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BIOM 5403 高级数据可视化（...
- 残疾学生的学术住宿：Paul Menton 残疾学生中心 (PMC) 为患有学习障碍 (LD)、精神/心理健康障碍、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、自闭症谱系障碍 (ASD)、慢性疾病以及行动、听力和视力障碍的学生提供服务。如果您有残疾，需要在本课程中获得学术住宿，请联系 PMC，电话：613-520-6608，电子邮件：pmc@carleton.ca，进行正式评估。如果您已经在 PMC 注册，请联系您的 PMC 协调员，在学期开始时向我发送您的住宿信，并且最迟在需要住宿的第一次课堂安排测试或考试（如适用）前两周。两周内提出的请求将根据具体情况进行审核。向 PMC 申请住宿后，与我会面以确保安排好住宿。请查阅 PMC 网站 (www.carleton.ca/pmc)，了解申请正式安排的考试住宿的截止日期（如适用）。 - 性暴力幸存者：作为一个社区，卡尔顿大学致力于维护积极的学习、工作和生活环境，在这里性暴力不会被容忍，并根据卡尔顿的性暴力政策通过学术住宿为幸存者提供支持。如需了解大学提供的服务的更多信息以及获取有关性暴力和/或支持的信息，请访问：https://carleton.ca/sexual- violence-support/。 - 学生活动住宿：卡尔顿大学认识到学生参加课堂以外的活动会给学生个人和大学带来巨大益处。必须为在国家或国际水平上竞争或表演的学生提供合理的住宿。在开课的前两周内，或在得知需要住宿后尽快联系您的导师，提出任何学术住宿请求。有关更多详细信息，请参阅https://carleton.ca/senate/wp-content/uploads/Accommodation- for-Student-Activities-1.pdf
用截断泰勒级数制备变分量子吉布斯态
量子吉布斯态的制备是量子计算的重要组成部分，在量子模拟、量子优化和量子机器学习等各个领域都有广泛的应用。在本文中，我们提出了用于量子吉布斯态制备的变分混合量子-经典算法。我们首先利用截断泰勒级数来评估自由能，并选择截断自由能作为损失函数。然后，我们的协议训练参数化量子电路以学习所需的量子吉布斯态。值得注意的是，该算法可以在配备参数化量子电路的近期量子计算机上实现。通过进行数值实验，我们表明只需一个额外量子位的浅参数化电路就可以训练来制备保真度高于 95% 的伊辛链和自旋链吉布斯态。具体来说，对于伊辛链模型，我们发现仅具有一个参数和一个附加量子位的简化电路假设可以被训练以在逆温度大于 2 时实现吉布斯态制备的 99% 保真度。
2021年星级评级数据的第二个计划预览
DEPARTMENT OF HEALTH & HUMAN SERVICES CENTERS FOR MEDICARE & MEDICAID SERVICES 7500 SECURITY BOULEVARD BALTIMORE, MARYLAND 21244-1850 CENTER FOR MEDICARE DATE: September 7, 2021 TO: All Medicare Advantage Organizations, Prescription Drug Plans, and Section 1876 Cost Plans FROM: Amy Larrick Chavez-Valdez Director, Medicare Drug Benefit and C & D Data Group SUBJECT: Second Plan Preview of 2022 Part C and D Star Ratings数据该备忘录告知C部分的发起人，他们可以在Medicare Plan Finder（MPF）上显示之前在健康计划管理系统（HPM）中预览其星级评级数据。第二个计划预览将于2021年9月8日上市，并于2021年9月15日下午5:00结束。et。我们已经在第一个计划预览之后进行了衡量数据修订和技术说明更新。此外，将显示每个合同的每种措施，域，摘要得分和整体得分的初步恒星评级，包括任何灾难调整。我们还在HPMS中添加了一个文件，其中包括一个C部分CMS编程的合同的数据和一部分D措施。2022年星级计划在2021年10月7日或左右通过MECHEDARE.GOV上的MPF发布。在第二个计划预览期间，CMS期望C部分和D赞助商再次密切查看其针对每种措施的发布数据以及其初步的星级评级作业。赞助商应立即提醒CMS计划预览期间的任何可疑数据问题或错误，以便有足够的时间调查和处理任何必要的数据更正。访问预览数据的说明：如果您打印或保存在HPMS星级评级预览页面上显示的数据，请在提交电子邮件之前在线检查当前值，以防进行任何更新。在发布MPF的数据之前，HPM中的所有数据将使用最终的2022 Star评级进行更新。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用非对角级数展开模拟哈密顿动力学的量子算法
