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World File Search System数组
数组 - WestminsterResearch
a Instituto Tecnológico de Aragón – ITAINNOVA, C/ María de Luna 7-8, 50018 Zaragoza, Spain b Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD, Fraunhoferstraße 5, 64283 Darmstadt, German c Aarhus University, Nordre Ringgade 1, 8000 Aarhus , 丹麦 d Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana – SUPSI, Via Pobiette 11, 6928 Manno, Switzerland e Atos Information Technology GmbH, Otto-Hahn-Ring 6, 81739 慕尼黑, 德国 f 技术转移系统 – TTS, Via Francesco d'Ovidio 3, 20131 Milano , 意大利 g 德国研究中心 Für艺术智能 – DFKI GmbH, Trippstadter Str. 122, 67663 Kaiserslautern, 德国 h 威斯敏斯特大学，并行计算中心，New Cavendish Street, W1W 6UW 伦敦，英国 i Clesgo GmbH, Seyfferstraße 34, 70197 Stuttgart, 德国
kinomics数组平台
激化组是对细胞或组织裂解物中激酶信号传导的研究。激素学可以帮助阐明因治疗而改变的细胞信号传导途径（即药物或状况变化），或用于比较不同的表型（即增殖与非增生性）。我们的pamstation kinomic阵列平台测量了最多196个酪氨酸或144个丝氨酸/苏氨酸激酶底物的磷酸化，这些丝氨酸/苏氨酸激酶底物印在Pamchip微阵列上。动力学和稳态的单个肽磷酸化的变化是用FITC磷酸化抗体成像的，并且信号在Bionavigator中进行了定量。然后，将改变肽的改变的肽列表通过使用Kinexus phosphonet等工具，以及使用Genego Metacore的高级途径分析和网络建模来输出并分析可能的上游激酶。
quAPL：使用数组编程语言建模量子计算
摘要 — 大多数当代量子编程语言将计算描述为电路，使用主机经典对应物来驱动量子程序的执行。然而，电路模型增加了量子算法开发的复杂性，并降低了量子程序中语法和形式语义之间联系的透明度。我们认为，生成不参考电路的高级量子编程语言是可能的和必要的。我们总结了未来高级量子编程语言的理想特性，并提供了证据支持数组编程语言是电路级及更高级别量子算法表达的自然范式。我们强调了为什么 APL 是一种有利可图的主机编程语言，可以逐步实现这一目标。特别是，我们展示了 APL 提供的特性（例如对复数和矩阵运算的本机支持）如何自然地捕获量子运算，同时带来一种不太混乱的语法，用于编码和封装量子电路执行的线性特性。我们讨论了 quAPL 的实现细节，quAPL 是一个用于量子电路规范、模拟和执行的 APL 库，旨在逐步实现可组合的程序抽象。最后，我们讨论了我们工作的更广泛影响以及我们研究计划的下一步。索引术语 —APL、数组编程语言、quAPL、量子计算、量子编程
在Cubesats中使用的太阳能数组的轻巧部署机制
Cube卫星（也称为Cubesats）是在20世纪后期开发的，此后一直是收集这个世界外数据的一种经济高效的方法。这些小规模卫星的发展已帮助全世界的大学和小型公司进行重要的实验，并收集关键数据以提供进一步的空间探索。立方体卫星设计为自我维持。为了正常运行，这些单元格在与航天器正常的阵列中扩展，该阵列与发射车分离后自动部署。根据国家航空航天局（NASA）进行的一项研究，太阳能电池板是Cobesats总体系统故障的最多CO1M11ON。这要求需要低成本，可靠的太阳能阵列部署系统。对这种部署系统的要求的理解是由太空动态实验室，具有相关经验的个人以及目前正在使用的设计的探索提供的。由于这项研究的结果，确定多个磁带弹簧铰链以及托架和功能区电缆最能满足客户的需求。这个简单的设计提供了
使用关联数组进行 AI 数据整理
摘要 — 人工智能革命是由数据驱动的。人工智能“数据整理”是将不可用的数据转换为支持人工智能算法开发（训练）和部署（推理）的过程。大量的时间被投入到转换各种数据表示以支持人工智能管道中的许多查询和分析步骤。这些数据的严格数学表示使得数据转换和分析优化能够在步骤内和跨步骤进行。关联数组代数提供了一个数学基础，可以自然地描述作为数据库基础的表格结构和集合数学。同样，神经网络使用的矩阵运算和相应的推理/训练计算也可以通过关联数组很好地描述。更令人惊讶的是，可以很容易地构建一般的非规范化形式的分层格式，例如 XML 和 JSON。最后，数据透视表是最广泛使用的数据分析工具之一，它自然而然地从关联数组构造函数中出现。关联数组中的通用基础提供了互操作性保证，证明它们的操作是具有严格数学性质的线性系统，例如，结合性、交换性和分配性，这些对于重新排序优化至关重要。
Python 数据科学速查表
转置数组 >>> i = np.transpose(b) 排列数组维度 >>> i.T 排列数组维度 更改数组形状 >>> b.ravel() 展平数组 >>> g.reshape(3,-2) 重塑，但不更改数据 添加/删除元素 >>> h.resize((2,6)) 返回形状为 (2,6) 的新数组 >>> np.append(h,g) 将项目附加到数组 >>> np.insert(a, 1, 5) 在数组中插入项目 >>> np.delete(a,[1]) 从数组中删除项目 合并数组 >>> np.concatenate((a,d),axis=0) 连接数组 array([ 1, 2, 3, 10, 15, 20]) >>> np.vstack((a,b)) 垂直堆叠数组（按行） array([[ 1. , 2. , 3.], [ 1.5, 2. , 3.], [ 4. , 5. , 6. ]])>>> np.r_[e,f] 垂直堆叠数组（按行） >>> np.hstack((e,f)) 水平堆叠数组（按列） array([[ 7., 7., 1., 0.], [ 7., 7., 0., 1.]])>>> np.column_stack((a,d)) 创建堆叠的按列数组 array([[ 1, 10], [ 2, 15], [ 3, 20]]) >>> np.c_[a,d] 创建堆叠的列式数组 拆分数组 >>> np.hsplit(a,3) 在第 3 个索引处水平拆分数组 [array([1]),array([2]),array([3])] >>> np.vsplit(c,2) 在第 2 个索引处垂直拆分数组 [array([[[ 1.5, 2. , 1.], [ 4. , 5. , 6.]]]), array([[[ 3., 2., 3.], [ 4., 5., 6.]]])]
隶属于班加罗尔市大学（BCU）
数组：定义，线性数组，作为ADT的数组，内存中线性数组的表示，穿越线性阵列，多维阵列，矩阵和稀疏矩阵。数组技术：数组顺序逆转，数组计数或直方图，在集合中找到最大数量，从有序数组中删除重复项，对数组进行分区，找到两个方形矩阵的最小元素乘法。函数：声明，定义，调用。具有参数的函数 - 实际和形式参数，函数类别，递归函数。字符串处理：声明，初始化，阅读和写作，字符串功能。[13小时]单元IV结构，工会和指针：结构：声明，初始化，访问。结构阵列。联合：声明，初始化，访问，结构与工会之间的差异。指针和地址，指针算术，函数的指针，指向数组的指针。文件：顺序和随机文件，文本和二进制文件。[13小时]教科书：
