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World File Search System模式匹配
使用FRCT算法的DNA序列匹配的模式匹配
文章信息ABS道DNA序列在数十亿个核苷酸范围内的大小有所不同。模式匹配对于识别基因的功能和结构行为时的计算机字段中的信息处理非常重要。在这项拟议的研究中，已经针对大型DNA序列进行了序列的模式匹配。使用快速可靠的笛卡尔树算法（FRCT）有效地执行了模式匹配，该算法是编码模式并增强了变化模式，从而减少了计算时间并确保高可靠性。与在合适的大型DNA序列数据集上执行的各种现有策略相比，所提出的算法在执行时间方面显示出更好的模式匹配。关键字：DNA序列，图案匹配，笛卡尔树
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
使用人工神经网络开发实时模式匹配算法
• 发表日期 / 收到日期：2020 年 11 月 17 日 • 修改发表日期 / 收到修订版：2021 年 2 月 9 日 • 喀布尔日期 / 接受日期：2021 年 3 月 15 日 摘要 如今，建立具有可靠精度的质量控制系统对于生产零缺陷的工业产品非常重要。在这方面，相机控制系统采用可靠的控制算法是一个至关重要的问题。在本研究中，开发了一种使用模式匹配算法的实时控制算法，以使用人工神经网络 (ANN) 优化最小对比度参数。在本研究中，使用 LabVIEW 图像控制工具对模式匹配中包含的三种算法在时间方面的比较进行了比较。此外，还讨论了低差异采样算法中最关键的参数之一，它能及时给出良好的结果，即最小对比度参数。该参数的优化是通过使用ANN中的Levenberg-Marquardt训练算法来完成的。获得的结果表明，所提出的使用 ANN 优化最小对比度参数的模式匹配算法对于质量控制应用来说是快速且有效的。关键词：人工神经网络、模式匹配、金字塔匹配然后，控制系统中的控制算法即可完成。但是，该算法是控制算法的最佳选择，可以通过最小对比度参数 (YSA) 来优化该算法。使用 LabVIEW 的算法来控制 LabVIEW 的控制。Ayrıca, zaman açısından iyi sonuçlar veren düşük-tutarsızlık örnekleme algoritmasında enönemli parametrelerden biri olan minicontrast parametresi tarışılmıştır.参数优化 YSA'da Levenberg-Marquardt eğitim algoritması kullanılarak yapılmıştır。Kullanılan yöntem sayesinde, desen eşleştirmesinin hızlı ve etkili olduğu görülmüştür。Anahtar kelimeler : Yapay sinir ağı, Desen eşleştirme, Piramit eşleştirme
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。