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赚取COVID-19疫苗接种的积分
随着COVID-19疫苗变得越来越广泛，很明显，它将是帮助阻止病毒传播的关键工具。考虑到这一点，我们很高兴能为选择接种疫苗的成员获得500个活力积分的疫苗接种 - 每种接种剂量的剂量为250。
模拟人工诱导皮质可塑性的积分激发神经网络模型
我们描述了一个整合并激发 (IF) 脉冲神经网络，该网络结合了脉冲时间依赖可塑性 (STDP)，并模拟了产生皮质可塑性的四种不同条件反射协议的实验结果。最初的条件反射实验是在自由移动的非人类灵长类动物 (NHP) 身上进行的，它们具有自主的头部固定双向脑机接口 (BCI)。三种协议涉及由 (1) 单个皮质神经元的脉冲活动、(2) 前臂肌肉的肌电图 (EMG) 活动和 (3) 自发皮质 β 活动周期触发的闭环刺激。第四种协议涉及在相邻皮质部位开环传递刺激对。复制实验结果的 IF 网络由 360 个单元组成，这些单元具有由突触输入产生的模拟膜电位，并在达到阈值时触发脉冲。240 个皮质单元在其目标单元中产生兴奋性或抑制性突触后电位 (PSP)。除了实验观察到的条件作用外，该模型还允许计算最初未记录的底层网络行为。此外，该模型还预测了尚未研究的协议的结果，包括尖峰触发抑制、g 触发刺激和双突触条件作用。模拟的成功表明，结合 STDP 的简单电压 IF 模型可以捕捉通过闭环刺激介导目标可塑性的基本机制。
绿色能源可再生能源积分
电力通过许多不同的来源进入电网，例如风能、太阳能或天然气。无法确切知道您的电力来自哪种能源。为了解决这个问题，您可以购买 REC，将可再生能源的可再生部分转让给您。换句话说，REC 代表为您生产的可再生能源。
带扩展内存的小矩阵路径积分
最近，人们投入了大量精力来开发用于模拟凝聚相环境中量子力学过程动态的精确方法。这种兴趣主要受到量子信息理论的进步、1,2 对高效太阳能收集和传输的追求、3 以及对具有目标功能的纳米级设备进行优化设计的需求的推动。4 量子相干性在与多原子或凝聚相环境接触的系统动力学中的作用至关重要。由于量子力学相的微妙性质，评估干涉效应及其破坏需要有高精度、完全量子力学的模拟工具。在涉及孤立分子组装体或晶体介质中的自旋、电荷或能量传输的过程中，以及在高斯响应占主导地位的其他情况下，5 与可观测系统耦合的环境可以通过二次自由度很好地近似，从而产生系统浴哈密顿量 6
研究论文：通过量子微积分在开单位圆盘中定义的对称微分算子求解几何不等式
在本文中，我们处理 q 演算的结构，它开发了一种有趣的计算技术并组织了不同类的算子和特定的变换。q 演算的重要性出现在包括物理问题在内的大量应用中。对称 q 激活通常实现 q 微分方程（可能涉及导数）。因此，这些算子和 q 对称算子的对称性之间的密切联系有待估计（参见 [1 – 9]）。在最近的研究中，我们提供了一种从对称性质中推导和解释的过程，并与传统案例进行了类比。通过将 q 演算和对称 Salagean 微分算子相结合，我们引入了一种新的修改后的对称 Salagean q 微分算子。通过使用此算子，我们给出了新类的解析函数。
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
量子力学和量子场中的 5 路径积分...
路径积分图景之所以重要，有两个原因。首先，它提供了量子力学的另一种补充图景，其中经典极限的作用显而易见。其次，它为研究微扰理论不充分或完全失效的领域提供了一条直接途径。在量子力学中，解决此类问题的标准方法是 Wentzel、Kramers 和 Brillouin 的 WKB 近似。然而，将 WKB 近似推广到量子场论是极其困难的（甚至是不可能的）。相反，费曼路径积分的非微扰处理（在量子力学中等同于 WKB）可以推广到量子场论中的非微扰问题。在本章中，我们将仅对玻色子系统（如标量场）使用路径积分。在后续章节中，我们还将对路径积分进行全面的讨论，包括它在费米子场、阿贝尔和非阿贝尔规范场、经典统计力学和非相对论多体系统中的应用。
多元微积分及其在人工智能中的应用...
其中 W = ( w 1 , w 2 , w 3 , ..., wn ) 是存储每个权重/偏差值的矩阵。对于每个 i ，wi 是网络中的一个权重或偏差的值。C 是我们的“错误”，应该尽可能低。显然，我们希望最小化成本函数，这可以通过计算网络中每个权重和偏差的偏导数来实现，这些权重和偏差最初具有任意初始值，这些值可能会发生变化。然后，我们使用递归关系 W n +1 = W n −∇ C ( W n ) 相应地修改权重和偏差值。通过迭代此过程，我们很可能可以到达点 C min = lim n →∞ C ( W n )，此时 C 最小化，并且人工神经网络模型经过训练可以给出我们想要的结果。
积分汇总 (PCARS)
2. 将鼠标悬停在职业与培训上，然后选择 vMPF（或搜索并选择 vMPF）。您也可以通过 AFPCSecure 访问 vMPF；从我想要...菜单中选择访问安全应用程序。