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World File Search System收集量
费米实验室探测器研发计划
• 超透镜：通过亚波长间隔的纳米结构控制光的波前（振幅和相位）而实现的平面光学元件 • FNAL、哈佛和曼彻斯特的研发部门将其用作聚光器而不是成像设备 • 如果与小面积（1.3 毫米 x 1.3 毫米）SiPM 结合使用，估计光收集量可增加 15 倍 [AA.Loya Villalpando 等 arXiv：2007.06678] • 许多挑战：
正确引用：哈佛医学院 ICCB-Longwood 筛查核心设施 (RRID:SCR_009798)
描述：该设施是小分子和功能基因组学高通量筛选实验室。它以模块化工作站为基础，大多数测定都在 384 孔板中进行。ICCB-Longwood 有超过 500,000 种小分子可供筛选，化合物收集量不断增加。全人类和小鼠基因组 siRNA 文库、阵列 sgRNA 文库、lncRNA siRNA 文库以及 miRNA 模拟物和抑制剂文库也可供筛选。这些文库可以在基因组级别或重点子集上进行筛选。
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
遗传编程在癌症中的应用
人工智能（AI）和机器学习（ML）方法因其创新的解决问题的方法而获得了著名的认可，这尤其不需要理解问题的身体基础。AI在医学中的应用预示了一个新的数字健康时代，协助医生提供最佳的患者护理。医师的经验和知识无可否认对于诊断疾病和治疗患者至关重要。在这种情况下，AI模型促进了大型数据集的快速学习和分析。因此，随着数据收集量的不断增长和AI模型的完善，AI技术可以帮助医师和卫生决策者做出更精确的基于证据的临床决策。在癌症研究中，AI方法被广泛用于预后预测和风险评估。具体来说，将癌症患者准确地分类为风险群体，并预测个体预后对于治疗决策至关重要。与其他AI技术一样，遗传编程（GP）已用于预后预测和癌症患者的分类。此外，癌症类型的AI辅助分类可能为区分恶性病变和良性病变提供更精确的标准。利用GP的乳腺癌的初步研究已对筛查乳房X线摄影的恶性病变分类产生了明显的诊断标准。早期的癌症诊断和确定有专门筛查计划风险的人无疑是癌症研究的挽救生命的进步。鉴于此，建议使用GP进行进一步的研究。
为军队构建大数据伦理辩论框架
大数据或海量数据是指一组非常庞大和复杂的数据集，使用现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用程序很难处理这些数据。大数据源于对现有大型数据集的后续分析以及软件日志和信息传感移动设备（如相机和全球定位系统）的捕获。亚马逊等电子商务零售商可以利用过去的互联网浏览历史记录中的数据，向特定客户提供有针对性的个性化广告。随着新技术的出现以及数据收集、处理和存储成本的不断下降，数据收集量呈指数级增长；每天大约有 2.5 x 1018 EB 的新数据被创建。1 除了大数据中巨大的信息量之外，这些数据收集工作还增加了分析师可获得的信息广度，同时缩短了数据收集与后续分析之间的延迟。例如，密歇根大学的研究人员现在使用 Twitter 帖子的文本搜索来构建劳动力市场活动（如失业和招聘信息）的社交媒体指数，这种工具在预测招聘趋势方面比专家的共识预测要准确得多，而且几乎是实时可用的。大数据伦理是一个相当新的新兴领域，它已经开始解决与大数据相关的一些挑战，其中许多挑战是“应该”的。
市政固体废物管理绩效指标的制定...
由于无计划的城市化，世界各地与固体废物 (SW) 相关的管理问题日益增多。根据 Katkar (2012) 的说法，印度的城市人口将从 2001 年的 3 亿增加到 2011 年的 3.95 亿。所有发展中国家的趋势几乎相同。根据世界银行的一份报告 (2009)，全球 70% 以上的国内生产总值 (GDP) 来自城市。全世界每年产生约 40 亿公吨的城市固体废物 (MSW) (联合国环境规划署，2013)，用于收集固体废物并进行回收的花费为 4100 亿美元。然而，Kawai 和 Tasaki (2015) 的估计显示，全世界每年产生 13 亿公吨的城市固体废物。到 2047 年，印度每年产生的固体废物可能达到 2600 亿公斤，是目前水平的五倍多（Swaminathan 等人，2007 年）。随着全球各城市管理预算的缩减，任务是以最低成本增加废物收集量（Rogoff 等人，2010 年）。目前，大多数固体废物管理 (SWM) 都是使用开式循环废物管理系统，而不是闭式循环系统（Zia 和 Devadas，2008 年）。固体废物污染了地面和地表水，增加了空气污染物，导致人们的生活条件恶劣。亚洲和太平洋岛屿固体废物管理专家协会 (SWAPI) 于 2005 年开始编制一系列
基于路径的汽车行业入站物流优化公式
在汽车行业中，装配厂由多个接收码头 (D) 组成，每个码头专门接收一个或多个供应商 (S) 的特定类型的零件。在混合入站物流网络中，零件通过直接装运（直接在供应商和工厂之间）、循环装运（多个供应商之间的巡回装运）或间接装运（通过交叉对接平台）运送到工厂，通过无限数量的同质车辆（装载米和公斤两种装载能力）运送到工厂。多个利益相关者，每个利益相关者都有不同的运营要求，参与设计运输计划。因此，实际计划应遵守他们的要求和约束。例如，为了减少运输计划的变化，并提高驾驶员对路线的熟悉度，对供应商的最大数量 (MaxS)、接收码头 (MaxD) 和车辆在两个连续供应商之间行驶的最大距离 (MaxL) 施加了限制。此外，必须将供应商划分为已知最大规模 k 的集群。图 1 说明了包含聚类约束的混合入站物流网络的示例。我们的目标是设计一个满足约束条件的运输计划，同时最小化为运输策略分配供应商的总成本。我们问题的可行解决方案决定了运输策略，以及直接供应商和循环供应商的最佳提货行程访问顺序、收集量和频率。
![arXiv:2208.08748v2 [quant-ph] 2023 年 1 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\969a5c36cfa57cf22c22f859400f35f3b67ac819.webp)
arXiv:2208.08748v2 [quant-ph] 2023 年 1 月 24 日
引言：量子机器学习 (QML) [ 1 ] 使用参数化量子电路 [ 2 ] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [ 3 – 8 ] 或生成建模 [ 9 – 13 ]。即使 QML 模型受益于高表达力 [ 14 ] 并在某些特定情况下表现出优于经典模型 [ 15, 16 ]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [ 17 ] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [ 18 ]。人们希望可以通过量子传感器 [ 19 ] 收集量子数据，并最终将其直接连接到量子计算机。在本文中，我们通过在量子设备上直接构建量子数据来模拟处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体来说，本文讨论如何使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经在二元情况下探索了类似的问题 [ 20 ， 21 ]，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上计算 [ 23 ]，但所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快计算速度，而不能超出其验证范围。另外，异常检测（AD）是一种无监督学习技术，已被提出[24，25]作为绕过这一瓶颈的方法，通过查找数据集内的结构。然而，AD只能获得定性的、可能不稳定的结果，并且