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数值积分的通用量子算法
量子算法已在诸多应用领域展现出优越性，然而数值积分这一处理复杂科学与工程问题不可或缺的工具，却一直缺乏通用的量子算法。本文，我们首次提出了一种适用于任意能用多项式近似的连续函数的量子积分算法，该算法通过多项式近似实现对任意可积函数的量子编码，然后构造量子预言机标记积分区域内的点数，最后将统计结果转化为叠加态振幅中的相角。本文提出的量子算法比经典积分算法具有二次加速效果，计算复杂度从O(N)降低到O(√N)。我们的工作解决了提高量子积分算法通用性的关键障碍，为拓展量子计算的优越性提供了有意义的指导。
福布斯市政大楼45西大街...
a。根据开放空间需求减少的平方英尺计算未开发土地转移的点数。例如，100,000平方英尺批次寻求30％的开放空间要求，应提供一块等于或大于30,000平方英尺的土地。，将有权获得12分。b。未开发的土地必须转移到以下一个实体之一：韦斯特伯勒镇，该镇应将这块土地作为公共利益便利设施。;一个非营利组织主要致力于保护开放空间和自然资源。如果选择了公司或信托，则土地的所有权将随着土地的运输而转移。如果土地被转移到一个非营利组织，而不是韦斯特伯勒镇，则必须将韦斯特伯勒镇强制执行的地方保护限制，并必须放置在该物业上，并记录在伍斯特县契约注册处。（2）可持续设计。
贝叶斯网络结构学习的量子近似优化算法
贝叶斯网络结构学习是一个 NP 难问题，近几十年来许多传统方法都面临着这一问题。目前，量子技术提供了广泛的优势，可用于解决使用传统计算方法无法有效解决的优化任务。在这项工作中，一种特定类型的变分量子算法，即量子近似优化算法，用于解决贝叶斯网络结构学习问题，采用 3 n (n − 1) / 2 量子比特，其中 n 是要学习的贝叶斯网络中的节点数。我们的结果表明，量子近似优化算法方法可提供与最先进方法相媲美的结果，并且对量子噪声具有定量的弹性。该方法被应用于癌症基准问题，结果证明了使用变分量子算法来解决贝叶斯网络结构学习问题的合理性。
贝叶斯网络结构学习的量子近似优化算法
摘要 贝叶斯网络结构学习是一个 NP 难问题，近几十年来许多传统方法都面临着这一问题。目前，量子技术提供了广泛的优势，可用于解决使用传统计算方法无法有效解决的优化任务。在本文中，一种特定类型的变分量子算法，即量子近似优化算法，用于解决贝叶斯网络结构学习问题，采用 3 n (n − 1)/ 2 量子比特，其中 n 是要学习的贝叶斯网络中的节点数。我们的结果表明，量子近似优化算法方法可提供与最先进方法相媲美的结果，并且对量子噪声具有定量的弹性。该方法被应用于癌症基准问题，结果证明了使用变分量子算法解决贝叶斯网络结构学习问题的合理性。
童子军可以编程
选项 B：完成以下所有操作。 (a) 研究什么是二进制代码，以及计算机如何使用它来存储信息。了解什么是 ASCII 表。 (b) 用二进制代码向另一个童子军、你的父母或你的辅导员写一条消息。看看他们能否解码。 (c) 创建一组二进制卡片。取 5 张卡片，在每张卡片的一面写一个零。然后在另一面写上以下数字之一以及该数字的点：1、2、4、8、16。 (d) 将卡片按数字顺序排列，16 在最左边，1 在最右边。将它们翻转，使零朝上。因此 0 = 00000（5 位二进制）。 (e) 现在通过翻转产生正确点数的卡片组合来展示如何表示数字 1-31。通过按顺序将每张 0 卡用零表示，将每张带点的卡片用 1 表示，将每个数字转换为 5 位二进制代码。提示：20 = 10100 3. 计算机科学 Unplugged！选择 A 或 B 并完成所有要求：
利用表征学习进行深度医学图像分析和
1. 概述 深度学习在医学成像中的应用越来越广泛，改进了处理链中的许多步骤，从采集到分割，从异常检测到结果预测。然而，仍然存在重大挑战：（1）基于图像的诊断取决于局部模式之间的空间关系，而卷积和池化通常无法充分捕捉这些关系；（2）数据增强是学习 3D 姿势不变性的实际方法，需要指数级增长的点数才能实现稳健的改进；（3）标记的医学图像比未标记的图像少得多，尤其是对于异质性病理病例；（4）磁共振成像 (MRI) 等扫描技术速度慢且成本高，通常没有在线学习能力来关注临床感兴趣的区域。为了应对这些挑战，需要新的算法和硬件方法，以使深度学习充分发挥其在医学成像中的潜力
