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实用的现代量子编程
在本文中，我们提出了一种cavy的编译器，Cavy是一种命令性量子编程语言。Cavy系统的主要贡献是将区域推断应用于安全且有效的Ancilla Qubit分配，使用和交易位置，并以可逆子集的编程语言中的位置。此方法可以通过任意Ancilla操作的程序来汇编优化的量子电路。与其他有关Ancilla Deadlocation的最新工作相比，安全分析是Rust编程语言中引入的借用检查器的一种变体。它具有“移动参考”，这是一种独特的参考类型，可以安全地传输其参考文献的所有权。为了解决问题并激发这些特征，我们描述了一个量子算法，其最近的实验实现使传统线性量子量子编程语言的表现力构成表达，并给出了该算法的cav效。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 我们提出了一种可组合的设计方案，用于开发用于量子模拟应用的混合量子/经典算法和工作流程。我们的面向对象方法基于构建一组富有表现力的通用数据结构和方法，这些结构和方法可以对各种复杂的混合量子模拟应用程序进行编程。我们方案的抽象核心是从对当前量子模拟算法的分析中提炼出来的。随后，它允许通过扩展、专业化和动态定制由我们的设计定义的抽象核心类来合成新的混合算法和工作流程。我们使用与硬件无关的编程语言 QCOR 将我们的设计方案实现到 QuaSiMo 库中。为了验证我们的实现，我们在 IBM 的商业量子处理器上测试并展示了它的实用性，运行了一些原型量子模拟。索引术语 — 量子计算、量子编程、编程语言
Qwerty：一种面向基础的量子编程语言
量子计算机已从理论领域发展成为大规模实现的竞赛。这是由于革命性的加速前景，而实现这种加速需要设计一种利用量子力学来驾驭问题结构的算法。然而，当今许多量子编程语言都要求程序员在低级量子门电路上进行推理。这为尚未建立量子门语义直觉的程序员设置了重大的进入门槛，即使对已经建立量子门语义直觉的程序员来说，这也可能很乏味。在本文中，我们介绍了一种新的量子编程语言 Qwerty，它允许程序员比门更富有表现力地操纵量子位，将繁琐的门选择任务交给编译器。由于其新颖的基础类型和与 Python 的轻松互操作性，Qwerty 是一个强大的高级量子经典计算框架。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
高级表达类人动物全身控制
类人机器人具有与Humans相似的形态，具有执行人类在日常生活中可以完成的各种任务和动作的潜力。，由于高维状态空间和控制性的综合性，发展具有人类类似人类的行为，从而限制了其现实世界的应用仍然具有挑战性。随着大规模Human运动数据集的可用性不断增长[4，45]，一种解决这一挑战的实用方法是通过跟踪和模仿人类动作来复制多功能运动[8，20，23，24]。但是，在考虑硬件时，人形机器人和人类仍然完全不同，这阻碍了机器人完全复制人类运动的能力。这提出了一个令人信服的研究问题：鉴于它们的身体局限性，我们如何在保持其稳定性和稳健性的同时，追求人形机器人的表现力，类人类的能力？在本文中，我们引入了先进的表达全身控制（Exbody 2），这是一个有效的框架，可最大程度地揭示人形机器人对可行的全身运动的表现力。该框架属于SIM2REAL管道，该政策将采用参考运动运动作为输入，并输出控制真实类人动物以在现实世界中进行运动的动作。我们培训一项单一的政策，该政策跨越了不同的输入信息。我们确定了四种技术设计以实现这一目标：（i）构建可行且多样化的培训数据集。一些作品通过完善数据集解决了这一点。我们系统地分析数据集人类运动数据集（如Amass [45]）通常包含超出机器人物理帽的复杂运动，从而使跟踪过于挑战和降低表现。前[8]，例如，通过模棱两可的描述（例如“舞蹈”）仍然可以包含不合适的动作，从而滤除了使用语言标签的不可行动作。其他AP-PARACHES，例如H2O [24]和OmniH2O [24]，采用SMPL模型来模拟虚拟类人动物并滤除复杂运动。但是，SMPL化身可以执行真正的机器人无法执行的操作，从而在模拟和现实世界可行性之间造成差距，从而仍会影响训练有效性。
控制、机器人和自主系统年度回顾体现沟通：机器人和人类如何通过物理交互进行沟通
早期对物理人机交互 (pHRI) 的研究必然侧重于设备设计——创建兼容和传感硬件，如外骨骼、假肢和机械臂，使人们能够安全地与机器人系统接触并交流他们的协作意图。随着硬件功能已足以满足许多应用的需求，并且计算能力越来越强大，支持流畅和富有表现力地使用 pHRI 系统的算法已开始在确定系统的实用性方面发挥重要作用。在这篇评论中，我们描述了一系列用于调节和解释 pHRI 的代表性算法方法，描述了从基于物理类比的算法（如导纳控制）到基于高级推理的计算方法的进展，这些方法利用了多模态通信渠道。现有的算法方法在很大程度上支持特定于任务的 pHRI，但它们不能推广到多功能的人机协作。因此，在整个评论和我们对下一步的讨论中，我们认为新兴的具身
Eriksson-Penker 业务扩展 (EPBE)
Eriksson-Penker 业务扩展旨在逻辑地扩展统一建模语言，以便您建模企业的重要业务方面。统一建模语言在 1997 年底成为标准，并迅速成为软件开发模型的通用语言。采用后，人们意识到由于其结构合理，可以将其用作建模其他系统的基础。Hans-Erik Eriksson 和 Magnus Penker 拥有面向对象技术和业务流程建模背景，他们发现了一个差距和机会，可以创建一种语言，用于建模企业业务系统，重点是企业流程。由于规模小、实用和富有表现力的元素，该语言广受欢迎。它从未作为 UML 配置文件创建，但它的结构基于这种无处不在的语言。业务人员和技术人员都发现很容易描述流程，并包括启动流程的参与者和事件、流程的目标以及所需的输入和输出（包括信息和资源）等元素。
有效的拼写策略
• 说出单词。然后写下来，说出每个字母（要热情且富有表现力）W - O - R - D • 跳过一行，说出并再次写下 — 减去最后一个字母。说出最后一个字母，但不要写出来。W - O - R - ____ • 跳过一行，说出并再次写下 — 减去最后两个字母。说出它们，但不要写出来。W - O - ___ ____ • 重复此操作，直到只写一个字母。 • 回到顶部。阅读单词，然后大声拼写出来。 • 将页面折起来，这样您就看不到整个单词了。说出单词，拼写它，然后添加最后一个字母。 • 再次将页面折回。说出单词，拼写它，然后添加最后两个字母。 • 继续，直到拼写出整个单词。 • 回去检查 — 确保您没有遗漏字母。按音节反向链接