在量子计算机上执行量子算法需要编译为符合设备施加的所有限制的表示。由于设备的相干时间和门保真度有限,编译过程必须尽可能优化。为此,首先必须使用设备的门库来合成算法的描述。在本文中,我们考虑 Clifford 电路的最佳合成,它是量子电路的一个重要子类,具有多种应用。此类技术对于建立(启发式)合成方法的下限和衡量其性能至关重要。由于搜索空间巨大,现有的最佳技术最多仅限于六个量子比特。这项工作的贡献有两个方面:首先,我们提出了一种 Clifford 电路的最佳合成方法,该方法基于将任务编码为可满足性(SAT)问题,并使用 SAT 求解器结合二分搜索方案对其进行求解。事实证明,该工具可以合成最多 26 个量子比特的最佳电路,比目前最先进的电路多出四倍多。其次,我们通过实验表明,最先进的启发式方法引入的开销平均比下限高出 27%。该工具可在 https://github.com/cda-tum/qmap 上公开获取。
摘要 德克萨斯 A&M 大学的低速闭环风洞用于研究各种流动类型产生的湍流混合。预期的实验范围从典型的“单位流”到更复杂的流动和几何组合。该设施最初位于匹兹堡大学,后来搬迁至德克萨斯 A&M 大学的热工水力学验证和确认 (THVV) 实验室。该风洞经过了大量改造和更新的诊断,重新引发了人们对流动质量评估的兴趣。这包括通过粒子图像测速 (PIV) 测量提供的风洞入口速度分布的全面映射。额外的温度和表压测量完成了系统能力的评估。这些初步诊断产生了计算流体动力学 (CFD) 模型验证所需的经验确定的边界条件和流体特性相关性。本文最后介绍了两种单元流类型,包括流过圆柱体的流动(具有三个不同的横截面)和在三个速度比下以横流方式流动的单个圆形射流。单元流可作为 THVV 模拟工作的初始基准。每个基准都列出了关键验证指标,包括集合平均速度、雷诺应力和本征正交分解 (POD) 特征向量。
此外,通过利用现场发射透射电子显微镜(Fetem,Jeol Model JEM-2100F)来分析样品。为此,将制备的PDSE 2 -IPA上清液在约1:3的体积比下稀释,然后将稀释的溶液滴在Cupper网格上,并在真空干燥机中在60°C下干燥24小时。在图3(a)中,显示了随机选择的薄片的TEM图像,其中所选薄片的侧向尺寸分别在短轴中约为103 nm,在长轴中分别为207 nm。这些结果与AFM测量的观察非常匹配。此外,如图3(b)所示,以高分辨率的TEM量表进行了样品,以高分辨率的TEM量表进行了研究,该量表列出了一些PDSE 2的晶体晶格平面。晶格平面分别确定为(102),(112)和(212),这些晶格平面分别与0.35 nm,0.30 nm和0.22 nm的d间距相对表[62]。此外,如图3(c)所示,从所选区域电子衍射(SAED)模式中检测到了几个代表PDSE 2的晶格平面的多态环。这些数据表明PDSE 2样品具有高结晶度和多晶特征。我们的数据也与先前证明的结果相当一致[62]。在图3(d)中,
与纳吉姆·德哈克(Najim Dehak)教授和JHU的Jes'us Villalba博士一起制定了用于语音活动检测的机器学习模型(VAD)时,我对语音研究的兴趣首次发展。vad均在所有语音系统中使用,但是标准的阈值方法仅在高信号与噪声比下才有效。为了创建强大的VAD模型,我在各种噪声条件下训练了一个长期的短期存储网络(LSTM)。我发现上下文信息对于语音身份检测至关重要,并在2017 JHU本科研究研讨会上介绍了这项工作。为了进一步改善我的VAD模型,我在HLTCOE的2017年应用语言探索(Scale)的夏令营中进行了参与。我观察到,LSTM的输出在相邻框架之间有很大不同,这与语音的平滑性属性相矛盾。为了解决这个问题,我研究并实施了几种机器学习模型,与HLTCOE的研究人员进行对话为我提供了有关工作的新见解。在规模结束时,我使用了一个两国隐藏的马尔可夫模型扩展了LSTM,该模型具有Google Audioset的噪声条件更多样化的,并且该模型在美国国家标准与技术研究所OpenSat上进行了评估。
