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通过 Barbs 和 Contexts 实现量子双相似性
过去几年，我们见证了一些关于过程演算量子扩展的提案的发展。其理由很明确：随着量子通信协议的发展，需要抽象并关注量子并发系统的基本特征，就像 CCS 和 CSP 对其经典对应物所做的那样。但到目前为止，还没有出现公认的标准，无论是语法还是行为语义。事实上，各种提案对量子值的观测属性应该是什么并没有达成一致，事实上，这些属性的合理性从未根据量子理论的规定得到验证。为此，我们引入了一种新的演算，即线性量子 CCS (lqCCS)，并研究基于反讽和上下文的行为等价性的特征。我们的演算可以被认为是 qCCS 的异步线性版本，而 qCCS 又基于值传递 CCS。线性与异步通信的结合非常符合量子系统的特性（例如不可克隆定理），因为它可以确保每个量子比特只发送一次，从而精确指定某个过程的哪些量子比特与上下文交互。我们利用上下文来研究双相似性与量子理论的关系。我们表明，一般上下文的观察能力与量子理论是不相容的：粗略地说，它们可以根据量子值执行非确定性移动，而无需测量（因此会扰乱）它们。因此，我们细化了操作语义，以防止上下文执行不可行的非确定性选择。这会产生更粗的双相似性，以更好地适应量子设置：（푖）它将量子态的不可区分性提升到过程的分布，并且尽管存在额外的限制，（푖푖）它仍保留了基于经典信息的非确定性选择的表达能力。据我们所知，我们的语义是第一个满足上述两个属性的语义。
陆军公立学校，斯利那加
2. 申请表可从学校网站下载，需填写申请表并缴纳 250 卢比的费用，以汇票形式寄给 APS、BB、Cantt Srinagar，并于 2025 年 1 月 23 日或之前通过挂号/速递或亲自送达学校办公室。请勿通过电子邮件发送申请。申请的 QR 如下：- S 号要求：- (a) 应届毕业生年龄标准为 2025 年 4 月 1 日 40 岁，经验不足 57 岁（包括 ESM）。 (b) 面试的同时还将进行教学技能测试评估。 (c) 仅对语言教师进行 15 分的笔试，以评估候选人的书面表达能力。 (d) OST 合格的候选人将被优先考虑。不具备 OST 资格的候选人在被选为教师后，必须通过 OST 才能获得定期任命，两年内总体原始分数至少为 50%，一年内固定期限的 OST 最低总体原始分数为 40%。在定期和固定期限类别中，要获得 TGT 任命，必须通过 CTET/TET。未通过 CTET/TET 的候选人可能会被考虑临时任命。 (e) 合格的候选人将被电话邀请参加面试。请确保申请表中填写的联系电话和电子邮件 ID 正确。注意：- (i) 有关更多详细信息，请致电 0194-2468224/ 8492936337/9906765321/9419159461/ 9906347599 (ii) 面试时，上述职位空缺可能会增加/减少。 (iii) 学校每个科目只有一个空缺。 (iv) 上述职位可在印度 APS 内调动。 (v) 根据现行 AWES 指南，将为 100% 残疾的军人妻子和军人遗孀提供优惠。 (vi) 学历要求和薪资。所有职位的学历要求符合 NCTE/CBSE/KV Sangthan/AWES 规定，薪资符合 AWES 规范，有关其他详细信息，请访问学校网站 www.apssrinagar.co.in
所有的递归亚型
递归类型和有限的量化是许多现代编程语言中的突出特征，例如Java，C＃，Scala或打字稿。不幸的是，过去显示递归类型，有限的定量和亚型之间的相互作用在过去是有问题的。因此，定义一个结合这些特征并具有理想特性的简单基础演算，例如可确定性，亚型的传递性，保守性以及声音和完整的算法配方是长期的挑战。本文显示了如何在称为𝐹𝐹≤的新微积分中使用ISO回复类型扩展。𝐹≤是一种众所周知的多态演算，具有有界定量的限制。在𝐹𝐹≤中，我们添加了ISO恢复类型，并使用最近提出的名义展开规则来相应地通过ISO恢复亚型扩展了亚型关系。此外，我们还使用所谓的结构折叠/展开规则来打字，这是受Abadi，Cardelli和Viswanathan（1996）提出的结构展开规则的启发。结构规则为文献中更传统的折叠/展开规则增添了表达能力，它们可以实现其他应用程序。我们提出了几个结果，包括：类型的声音；传递性；超过𝐹≤的保守性；以及𝐹≤的声音和完整的算法公式。我们研究了两个变体𝐹≤。第一个使用核的扩展（一种众所周知的可决定变体𝐹≤）。此扩展名接受等效而不是相等的界限，并显示出可以保留可决定的亚型。第二个变体采用全𝐹≤规则进行有限的定量，并且具有不可确定的亚型。此外，我们还研究了𝐹𝐹的内核版本的扩展名，称为𝐹𝜇≤≥≥报，具有相交类型和下限定量的形式。来自𝐹𝐹内核版本的所有属性都保留在𝐹𝜇≤≥。本文中的所有结果均已在COQ Theorem Prover中形式化。
通过编辑非编码区域提高两种常规栽培水稻品种的白叶枯病抗性
