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通过过滤解决平均格子问题变体的量子算法
因此，为了展示最坏情况下近似 SVP 的有效量子算法，只需为任何一个平均情况问题构建一个有效的量子算法即可。然而，对于 SIS 或 LWE，还没有已知的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法。对于 DCP，Kuperberg [Kup05] 给出了一个亚指数量子算法。但 Regev [Reg02] 展示的量子约化要求 DCP 算法具有噪声容忍度，而 Kuperberg 的算法则不然。我们还要提到，在过去几年中，[CGS14、EHKS14、BS16、CDPR16、CDW17] 中已经展示了在某些参数范围内理想格的 SVP 的有效量子算法。尽管如此，展示一个针对所有格具有多项式近似因子的 SVP 的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法仍然是公开的。
格洛斯特郡伤口管理配方2024
简介此格式内容是2022年修订版，布线已于2024年更新。它是基于先前的配方，该配方是由县范围的可生存能力转向组开发的，包括Gloucestershire Health Care（GHC）和Gloucestershire Hospitals NHS NHS Foundation Foundation Trust的代表。代表所有格洛斯特郡健康提供商的多学科专业人员对此配方进行了审查。我们的目标是：•促进理性的处方。•支持护士处方的实际应用。•鼓励安全，有效且适当使用敷料。•成本效益。请参阅Gloucestershire伤口护理护理指南，以进行选择和建议。这些配方选择基于项目和制造 /供应公司的性能和稳定性以及价格的考虑。请订购所需的确切敷料，而不一定是列出的包装尺寸。也可以从BNF获得供应商的详细信息和联系电话。应按照当前协议订购多压缩包扎。
索马里
• 通过为阳性名词添加后缀 -ka 和为阴性名词添加后缀 -ta 来使名词明确。这些后缀的拼写受所修饰名词的最后一个字母的影响，例如book = book, + -ka → book = the book(m); cat = 猫，+ -ta → cat = 那只猫。• 索马里语短语中的词序极其固定。中心名词位于名词短语的开头。形容词跟在所修饰的名词后面，例如你有 yar = 小猫。当两个连续的修饰名词指代同一个中心名词时，必须在第二个形容词前使用连词“oo”或“ee”之一。这些连词的存在或不存在会改变句子的含义。例如，哈尔格萨市是哈尔格萨市，而哈尔格萨市是哈尔格萨市。• 在索马里语中，有两种方式表示所有格。例如，“Ahmed 的房子”可以表达为 Axmad gurigiisa（字面意思艾哈迈德 (Ahmed) 的房子）或古里加·阿克斯梅德 (Guriga Axmed) （点亮。艾哈迈德之家）。
增援令牌 |卡斯蒂利亚语
1 名义团体。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2 外邦人。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 3 尖音词、平音词和近音词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 4 所有格。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 5 谚语。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 6 尖锐的言辞。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 7 指示词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 8 前缀。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 9 简单的话。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 10 数字。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 11 不确定的。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 12 后缀。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 13 副词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15 14 动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 15 字典中的名词和形容词。 。 。 。 。 。 。 17 16 以 v 结尾的形容词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 18 17 动词的数和人称。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 18 前缀in-、des-。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 20 19 以 -ger 和 -gir 结尾的动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 20 动词时态。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 22 21 前缀 sub- 和 inter- 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 22 动词中的 y。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 23 第一个动词变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 24 后缀-ista 和-dor。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 25 动词中的 b。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 26 第二种变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 27 后缀-oso。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 28 动词中的 v。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30 29 第三变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。字典中的 31 30 个动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 32 31 以 -bir 结尾的动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 33 32 复合时态。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 34 33 语义场。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。三十五
格问题的量子算法
我们给出了一个多项式时间量子算法，用于求解具有确定多项式模噪比的带错学习问题 (LWE)。结合 Regev [J.ACM 2009] 所示的从格问题到 LWE 的简化，我们得到了多项式时间量子算法，用于求解所有 n 维格在 ˜ Ω(n4.5) 近似因子内的决策最短向量问题 (GapSVP) 和最短独立向量问题 (SIVP)。此前，还没有多项式甚至亚指数时间量子算法可以求解任何多项式近似因子内所有格的 GapSVP 或 SIVP。为了开发一种求解 LWE 的量子算法，我们主要介绍了两种新技术。首先，我们在量子算法设计中引入具有复方差的高斯函数。特别地，我们利用了复高斯函数离散傅里叶变换中喀斯特波的特征。其次，我们使用带复高斯窗口的窗口量子傅里叶变换，这使我们能够结合时域和频域的信息。使用这些技术，我们首先将 LWE 实例转换为具有纯虚高斯振幅的量子态，然后将纯虚高斯态转换为 LWE 秘密和误差项上的经典线性方程，最后使用高斯消元法求解线性方程组。这给出了用于求解 LWE 的多项式时间量子算法。
人工智能聊天机器人有写作风格吗？...