摘要 -- 磁力齿轮与机械齿轮一样,在不同速度和扭矩之间转换动力;然而,磁力齿轮的非接触特性提供了比机械齿轮固有的潜在优势。使用遗传算法优化了不同温度下一系列齿轮比下的磁力齿轮。在不同的转子上以及切向和径向磁化磁体上使用不同等级的磁体材料可以稍微增加比扭矩,相对于使用单一磁体材料的设计。高极数转子需要比低极数转子磁体材料具有更高矫顽力的磁体材料,尤其是对于齿轮比较大的设计。虽然温度升高会导致可实现的比扭矩呈指数衰减,每升高 1 摄氏度复合减少约 0.4%,但温度不会显著影响最佳几何参数,主要影响最佳材料。齿轮比显著影响最佳几何参数,并会影响最佳磁体材料。此外,还采用遗传算法通过 3D 有限元分析来表征堆叠长度的影响。堆叠长度较短的设计有利于采用更薄的磁铁和更高的极数,并且可能能够使用矫顽力较低的磁铁材料。
高频数据点表明,随着1921年第2季度的进一步恢复到第三季度,因为COVID-19案例的每月增长率达到了大流行以来的最低水平,并且更多的人接种了疫苗。截至7月25日,该州54%的人口和65%的18岁以上的成年人已完全疫苗接种;根据疾病预防控制中心,美国分别为49%和59.9%。航空旅行达到了自大流行以来的最高水平,TSA检查站的平均乘客数量比2020年7月11日结束的30天(与2019年相比下降了17.6%),自2020年1月以来的最高水平下降了17.6%,与2019年5月相比,其最高水平仅为16%。根据Google的社区流动性报告,科罗拉多州的零售和娱乐地点访问自2020年2月以来的最高水平,截至7月8日的7天平均水平比2020年1月3日至2月6日基线5周的时间低3%。杂货店和药房地点的游客连续两个月一直高于基线的水平,而工作场所访问的7天平均水平下降了,并且仍低于基线30%以上。科罗拉多州的餐厅预订继续向上趋势,截至7月11日的30天,比2019年的同一时期仅下降6.7%,这与美国平均水平相符(纽约-36%-36%;加利福尼亚-12.2%;亚利桑那州 +11.2% +11.2%;德克萨斯州 +15.3% +15.3%;佛罗里达 +16%;佛罗里达州 +16%)。
在此期间,全州交通运输业的 GDP 下降,其中包括休闲飞行、航行和雪上活动。由于缺乏大面积停摆,2021 年初交通运输业的疫苗供应量下降,与该州的产量不成比例,尤其是对于无伤害的冬季户外活动,如滑雪和度假旅行等基本服务。尽管户外休闲活动减少,但大型户外活动(如节日和音乐会)的游客数量也保持稳定。旅游研究所报告称,在两年的时间范围内,GDP 下降了 30%,而休闲研究机构 (ITRR) 估计。 2021 年游客数量与 2019 年相似,支持活动是另一个拖累户外休闲的因素,2019 年至 2021 年,这些活动占 GDP 的百分比略有增加,度假旅行占 GDP 的百分比下降了 6%。黄石公园和冰川国家公园在此期间。国家公园产量下降的主要原因是 2021 年交通访问人数下降,这是 GDP 的共同点。交通是州外游客的众多活动目的地之一。2 受支持户外休闲以及强劲的家庭资产负债表的提振,蒙大拿州的游客数量增加。交通是他们在蒙大拿州的支出。3 非居民户外休闲旅行目的从 2019 年的 40 亿美元增加到 2021 年的 50 亿美元,下降了 33%。与 2019 年相比,户外休闲支出下降。4
哺乳动物皮层中的神经元数量在不同物种之间相差多个数量级。相比之下,兴奋性神经元与抑制性神经元的比例(E:I 比)变化范围要小得多,从 3:1 到 9:1,并且对于同一物种的不同感觉区域大致保持不变。尽管这种结构对于理解神经回路的功能很重要,但这种一致性的原因尚不清楚。虽然基于有效编码假设的最新视觉模型表明,增加兴奋性和抑制性细胞的数量可以改善刺激表征,但由于脑容量的限制,两者无法同时增加。在这项工作中,我们在体积受限(使用神经元数量作为替代)的情况下实现了一种有效的视觉编码模型,同时改变了 E:I 比。我们表明,在几个指标下,该模型在生物学观察到的 E:I 比下的性能最佳。我们认为这是由于计算精度和自然刺激表征能力之间的权衡而发生的。此外,我们通过实验得出了可测试的预测:1) 神经活动稀疏度较高的物种的最佳 E:I 比率应该更高;2) 抑制性突触分布和发放率的特征应该根据 E:I 比率而变化。我们的研究结果得到了我们对公开数据的新初步分析的支持,它提供了第一个基于最佳编码模型的定量和可测试假设,用于研究哺乳动物感觉皮层中兴奋性和抑制性神经类型的分布。
在2023年,石油炼油部的利润大幅下降,与上一年相比下降了69.3%。这种下降主要归因于全球经济放缓,而中国的经济复苏则没有预期,这加剧了低油价和高利率的挑战性环境。尽管面临这些挑战,但该部门的平均每日吞吐量同比增长3.2%,达到442,000桶。这一增加主要是由RDS维护期(残留氢用氢脱硫)的维护期降低而驱动的,而在国内市场中,FPCC仍致力于在刺激需求的同时保持稳定的价格。我们使营销渠道多样化,以提高品牌知名度并扩大我们的客户群。诸如“星期六的福尔摩萨成员日”之类的举措旨在加强客户关系并提高销售。此外,我们通过电视节目和体育赛事等知名平台增加了品牌敞口。石油产品的国内销售增长了4.6%,而2022年。但是,汽油和柴油的供应量略有下降,导致市场份额下降0.4%,归因于特许经营站数量减少。相反,由于全球大流行限制的解除,航空燃料的销售飙升了49.8%,从而导致乘客需求的强劲恢复。在外国销售方面,FPCC出口了243万千卢布的汽油(同比增长5.3%)和843万kl的柴油(同比增长3.5%)。这种减少是光和中间馏出物之间调整的结果。总体而言,与2022年相比,石油产品的出口量下降了3.2%。
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种广泛使用的脑机接口 (BCI) 范式,因其多目标能力和有限的脑电图电极要求而受到重视。传统的 SSVEP 方法经常因闪烁的光刺激而导致视觉疲劳和识别准确率下降。为了解决这些问题,我们开发了一种创新的稳态运动视觉诱发电位 (SSMVEP) 范式,该范式融合了运动和颜色刺激,专为增强现实 (AR) 眼镜设计。我们的研究旨在增强 SSMVEP 反应强度并减轻视觉疲劳。实验在受控的实验室条件下进行。使用 EEGNet 的深度学习算法和快速傅里叶变换 (FFT) 分析脑电数据,以计算分类准确率并评估反应强度。实验结果表明,双模态运动-颜色融合范式显著优于单模态SSMVEP范式和单色SSVEP范式,在中等亮度(M)和C=0.6的面积比下,准确率最高可达83.81%±6.52%。客观测量和主观报告均证实了双模态运动-颜色融合范式的信噪比(SNR)有所提高,视觉疲劳有所减轻。研究结果验证了双模态运动-颜色融合范式在基于SSVEP的脑机接口(BCI)中的应用前景,能够同时提升脑部反应强度和用户舒适度。