印度新德里 SEST Jamia Hamdard 计算机科学与工程系 摘要 — 在图中寻找两点之间的最短路径的问题是计算机科学中的一个基本问题,在交通、物流和网络等领域有许多应用。Dijkstra 算法是一种常用于解决这个问题的经典算法,但是对于大图来说,它的时间复杂度可能过高。另一方面,量子计算提供了一种很有前途的方法来解决这个问题,并且时间复杂度显著提高。在本研究论文中,我们探讨了量子计算在解决最短路径问题方面的潜力,包括 Dijkstra 算法及其局限性的概述、使用量子相位估计的量子计算方法,以及经典算法和量子算法的时间复杂度的比较。我们还讨论了量子计算在解决实际最短路径问题中发挥潜力所需应对的挑战。
护理管理旅程。护理管理涉及众多数据源,这些数据源通常集成到不同的无连接系统中。在这里,(Gen)AI可以通过构建,整合和分析各种数据源来展示其深远的潜力,以推动所有治疗领域的客户和患者体验的个性化(请参阅图表3)。值得注意的是,AI驱动的预测分析可以更准确,有效地识别高危患者,从而通过早期的预防性医疗保健实现高度个性化的护理管理,最终可以增加患者的整体福祉和健康。例如,德国健康保险公司实施了与BCG共同开发的AI模型,以预测所有已知风险>
标志性的探路者航天飞机堆栈见证了这项为期 30 年的计划,该计划将人类从太空发射人转变为太空居住人。航天飞机的主发动机、外部燃料箱和固体火箭助推器(航天飞机舰队的心脏)均在阿拉巴马州设计、制造和建造。位于亨茨维尔马歇尔太空飞行中心的航天飞机项目办公室管理的 135 次任务监督了第一个可重复使用的太空飞行器舰队,这一概念为当今不断扩张的商业太空公司提供了动力。NASA 和民间承包商雇用的数千名阿拉巴马人不仅帮助使太空飞行成为常规,还帮助改善了家乡的生活。NASA 估计,在航天飞机项目期间开发的 1,000 多种产品在地球上得到了成功应用,例如航天飞机发动机阀门技术,可以为人类提供更好的人工心脏瓣膜。航天飞机计划还使在距地球 250 英里处建造国际空间站成为可能。二十多年来,国际空间站一直是地球外生活、发展太空商业能力和推动微重力科学进步的试验场。如果没有航天飞机计划,如果没有阿拉巴马州为科学、商业和人类居住而努力工作的男男女女,这一切都不会实现。
在本文中,我们报告了一个由Cubesats,UAVS及其应用的ARC培训中心(Cuava)设计的,名为Cuava-1。Cuava由澳大利亚研究委员会资助,旨在培训学生,开发新的工具和技术来解决关键问题,并帮助开发在立方体,无人机和相关产品的世界一流的澳大利亚行业。Cuava-1项目是该中心的第一个Cubesat Mission,此后是澳大利亚卫星Inspire-2和UNSW-EC0 Cubesats于2017年推出的。该任务旨在作为一系列地球观测任务的先驱,并展示我们合作伙伴开发的新技术。我们还打算使用卫星为学生提供实践经验,并为我们的工程,科学和行业团队获得未来,更复杂和任务的经验。