摘要：尽管 Turnitin 可以生成 AI（人工智能）写作检测报告，但这些 AI 报告不得用于惩罚目的，因为本研究表明，Turnitin AI 报告的准确率远低于 Turnitin 声称的 98%。为了帮助教授、教师和内容评估利益相关者识别 AI 生成的材料，本研究通过探索句子长度、段落结构、词汇选择、情绪、时态、语态、代词、关键词密度、词汇密度、词汇多样性和阅读难易程度，研究了案例研究、商业信函和学术写作 ChatGPT-4 生成的回复的文体特征。研究表明，ChatGPT-4 案例研究生成的回复以 2 到 3 个句子的段落形式生成，每个句子有 16 到 18 个单词。这些句子主要以祈使语气形成。第二人称代词“你”和第二人称所有格限定词“你的”的使用很普遍。关键词和词汇密度较低，词汇多样性一般，阅读难易度较高。研究还发现，ChatGPT-4商务信函回复以2-3句16-20词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用一般现在时和主动语态，使用第三人称单数代词。使用技术词汇和缩写时没有说明其含义。关键词密度、词汇密度和词汇多样性较高，阅读难易度较低。研究还发现，ChatGPT-4学术写作回复以3-4句16-19词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用主动语态，时间上无主体被动语态，使用多种现在时态。关键词和词汇密度较高，词汇多样性较低，因此阅读难度处于平均水平（未定义缩写除外）。值得注意的是，ChatGPT-4 有意使用第三人称复数代词“they”来指代单数，以支持跨性别运动。
量子逆向：基础与争议
量子理论通常被表示为一种预测理论，其关于测量结果概率的陈述基于先前的准备事件。在回溯量子理论中，这个顺序被颠倒了，我们试图利用测量结果来对早期事件做出概率陈述[1-6]。该理论最初是在时间反演对称性的背景下提出的[1-3]，但最近已发展成为分析量子光学实验[7-15]和连续监测[16-22]和成像[23]等领域的实用工具。回溯量子理论的发展一直伴随着争议。其根源在于概率的性质和状态向量的解释等深刻的问题。我们借鉴早期的一套讲义[6]，回顾了回溯量子理论，特别关注其基本原理。然后，我们提出一些论据，这些论据旨在限制量子回溯的适用性、对其进行修改或质疑其有效性，并解决每个论据背后的问题。（严格来说，正如 Belinfante [ 3 ] 所倡导的，后验可能比回溯更为准确，但回溯是我们主题的原始名称，我们坚持使用它。）我们的结论是，量子回溯与贝叶斯概率概念密切相关。事实上，我们可以在传统预测量子理论加上贝叶斯定理 [ 5 ] 的基础上推导出量子回溯（另见 [ 24 ]）。在文献中，可以找到写为 Bayes' 和 Bayes' 的所有格形式。后者在语法上可能更正确，但我们更喜欢前者，因为它听起来更好。重要的是要认识到，我们的方法植根于贝叶斯对概率的解释。显然，采用贝叶斯观点的决定使我们在量子理论中对状态向量或波函数的性质采取了特定的哲学立场。如果我们要保留量子理论中概率源自状态向量的概念，以及贝叶斯思想，即能够访问不同信息的个人会分配不同的概率，那么在量子理论中，我们也必须为量子系统分配不同的状态。这与波函数具有任何本体论意义（真实存在）的概念相矛盾。如果一个人开始