XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System旋转门
BLUF：从 8 月 31 日开始到 9 月 1 日结束（22:00 至 05:00）的夜间停电，影响以下列出的多个 POM 建筑。停电是计划
BLUF：从 8 月 31 日开始到 9 月 1 日结束（22:00 至 05:00）的夜间停电将影响下列多栋 POM 建筑物。停电计划于 8 月 31 日开始，从 22:00 开始，到 9 月 1 日 05:00 结束。此次夜间停电将影响 POM 的部分区域，包括安装住房、营房和入口旋转门。请采取适当措施，例如为手机充满电并断开易受电涌影响的设备（例如个人电脑）。建议关闭所有未受电涌保护装置保护的办公室和个人电脑。尽可能保持冰箱和冰柜门关闭，以防止温度损失。如果您依靠电力来保持关键医疗设备的正常运行，请联系您的单位指挥系统寻求帮助。一旦恢复供电，POM PMSA 将重置火灾警报并确认关键 HVAC 系统正常运行。POM 住房办公室下面列出的 POC 将随时待命解决任何基地住房问题（请参阅下面的 DPW 住房 POC）。如果到 9 月 1 日 06:00 之前非住房区域或军营的电力尚未恢复，请联系 DPW 公用事业专家 Steven Hughes 寻求帮助（下面列出的 POC）。对于住房问题（军营除外），请联系 The Parks 住房维护部门提交工作单，电话为 831-644-0400。下面列出的建筑物将受到此次停电的影响：
变分量子脉冲学习
摘要 — 量子计算是解决传统硬件上难以计算的问题的最有前途的新兴技术之一。现有的大量研究集中在使用门级变分量子算法进行机器学习任务，例如变分量子电路 (VQC)。然而，由于参数数量有限，VQC 的灵活性和表达能力有限，例如，在一个旋转门中只能训练一个参数。另一方面，我们观察到量子脉冲在量子计算堆栈中低于量子门，并提供更多控制参数。受 VQC 良好性能的启发，本文提出了变分量子脉冲 (VQP)，这是一种直接训练量子脉冲以完成学习任务的新范式。所提出的方法通过在优化框架中拉动和推动脉冲幅度来操纵变分量子脉冲。与变分量子算法类似，我们训练脉冲的框架在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上保持了对噪声的鲁棒性。在二分类示例任务中，与 qiskit 脉冲模拟器（使用来自真实机器的系统模型）和 ibmq-jarkata 上的 VQC 学习相比，VQP 学习分别实现了高达 11% 和 9% 的准确率，证明了其有效性和可行性。在存在噪声的情况下，VQP 获得可靠结果的稳定性也得到了验证。索引术语 — 变分量子电路、量子计算、量子机器学习、变分量子脉冲、量子最优控制
监狱强奸消除法案 (PREA) 审计报告
囚犯住房单元数量：如果该设施没有独立的住房单元，请输入 0。DOJ PREA 工作组关于住房单元定义的常见问题解答：如何为 PREA 标准定义“住房单元”？这个问题尤其适用于具有相邻或互连单元的设施。住房单元最常见的概念是建筑。普遍认同的定义是一个由物理屏障包围的空间，可通过一个或多个不同类型的门进入，包括商业级旋转门、钢制滑动门、联锁侧门等。除了主要入口和出口外，通常还包括额外的门以满足生命安全规范。该单元包含睡眠空间、卫生设施（包括厕所、盥洗室和淋浴间）以及不同配置的休息室或休闲空间。许多设施都设计有围绕控制室聚集的模块或吊舱。这种多吊舱设计为设施提供了一定的员工效率和规模经济。同时，该设计还提供了灵活性，可以单独安置不同安全级别的囚犯，或根据其他运营或服务方案分组的囚犯。一般来说，控制室被安全玻璃包围，在某些情况下，囚犯可以看到相邻的囚室。然而，从一个单元到另一个单元的观察通常受到视线角度的限制。在某些情况下，该设施通过安装单向玻璃完全防止了这种情况。这些多个囚室的建筑设计和功能用途都表明，它们是作为不同的住房单元进行管理的。
Clifford 层次结构中成本最优的单量子比特门合成
对于通用量子计算，实际实施需要克服的一个主要挑战是容错量子信息处理所需的大量资源。一个重要方面是实现由量子纠错码中的逻辑门构建的任意幺正算子。通过组装从一小组通用门中选择的逻辑门序列，可以使用合成算法将任何幺正门近似到任意精度，这些通用门在量子纠错码中编码时可容错执行。然而，目前的程序还不支持单独分配基本门成本，许多程序不支持扩展的通用基本门集。我们使用基于 Dijkstra 寻路算法的穷举搜索分析了标准 Clifferd+T 基本门集的成本最优序列，并将其与另外包括 Clifferd 层次结构更高阶的 Z 旋转时的结果进行了比较。使用了两种分配基本门成本的方法。首先，通过递归应用 Z 旋转催化电路将成本降低到 T 计数。其次，将成本指定为直接提炼和实现容错门所需的原始（即物理级）魔法状态的平均数量。我们发现，使用 Z 旋转催化电路方法时，平均序列成本最多可降低 54 ± 3%，使用魔法状态提炼方法时，平均序列成本最多可降低 33 ± 2%。此外，我们通过开发一个分析模型来估计在近似随机目标门的序列中发现的来自 Clifford 层次结构高阶的 Z 旋转门组的比例，从而研究了某些基本门成本分配的观察局限性。
Shor的算法在存在噪声的情况下不会考虑大整数