摘要：xa13是一个隐性多效基因，对水稻抗病性起正向调控作用，对水稻育性起负向调控作用，严重制约了其在水稻育性中的应用。本研究利用CRISPR/Cas9基因编辑技术删除Xa13基因启动子部分序列，包括病原菌诱导表达元件，使编辑后的启动子区水稻失去病原菌诱导基因表达能力，但不影响叶片和花药中背景基因的表达，从而获得抗病性和正常产量。研究还筛选出一株删除目的序列、分离T 1 代（无转基因株系）外源转基因片段的抗病、育性正常植株家系，并对T 2 代水稻的重要农艺性状进行了研究。结果表明，添加/不添加外源DNA的T 2 代水稻在抽穗期、株高、单株穗数、穗长和田间结实率等方面与野生型均无统计学差异。成功转化2个重要常规水稻品种空育131（KY131，耿/粳稻）和黄华占（HHZ，鲜/籼稻），并获得抗病、丰产材料，是目前我国2个经过改良后可直接用于生产的重要常规水稻品种。转基因水稻（KY-PD和HHZ-PD）叶片中Xa13基因在病原菌侵染后没有被诱导表达，表明此方法可普遍有效应用，有利于推动xa13这一隐性抗病多效基因在水稻抗白叶枯病方面的实际应用。通过编辑基因非编码区调控基因表达的研究，为今后开展分子设计育种提供了新思路。
在近乎异构的易感和抗性番茄线中，对参考基因进行定量实时PCR研究的选择和验证，并感染了Geminivivirus tomato tomato tomato curly卷曲特技病毒
定量实时PCR（QPCR）是一种敏感且常用的基因表达分析技术，并提供了对生物系统的见解。成功的QPCR需要使用适当的参考基因来进行数据归一化。在本研究中，我们旨在识别和评估近乎异构抗性（R）和易感的（S）番茄线中最佳的参考基因感染了begomovirus番茄卷曲卷曲特技病毒（TOCSV）。十个候选参考基因，即Actin7（ACT），β-6微管蛋白（TUB），ubiqui-3（UBI），网格蛋白辅助络合物中等亚基（CAC），植物苯乙烯去饱和酶（PDS），表达蛋白质（Exp），表达蛋白（Exp），糖 - 3-氢酶（Gap）dehyhydyhyhyhyhyhyhyhyhyhyddroplhats gaplospy（Gap）（Gap）（Gap）（Gap）（磷酸化磷酸化酶（Gap））（Gaps）（磷酸化磷酸化酶（Gap））（Gaps）（磷酸化磷酸化酶（Gap））（磷酸化磷酸化酶（Gap））（磷酸化磷酸磷酶）选择磷酸贝素转移酶样蛋白（APT1），TAP42相互作用蛋白（TIP41）和伸长因子1-α（EF1α）（EF1α），并评估其在耐药性和易感番茄叶中使用分析性工具，Normfin-der，Normfin-der，BestEpeper和Reffinder和Reffindine的耐药性和敏感番茄叶片中的表达能力。在将参考基因从大多数到最不稳定进行排名之后，结果表明，在S系中，ACT，EXP和EF1α的组合以及R在R线中的TIP41，APT1和ACT的组合适用于QPCR归一化。此外，为了验证已鉴定的参考基因，超级氧化物歧化酶（SOD），热休克蛋白70（HSP70）和谷胱甘肽-S-转移酶（GST）的选择是作为TAR-获取归一化的。与最稳定的基因相比，针对最稳定的参考基因进行标准化时，靶基因的相对表达变化。这些结果强调了在QPCR研究中仔细选择参考基因以进行准确正常的重要性。
支持人工智能的 RAN 自动化
标准化意图表达语言的过程正在进行中（例如在 TM 论坛 [3] 中），但它尚未包含应用于不同应用领域所需的表达能力。其他标准化机构或工作组应指定意图扩展和意图信息模型来涵盖这一点。对于 RAN，这自然由 3GPP SA5 和 RAN3 组来完成，这将确保意图扩展允许与现有接口（例如 3GPP 切片接口）共存和演进。由于 RAN 意图应指导 RAN 自动化解决方案，因此 RAN 意图必须定义与 RAN 相关的目标关键性能指标 (KPI)，例如用户吞吐量、延迟和覆盖范围。目标 KPI 应被视为 RAN 自动化解决方案在部署资源的可能性范围内应满足的目标。每个目标 KPI 都必须以精确的细节和 RAN 自动化解决方案可以测量的数量为基础进行定义。这意味着意图的语言以及 RAN 中的相应测量都需要充分标准化。此外，由于 RAN 的性质，目标 KPI 需要以统计术语来表达 - 即作为具有期望消费者体验的一定百分比用户的目标。虽然目标 KPI 是必需的输入，但它们作为 RAN 意图是不够的。如果系统满足目标 KPI 并且仍有可用资源，则系统需要额外的意图，其中包含有关它还应优化哪些内容的信息，例如峰值吞吐量、容量或能源效率。这些是系统在满足所有 KPI 并且系统中仍有可用资源的情况下（例如在覆盖小区流量较低的时期）将如何表现的规则，以及在没有足够资源满足所有 KPI 的情况下（例如在流量高峰情况下）如何在 KPI 之间进行优先级排序。如果系统无法满足目标 KPI，则需要有关如何优先考虑可用资源的指南。如果某些服务或用户组