模拟量子多体系统的动力学是物理学、化学和材料科学以及其他科学技术领域面临的核心挑战。虽然对于传统算法来说，这项任务通常难以完成，但量子电路提供了一种绕过传统瓶颈的方法，即通过“电路化”相关系统的时间演化。然而，当今的量子计算设备只允许对小型且嘈杂的量子电路进行编程，这种情况严重限制了这些设备在实践中的应用类型。因此，电路化程序的量子比特和门成本理所当然地成为决定任何潜在应用可行性的关键因素，而且越来越高效的算法正在不断被设计出来。我们提出了一种在量子电路上进行资源高效的汉密尔顿动力学模拟的新方法，我们认为该方法与最先进的量子模拟算法相比具有某些优势，这些优势直接转化为更短的算法运行时间[1、2]（详细比较见第 4 节）。我们通过利用量子时间演化算子在其非对角线元素中的级数展开来实现这一点，其中算子围绕其对角线分量展开 [ 3 – 5 ]。这种展开允许人们有效地积分演化的对角线分量，从而与现有方法相比降低了算法的整体门和量子比特复杂性。在我们的方法中，时间演化被分解为相同的短时间段，每个时间段都使用非对角线级数中的多个项精确近似
复合材料影响的高级数值方法
弹丸Jagan Selvaraj，Luiz F. Kawashita，Mehdi Yasaee，Gordon Kalwak，Stephen R. Hallett的不一致，软体对复合材料的影响：分层实验和高级数字建模
关联级数展开和特征模式方法
功能性脑网络由底层结构网络塑造和约束。然而，功能网络不仅仅是结构网络的一对一反映。已经提出了几种理论来理解结构网络和功能网络之间的关系。然而，如何将这些理论统一起来仍不清楚。两种现有的最新理论指出：1）功能网络可以通过结构网络中的所有可能路径来解释，我们将其称为级数展开方法；2）功能网络可以通过结构网络特征模式的加权组合来解释，即所谓的特征模式方法。为了阐明这些方法从结构网络估计功能网络的独特或共同解释力，我们分析了这两种现有观点之间的关系。使用线性代数，我们首先表明特征模式方法可以用级数展开方法来表示，即，与不同跳数相关的结构网络上的路径对应于该网络特征向量的不同权重。其次，我们为特征模方法和级数展开方法的系数提供了明确的表达式。这些理论结果通过来自扩散张量成像 (DTI) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 的实证数据得到了验证，表明基于这两种方法的映射之间存在很强的相关性。第三，我们通过分析和实证证明，特征模方法对测量功能数据的拟合度始终至少与级数展开方法的拟合度一样好，并且结构数据中的误差会导致级数展开方法估计系数的较大误差。因此，我们认为应该优先使用特征模方法而不是级数展开方法。结果适用于加权邻接矩阵的特征模以及图拉普拉斯算子的特征模。总的来说，这些结果为统一现有的脑网络结构功能关系理论迈出了重要的一步。
数学计划二年级数学作业 1
说明：如果可以进行数字访问，可以使用以下链接来提供额外的教学体验。 AAAMath：www.aaamath.com 数学游乐场：www.mathplayground.com 可汗学院：https://www.khanacademy.org/about/blog/post/611770255064350720/remote-learning-with-khan- academy-during-school BrainPop：https://www.google.com/url?q=https://www.google.com/url?q%3Dhttps://educators.brainpop.com/202 0/02/19/free-brainpop-access-for-schools-affected-by-the-corona-virus/?utm_source%253Dorganic%2526utm_medium%253Dsocial%2526utm_campaign%253Dcoron avirus%2526utm_content%253Dfree-访问%26sa%3DD%26ust%3D1584027992023000%26usg%3DAFQjCNGBQdPRymVl4vxrqUOWX Z7pg_IF9w&sa=D&ust=1584134492415000&usg=AFQjCNF8mQrHaA7fWKdOs9YUbDX_An9-wA Mathwire：http://mathwire.com/index.html