0 E2πI / 2 K]及其受控版本。请注意，S = R 2和T = R 3。经常指出，这些量子门以高精度的可用性（在r k中任意小角度，k→∞）都是一个挑战，在理论上，就物理理论的极限而言，在工程理论的极限上，实际上在工程基础上[3-6] 1）2）。在很大程度上，这种关注促使另一个巨大的智力成就，即纠正量子误差代码的发展[7-11]。从Shor的工作开始[12]，有大量的耐受量子计算的工作。强阈值定理被证明，这表明在某些误差模型中，如果错误率低于一定阈值，则量子计算至少在理论上可以任意高精度[10，13 - 18]。这些是美丽的数学定理。，但从根本上讲，他们假设u（2）（或su（2）如果我们考虑不相关的相位因子）完全对应于现实中的量子的操作，尤其是在其组成中，该组组成（组成，在其限制的精确性上都定义在C上，则与可实现的可实质物理量子量化的顺序应用相对应。关于这种任意精度是否可以实现的意见。当然是可能的。然而，基于这样的信念，即量子力学本身（就像任何其他物理理论一样）不是，也不是要在描述现实时绝对准确（某些投机性评论在第5节中）。我们假设同时，在过去的几十年中，巨大的效果一直在进行，最近有了更新的动力和热情，并且目的是实现量子电路的更准确的硬件实现。在本文中，我们认为在每个量子控制旋转门的情况下，Shor的量子分解算法都会在角度遇到一个小的随机噪声。
使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。
人工智能与贸易
2025 年 7 月 1 日早上，当 Lily Leong 走出家门时，耳边的声音将她引向最近的 Lime 电动自行车，距离这里只有两个街区。她的工作地点在雅加达商业区，距离这里 15 公里，她的三星 Universe One 手机在那天早上唤醒了她，根据她的睡眠周期定时轻轻打扰她。她的手机报告说今天是骑自行车上班的好日子，并安排了当天的约会。当她走路时，她的 Bose 耳机会轻轻打断她最近最喜欢的韩国流行音乐《Girls Next Generation》，告诉她往哪个方向拐（“星巴克之后”）。她希望到年底能攒够钱，买一副 Bose AR 眼镜，这样既能指引她的路线，又不会打断 GNG 的《In a Funk》。在她的电动自行车上，声音引导她参观了正在建造新摩天大楼的建筑工地。她看到小松机器人正在架设构成大楼的钢梁。建筑工地被标记为人类禁区，即“HEZ”，显眼的标志描绘了一条斜线划掉一个人。人类在街对面的受保护的避难所里进行监督，盯着连接他们与摄像头和机器人的屏幕。她停下电动自行车，与前景中闲置的人类和背景中举起沉重钢梁的机器人建筑工人合影，并将照片上传到 Instagram。当她到达工作的摩天大楼时，玻璃旋转门突然打开，屏幕上显示了两年前她第一天上班时的照片，当时她留着长发。在电梯里，她用手捂住嘴，不让笑声从 TikTok 上的最新潮流中传出——#PetTwin 挑战，人们使用应用程序生成的图像展示他们的宠物，让它们拥有与自己相匹配的发型和衣服。她来到了数百张办公桌中的某个站立式办公桌前
太阳能冷藏室 - 10m3 至 25m3
100 毫米高的正冷室 100 毫米高的正冷室 100 毫米高的正冷室 100 毫米高的正冷室 ----性能绝缘性能绝缘性能绝缘性能绝缘 冷却能力：400 千克/天 冷却能力：400 千克/天 冷却能力：400 千克/天 最小自主性：30 小时，35 最小自主性：30 小时，35 最小自主性：30 小时，35 最小自主性：30 小时，35°°°°C 室外温度 C 室外温度 C 室外温度 C 室外温度 内部尺寸：2.40 x 2.00 x 高 2.00 米 内部尺寸：2.40 x 2.00 x 高 2.00 米 内部尺寸：2.40 x 2.00 x H 2.00 m 高 高 高 ----高性能隔热旋转门 1.00 x 2.00 m，带条形窗帘 高性能隔热旋转门 1.00 x 2.00 m，带条形窗帘 高性能隔热旋转门 1.00 x 2.00 m，带条形窗帘 整体式，跨式 整体式，跨式 整体式，跨式 整体式，跨式----安装式制冷机组 230V 单台安装式制冷机组 230V 单台安装式制冷机组 230V 单台安装式制冷机组 230V 单----相 50Hz 相 50Hz 相 50Hz 相 50Hz ---- 制冷功率：+4 时为 2.210W 制冷功率：+4 时为 2.210W 制冷功率：+4 时为 2.210W +4°°°°CCCC ---- 最大功率需求：1.750W 最大功率需求：1.750W 最大功率需求：1.750W 最大功率需求：1.750W 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 可选装坚固防滑易滑搁板架，4 层，高 2 米，长 6.5 米 2.5 千瓦太阳能发电厂包括 8 个光伏模块 (310 2.5千瓦太阳能发电厂，包括 8 个光伏模块（310 2.5 千瓦太阳能发电厂，包括 8 个光伏模块（310 2.5 千瓦太阳能发电厂，包括 8 个光伏模块（310 Wp Wp Wp Wp，72 多晶硅，72 多晶硅，72 多晶硅，72 多晶硅 6 英寸电池，25 6 英寸电池，25 6 英寸电池，25 6 英寸电池，25----年性能保修） 年性能保修） 年性能保修） 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10 