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
多重连通区域的圆形狭缝图及其在脑图像处理中的应用
摘要 本文提出了一种快速边界积分方程方法，用于求解有界多重连通区域到具有圆形狭缝区域的圆盘和环面上的数值保角映射及其逆。该方法基于两个具有 Neumann 型核和广义 Neumann 核的唯一可解边界积分方程。利用 Nyström 方法、GMRES 方法和快速多极子方法相结合，对与映射相关的积分方程进行数值求解。新算法的复杂度为 O(( M + 1 ) n ) ，其中 M + 1 代表多重连通区域的重数，n 表示每个边界组件上的节点数。先前的算法需要 O(( M + 1 ) 3 n 3 ) 运算。一些试验计算的数值结果表明我们的方法能够处理具有复杂几何形状和非常高连通性的区域。本文还给出了该方法在医学人脑图像处理中的应用。
激素受体阳性乳腺癌中有效的新型CDK4/6抑制剂TQB3616：体外和人类
这项研究提供了宝贵的见解，但需要注意一些弱点。首先，这项研究基于临床前数据，因此尚未在人类广泛的患者人群中进行测试。此外，使用点数scid小鼠异种移植模型可能无法完全代表人类患者的反应。此外，尽管这项研究将TQB3616与Abemaciclib进行了比较，但与其他类似药物没有直接比较，这可能会更完整地了解该疗法的潜力。此外，某些方法（例如细胞超微结构分析和凋亡分析）可能需要进一步验证以确保结果一致。最后，尽管这项研究承认了中国国家自然科学基金会和Chiatai Tianqing制药公司的支持，但需要进一步阐明有关潜在利益冲突和支持各方的潜在利益冲突和影响力的影响。考虑到这些缺点，需要进行更广泛的临床试验和进一步验证的进一步研究，以彻底确认TQB3616在治疗乳腺癌中的治疗潜力。
社会互动的时间聚类交易疾病传播和知识扩散
非药品措施，例如预防隔离，远程工作，学校和工作场所关闭，锁定等。从流行病控制的角度表现出了有效性。但是，它们也对社会生活和人际关系，工作训练和社区参与产生重大负面影响。特别是，，复杂的思想，工作和学校合作，创新的发现以及弹性的规范形成和维护，通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。 在这项研究中，我们提出了一种替代杂种解决方案，该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存，我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。 我们的方法涉及对人口的两步分区。 首先，我们调整节点聚类的水平，创建“社交气泡”，而每个气泡内部的接触增加，外部较少，同时保持每个网络中的平均触点数。 第二，我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。 我们的结果表明，混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。 我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。，复杂的思想，工作和学校合作，创新的发现以及弹性的规范形成和维护，通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。在这项研究中，我们提出了一种替代杂种解决方案，该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存，我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。我们的方法涉及对人口的两步分区。首先，我们调整节点聚类的水平，创建“社交气泡”，而每个气泡内部的接触增加，外部较少，同时保持每个网络中的平均触点数。第二，我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。我们的结果表明，混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。