长，与全量子态层析成像相比，这是一个令人惊讶的指数减少。
线性和非线性微分的量子算法...
第 2 章 线性常微分方程的高精度量子算法 21 2.1 简介. ... .................................................................................................................................................................................................................................................................................................37 2.5 条件数....................................................................................................................................................................................................................................................................................................41 2.6 成功概率....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................49 2.7 状态准备....................................................................................................................................................................................................................................................................................................49 2.7 状态准备.................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ...
布尔功能的量子随机访问代码
a n n p 7→m随机访问代码（RAC）是n位编码为m位的编码，使得可以以概率至少p恢复任何初始位，而在量子RAC（QRAC）中，n位编码为M Qubits。自从提出的提议以来，RAC的思想以许多不同的方式被推广，例如允许使用共享纠缠（称为纠缠辅助的随机访问代码，或简单地称为earac）或恢复多个位而不是一个位。在本文中，我们将RAC的概念推广到在初始位的任何固定大小的子集上恢复给定的布尔函数f的值，我们称之为f -random访问代码。我们使用经典（F -RAC）和量子（f -QRAC）编码的F -andom访问代码的协议，以及许多不同的资源，例如私有或共享随机性，共享纠缠（F -EARAC）和Popescu -Rohrlich框（F -PRRAC）。我们协议的成功概率的特征在于布尔函数f的噪声稳定性。此外，我们对任何F -QRAC的成功概率具有上限，并具有共享的随机性，将其成功概率与乘法常数（和F -Racs逐个扩展）相匹配，这意味着量子协议只能在其经典对应物中获得有限的优势。