套件中交付的光伏模块支架；10°°°° 倾斜角 倾斜角 倾斜角 电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流电气安全箱包括直流/交流电涌保护器；直流断路器和交流 30mA/16A 差动开关 30mA/16A 差动开关 30mA/16A 差动开关 30mA/16A 差动开关 密封 AGM 太阳能电池储能（维护 密封 AGM 太阳能电池储能（维护 密封 AGM 太阳能电池储能（维护----免维护） ：11,5 kWh（240Ah 免费） ：11,5 kWh（240Ah 免费） ：11,5 kWh（240Ah 免费） ：11,5 kWh（240Ah----48V）；纯铅技术；使用寿命为 1800 次@30% DOD 48V）；纯铅技术；使用寿命为 1800 次@30% DOD 48V)；纯铅技术；使用寿命为 1800 次 @ 30% DOD 能量管理和电源耦合根据可用情况进行了优化 能量管理和电源耦合根据可用情况进行了优化 能量管理和电源耦合根据可用情况进行了优化 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口功率（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机）电池充电) 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机)电池充电) 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电池可充电 2 次 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机) 电源 (电网或发电机)电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机）电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 入口电源（光伏、电池、交流输入）和负载（制冷、电池充电） 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 可充电 2 次电池 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机） 电源（电网或发电机）
量子机器学习的编码技术
如今，量子计算 (QC) 和机器学习 (ML) 是信息技术最具创新性的两个研究领域。量子机器学习 (QML) 将这两个主题融合在一起，开发出能够通过 QC 技术降低计算复杂度的 ML 任务模型。一个相关的 ML 应用是分类，它根据在初步学习过程中建立的模型识别新输入数据所属的类别。这是在由特征（描述数据的数字向量）和标签（预期输出类别）组成的训练数据集上实现的。分类器的准确性可以通过正确预测结果的总数与处理的数据总数来量化。对于近期应用，当前量子硬件在执行可靠性和可扩展性方面的局限性促进了混合 QML 解决方案的定义，这些解决方案充分利用了量子和经典处理。其中，可以提到变分量子电路和基于量子核估计的支持向量机。前者使用经过经典优化的参数化量子电路实现分类模型，以实现更高的精度。另一种尝试使用经典优化器最大化属于两个不同类别的数据的可区分性，并借助量子计算将特征映射到更高维空间中。在这两种情况下，都需要进行初步编码操作以将经典数据表示到量子系统上。然后，根据混合解决方案和信息的表示方式，特定的量子和经典操作完成分类。本论文旨在验证数据编码策略会影响模型的准确性，因此必须将其视为 QML 算法的可优化自由度。特别是，我们考虑了具有最有希望的可扩展性的幅度和角度编码。第一个将数据特征映射到量子位状态向量的概率幅度，而另一个则将数据嵌入为旋转门的角度参数。在这项工作中，我们探索了新的角度编码技术，并将其与文献中已有的技术进行了比较，以观察对准确性的影响，研究了 60 种不同的策略。使用 Pennylane QML 库开发和模拟了派生模型，而测试考虑了 Iris 和 Wine 数据集，以证明分类准确性对编码的依赖性。对于每个
价值键固体的变异量子模拟
我们引入了一种杂种量子古典变异算法，以模拟热力学极限中沮丧的量子自旋模型的地面状态相图。该方法基于群集 - gutzwiller ansatz，其中群集的波函数由一个组成的量子电路提供，其关键的目标是允许在最近的neighbor qubits上产生价值的两倍真实的Xy闸门允许。附加可调的单量Z-和双Qubition Zz-旋转门允许描述杂志有序和顺磁性相，同时将变化优化限制为U（1）子空间。我们将其替补 - 标记了针对正方形晶格上的J 1 - J 2 Heisen-Berg模型，并覆盖了其相图，该模型的相图设有长距离订购的Néel和柱状反铁磁相，以及由2×2 我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。 杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。 它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -