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本报告基于对全球300个组织的新调查。受访者是采用Genai的各个部门的组织中的营销人员。该研究揭示了他们使用Genai的方式,探索了他们的技术策略,并发现了几种方法可以进行更多的投资。在详细的分析中,我们研究了营销人员部署Genai的特定方式,发现对他们对该开拓性工具的观点以及在实施过程中面临的共同挑战的新见解。
1。药用产品的名称rybelsus 1.5 mg片剂rybelsus 4 mg片剂rybelsus 9毫克片剂rybelsus 25 mg片剂rybelsus rybelsus 50 mg片剂2。定性和定量组成rybelsus 1.5 mg片剂每片含有1.5 mg semaglutide*。rybelsus 4 mg片剂每片含有4 mg semaglutide*。rybelsus 9毫克片剂每片含有9毫克半卢比*。rybelsus 25 mg片剂每片含有25毫克半卢比*。rybelsus 50 mg片剂每片含有50毫克半卢比*。*通过重组DNA技术在酿酒酵母细胞中产生的人胰高血糖素样肽-1(GLP-1)类似物。有关赋形剂的完整列表,请参见第6.1节。3。药品片剂rybelsus 1.5毫克片剂白色至浅黄色,圆形片剂(直径6.5毫米)在一侧用“ 1.5”折叠,另一侧为“ novo”。rybelsus 4 mg片剂白色至浅黄色,圆形片剂(直径6.5毫米)在一侧用“ 4”折叠,另一侧“ Novo”。rybelsus 9毫克片剂白色至浅黄色,圆形片剂(直径6.5毫米)在一侧用“ 9”,另一侧“ Novo”。
致谢................................................................ .................................................. ................................................... 127
货号:卷 (宽度:1,15 米) GESA520001 1 米 GESA520005 5 米 GESA520010 10 米 GESA520015 15 米 GESA520020 20 米 GESA520Z 1,15 米 x … 预切 (运行米数)
摘要:对医学的贡献可能来自不同的领域,其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中,我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js,使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能,并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模:糖尿病检测,手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位,但JavaScript及其衍生物迅速增长,提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台,提供了广泛的生物医学数据集集合。因此,读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整,轻松地测试我们讨论的方法。结果表明,糖尿病检测的准确性为92%,手术并发症几乎为100%,心力衰竭的精度为80%。可能性很大,我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员,尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字:生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
Bravyi、Gosset 和 König(Science 2018)、Bene Watts 等人(STOC 2019)、Coudron、Stark 和 Vidick(QIP 2019)以及 Le Gall(CCC 2019)最近的研究表明,浅(即小深度)量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离:量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错,Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel(Nature Physics 2020)进一步证明,即使量子电路受到局部随机噪声的影响,类似的分离仍然存在。在本文中,我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特(例如,巨大的量子比特块)都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中,我们也朝着建立量子优势迈出了第一步:我们证明存在一个计算问题,可以通过量子电路以恒定深度解决,但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果,我们考虑了扩展图上的图状态采样问题(之前的研究也使用过)。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明,对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
在2021年,在全国各地的不同地点钻了五个钻孔,以考虑不同的自然条件。每个钻孔都有一个安装了单个U-Pipe的热交换器。在2021年,进行了测试温度测量和TRT测试,而在2022 - 2023年,定期测量以各个季节的季节进行季度进行。在地下最浅的部分的结果深度深约2-5米,表明其温度与气候和天气状况之间存在牢固的关系。进一步,该地下温度区域被称为每日和季节温度变化的区域。下面的地下温度变异性随着深度而逐渐降低,较少依赖外部因素。在通常15-25米的深度处,具体取决于位置,温度稳定,接近给定位置时平均环境气温的值。这个地下温度区(称为中性或瞬态温度的区域)可以持续到约50-60米的深度甚至更高。根据地热梯度的值开始更深的地下温度开始升高。在本文提出的研究中得出的地下温度值在一定程度上也取决于各种地理和人为因素,例如岩石的热性质,例如导热率,含水层的存在,气候异常和地下基础设施的存在。
Bravyi、Gosset 和 König(Science 2018)、Bene Watts 等人(STOC 2019)、Coudron、Stark 和 Vidick(QIP 2019)以及 Le Gall(CCC 2019)最近的研究表明,浅(即小深度)量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离:量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错,Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel(Nature Physics 2020)进一步证明,即使量子电路受到局部随机噪声的影响,类似的分离仍然存在。在本文中,我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特(例如,巨大的量子比特块)都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中,我们也朝着建立量子优势迈出了第一步:我们证明存在一个计算问题,可以通过量子电路以恒定深度解决,但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果,我们考虑了扩展图上的图状态采样问题(之前的研究也使用过)。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明,对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
随机量子电路通常被认为难以进行经典模拟。在某些情况下,这已被正式推测——在深度二维电路的背景下,这是谷歌最近宣布“量子计算霸权”的基础——并且没有证据反对更普遍的可能性,即对于具有均匀随机门的电路,典型实例的近似模拟几乎与精确模拟一样困难。我们通过展示一个浅随机电路系列来证明情况并非如此,该电路系列在标准难度假设下无法有效地进行经典模拟,但可以近似模拟除超多项式一小部分电路实例之外的所有电路实例,时间与量子比特和门的数量成线性关系;这个例子限制了最近随机电路模拟的最坏情况到平均情况简化的稳健性。虽然我们的证明是基于一个人为的随机电路系列,但我们进一步推测,足够浅的恒定深度随机电路通常可以有效地模拟。为此,我们提出并分析了两种模拟算法。通过为深度为 3 的“砖砌”架构实现我们的一种算法(该架构很难进行精确模拟),我们发现一台笔记本电脑可以在 409×409 网格上模拟典型实例,变分距离误差小于 0.01,大约需要一分钟每个样本,而这项任务对于以前已知的电路模拟算法来说是难以完成的。数值证据表明该算法仍然渐近有效。我们严格的复杂性分离和猜想的关键在于观察到 2D 浅随机电路模拟可以简化为由交替进行的随机局部幺正和弱测量组成的 1D 动态形式的模拟。类似的过程最近成为一项深入研究的焦点,该研究通过数值发现,随着测量强度的变化,动力学通常会经历从高效模拟状态到低效模拟状态的相变。通过从随机量子电路到经典统计力学模型的映射,我们给出了分析证据,表明我们的算法会发生类似的计算相变,因为电路架构的参数(如局部希尔伯特空间维度和电路深度)