图稀疏化是大量算法的基础,从切割问题的近似算法到图拉普拉斯算子的线性系统求解器。在其最强形式中,“谱稀疏化”将边数减少到节点数的近似线性,同时近似地保留图的切割和谱结构。在这项工作中,我们展示了谱稀疏化及其许多应用的多项式量子加速。具体而言,我们给出了一种量子算法,给定一个具有 n 个节点和 m 条边的加权图,在亚线性时间内输出 ϵ -谱稀疏器的经典描述 e O ( √ mn/ϵ )。这与最佳经典复杂度 e O ( m ) 形成对比。我们还证明我们的量子算法在多对数因子范围内是最优的。该算法建立在一系列关于稀疏化、图扩展器、最短路径量子算法和 k 向独立随机字符串的有效构造方面的现有成果之上。我们的算法意味着解决拉普拉斯系统和近似一系列切割问题(例如最小切割和最稀疏切割)的量子加速。
Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY,130(3),557-568 [10.1152/jn.00469.2022]。
印刷电路板(PCB)设计的规模已大大提高,现代商业设计具有10,000多个组件。但是,放置过程大大依赖了需要数周完成的手动努力,强调了对自动PCB放置方法的需求。PCB放置的挑战来自其灵活的设计空间和有限的路由资源。现有的自动PCB放置工具在质量和可扩展性方面取得了有限的成功。相比之下,非常大规模的集成(VLSI)放置方法已被证明是可扩展的,对于具有数百万个细胞并提供高质量结果的设计是可扩展的。因此,我们提出了柏树,这是一种受VLSI启发的可扩展的,加速的PCB放置方法。它结合了适合PCB布局的量身定制的成本功能,约束处理和优化的技术。此外,对现实和开源基准的需求不断增长,以(1)在工具和(2)建立Performance基准之间进行有意义的比较以跟踪PCB放置技术的进度。为了解决这一差距,我们提出了一个从实际商业设计中合成的PCB基准套件。我们使用基准套件来评估针对最先进的商业和学术PCB放置工具的方法。我们的方法在提出的基准测试标准上证明了1-5.9倍的可路由。对于完全路由的设计,赛普拉斯达到了1-19.7×较短的路由轨道长度。随着GPU加速度,柏树在运行时间内最多可提供492.3倍的加速。最后,我们展示了对真实商业设计的可扩展性,这是现有工具无与伦比的功能。
• 被选中参加实习的学生将与雇主内的职业导师/主管配对,以进行职业探索和职业技能发展。 • 实习生还将通过 UGA 职业中心和 JW Fanning 领导力发展研究所在实习期间举办的一系列特别的每周在线研讨会,培养所需的职业能力,如沟通技巧、批判性思维、专业精神和领导力。作为计划评估过程的一部分,实习生将在实习开始和结束时接受这些能力的评估。 • 实习生还将有机会通过 UGA 指导计划与当地 UGA 校友建立联系,并以成年人的身份开始融入社区的社会和公民结构。 • 实习生将有机会通过参加 Archway 合作伙伴会议、公民俱乐部会议和其他社区活动来了解社区问题和机会。 薪酬:
Vistra 正在采取措施负责任地运营、淘汰和转型其伊利诺伊州遗留燃煤机组,使其成为该州新的零排放可再生能源经济的支柱。该公司已开始在普拉斯基县建造一座 405 兆瓦的普拉斯基太阳能发电厂。Vistra 将投资超过 6.5 亿美元建造该能源中心,这将是其迄今为止在全国最大的太阳能项目。Vistra 达成了一项长期商业购电协议,以支持普拉斯基太阳能的建设和运营。该公司预计该设施将于 2026 年投入使用。该设施由工会工人建造。这项投资预计将为工人创造 1.17 亿美元的收入,并在建设期间创造 1,330 个全职直接、间接和诱导就业岗位。新的能源中心距离公司退役的 EEI-Joppa 发电厂仅几英里。它将通过一条即将建造的约 8 英里长的输电线路连接到 Joppa 站点的电网。该项目已获得伊利诺伊州商务与经济机会部颁发的“高影响力商业公用事业规模太阳能设施”称号。当该设施退役时,它将以负责任的方式退役,公司将把该财产归还给土地所有者,使其可以再用于农业。
我的目标是获得合理的保证,即整个财务报表是否没有物质错误陈述,无论是由于欺诈还是错误,并发布包括我意见的审计师报告。合理的保证是高水平的保证,但不是绝对的保证,因此不能保证根据公认的审计标准进行的审计,而政府审计标准在存在时始终会发现物质错误陈述。不检测欺诈引起的物质错误陈述的风险高于错误,因为欺诈可能涉及串通,伪造,故意遗漏,虚假陈述或内部控制的替代。如果有很大的可能性,即单独或总体上,它们会影响基于财务报表的合理用户做出的判断。
摘要该图的邻接矩阵的特征值的绝对值总和称为其普通能量。基于其他一系列图矩阵的特征值,正在考虑其他几种等价能量。在这项工作中,我们考虑了普通的能量,拉普拉斯,兰迪克,发病率和索姆伯能量,用于使用多项式回归分析其关系。每个模型的效率是特殊的,交叉验证的RMSE主要低于1。
Zhao 等 [45] 2013 年基准 BRATS 数据 Patch-wise 卷积神经网络 总体 (0.81) 准确率 Manic 等 [46] 阐述了基于萤火虫的灰度图像分割方法