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
人工智能与人类构图之间的感知差异
人工智能 (AI) 在音乐领域能做什么和不能做什么是音乐研究人员和人工智能专家都感兴趣的重要话题之一。本研究在人工智能技术在音乐创作中日益重要的作用及其对创作过程的影响的背景下提供了重要的分析。它通过将人工智能定位为作曲家创造力的补充工具并增强对文化适应过程的理解，为文献做出了贡献。该研究旨在确定人工智能和作曲家作品之间的感知差异，研究这些差异的音乐和文化基础，并揭示影响听众体验的因素。在研究设计中，采用了混合方法，结合了定性和定量研究方法。在定量阶段，采用双盲实验设计，以确保参与者公正地评价作曲家和人工智能作品。在定性阶段，收集参与者的意见。参与者是 10 名年龄在 19 至 25 岁之间的人，具有不同的文化和教育背景；6 人接受过正规音乐教育，4 人是普通听众。数据收集工具包括结构化访谈表和音乐作品感知因素评估量表。在研究过程中，每位参与者在 20 分钟的标准化聆听环节中评估了两部人工智能和两部作曲家作品。所有聆听环节均使用专业音频设备进行。分析显示，作曲家作品在所有类别中的得分明显高于人工智能作品（p <.05）。观察到了显著的差异，特别是在情感深度（X 作曲家 = 4.6，X AI = 3.1）和记忆性（X 作曲家 = 4.4，X AI = 3.2）类别中。研究得出结论，作曲家作品在情感深度、结构连贯性和文化共鸣方面比人工智能作品更有效。此外，文化背景和音乐教育成为影响感知差异的重要因素。未来的研究应扩大参与者范围并结合神经认知数据，以促进对感知机制的更深入了解。此外，音乐人工智能系统的发展应包括融合基于Transformer和RNN的高级学习模型、实现传统音乐理论原理、增强情感表达能力、提高文化适应能力、完善实时交互机制等。
MSE604 - 工程经济和财务分析
* a至a-的年级范围用于特殊的工作。这意味着它（1）是专业的，反映了作者的仔细考虑受众和目的； （2）显示出对必要概念和分析任务的近乎完美理解； （3）在适当的情况下，它显示了创造性思考或看到超出问题范围之外的含义的能力； （4）包含所有必要的信息（发明）； （5）以逻辑方式安排（6）令人难忘； （7）交付在视觉上吸引人； （8）没有机械误差，并按照指定的格式进行格式。工作必须完美无缺才能获得A/A-。与其他方面的较小缺陷一起工作，这些缺陷在其他方面也将获得A-。* B范围内的A等级意味着该工作在研究生级别（B-范围）可以接受至非常好（B/B+）。这项工作满足了问题和研究任务的所有（B+）或大多数（B/B-）的要求，它表明了通过将其与课程中或外部知识领域相关联，可以超越任务的思考；整齐地呈现，显示出高于平均学术英语的使用。如果作品的编写正当，基本上是正确格式化的，涵盖了大多数所需的内容，但是有几个小缺陷或一个主要缺陷，则该等级为b-。* C范围中的A等级意味着该工作虽然涵盖了许多必需的基础，但并未显示研究生水平的分析能力和表达能力。也就是说，主要项目和次要项目可能缺少或不正确；尽管该语言可能会充分传达大多数点，但它没有资格作为高于平均水平的学术工作。* D范围内的一个等级表明，总体而言，这项工作并不能达到要求的可接受的覆盖水平和/或语言不足以使作者的观点能够理解为读者。内容可能在不可接受的程度上是不正确的，也可能是非常不完整的。* a级f表示所需的内容很少，以至于对论文进行评分是徒劳的。这可能意味着显然没有被学生掌握或误解。f也可能表明这些想法的表达方式是读者根本无法理解的方式。当未交出或未由设定的截止日期交配时，还会授予F等级的f。
本体学习观点 - CiteSeerX
为机器配备常识和特定领域的知识，使其能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些关于开发方法的研究，使我们能够估算知识工程项目的成本 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域的早期研究侧重于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并试图通过介绍所谓的本体学习层蛋糕来系统地概述本体学习任务，此后该任务受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是通过尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见Lehmann 等人本卷中的 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。本体学习的问题比预想的要困难得多。因此，将本体算法的结果转化为实际反映领域概念化的本体，可能比从头开始构建本体的成本更高。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体的结果