4. 结果 8 4.1.量子电路的数学描述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 4.1.1.量子比特的量子门。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 4.1.2.用于多个量子位的量子门。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 4.2.主要的量子算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15 4.2.1. Deutsch-Jozsa 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 4.2.2. Bernstein-Vazirani 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 4.2.3.西蒙算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 4.2.4.量子傅里叶变换(QFT)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 18 4.2.5.相位估计。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 20 4.2.6. Grover 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 4.2.7. Shor 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 4.3.量子算法的复杂性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 4.3.1. Deutsch-Jozsa 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 4.3.2. Bernstein-Vazirani 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 4.3.3.西蒙算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 4.3.4. Grover 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 4.3.5. Shor 算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。二十五
• 乌克兰武装部队 (AFU) 对俄罗斯军工综合体进行了多次深度打击,包括莫斯科以东的布良斯克和下诺夫哥罗夫的工业基础设施。 FAFR 继续对乌克兰能源基础设施发起攻击:在苏梅州,约有 37,000 人断电。
阿拉姆·加布里亚诺夫是俄罗斯的宣传家,与克里姆林宫关系密切。他通过传播虚假新闻和错误信息来支持俄罗斯对乌克兰的侵略战争,从而进行激进的宣传。他是 Life 新闻门户网站的创始人和总编辑,该网站已成为肆无忌惮的宣传的象征之一。他本人曾以激进和偏见的方式反对乌克兰的民选当局,并一直强调全力支持俄罗斯对乌克兰的侵略政策。他积极参与了在被占领的乌克兰领土上为媒体专家开展的多个项目,例如由总统文化倡议基金资助并成立的“情感学院”,旨在宣传战争。他的公司 Mash 负责管理 Mash 宣传项目的地区出版物。他还是 WarGonzo Z 军事项目的赞助商,该项目的记者自战争开始以来一直在进行反乌克兰宣传。因此,阿拉姆·加布里利亚诺夫正在支持并实施破坏和威胁乌克兰领土完整、主权和独立的行动和政策。
演讲 Martin Scicluna 主席 女士们先生们,早上好。非常感谢大家参加我们的 2024 年 Sainsbury's 下一阶段战略更新。热烈欢迎在线的所有人,当然也欢迎在 Holborn 加入我们的各位。我是 Sainsbury's 主席 Martin Scicluna,我的发言会非常简短。我将把演讲留给我们的首席执行官 Simon、首席财务官 Bláthnaid 和运营委员会,他们希望我非常简短地发言,以便他们继续发言。但在开始之前,我只想说几句话。我想简要解释一下为什么我对两件事充满信心。首先,我们对今天制定的战略充满信心。战略背后工作的彻底性非常出色。自始至终,plc 董事会和我一直非常积极地参与这一切。该战略绝对在投资以巩固我们今天的势头与确保我们为股东带来回报之间建立了正确的平衡。其次,也许更重要的是,我对这个管理团队实现该计划的能力充满信心。没有什么比过去三年在他们的领导下取得的进展更能清楚地证明这个管理团队的执行能力了。2020 年 11 月,我们分享了衡量我们进展的关键指标。我们现在的表现一直优于食品杂货市场,而之前我们一直表现不佳。我们的利润增长了近 20%。成本更低,债务更低,回报更高。我们以绝对正确和平衡的方式实现了这一目标,因为与此同时,我们还投资于我们的同事,提高了我们的客户满意度。今天,我们是一家从根本上更加强大的企业。这种增强来自哪里?来自西蒙和他的团队,以及他们将业务重新集中到核心的方式,并为业务重新注入了信念、活力和雄心。董事会和我都看到了它对整个组织的影响。因此,当我回顾我们今天制定的计划时,它雄心勃勃,但也基于我们过去三年取得的进展,我对西蒙和他的团队实现这一目标的能力充满信心。今天,您将有机会听取西蒙的演讲并与所有团队会面,我希望这能让您对业务的运作方式有一个很好的了解。就此结束,西蒙。[掌声] 西蒙·罗伯茨 首席执行官 非常感谢马丁,大家早上好。热烈欢迎大家参加我们今天的资本市场更新。很高兴看到这么多人来到霍尔本,热烈欢迎大家在线加入,我们的一些最大股东也在场。所以,非常非常欢迎大家。
发现和表征丝氨酸 - 硫代激酶细胞周期蛋白依赖激酶样5(CDKL5)的特定抑制剂(CDKL5)在海马CA1生理学中的作用Anna Castano*科罗拉多大学医学院,科罗拉多州Aurora,Co anna.castano and brinase ins naberatory* coinschud silgaux silveest and karga silvester*弗朗西斯·克里克研究所(Francis Crick InstituteWells Structural Genomics Consortium, UNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, 27599, United States of America carrow.i.wells@gsk.com Jennifer L. Sanderson Department of Pharmacology, University of Colorado School of Medicine, Aurora, CO JENNIFER.SANDERSON@CUANSCHUTZ.EDU Carla A. Ferrer结构基因组学联盟,UNC Eshelman药学院,北卡罗来纳大学,北卡罗来纳州教堂山的教堂山,27599年,美利坚合众国calafe2@hotmail.2@hotmail.com han wee ong结构性基因组联盟,北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州,Chapel山,Chapel 9. onghw@live.unc.unc.edu yi liang结构基因组学联盟,UNC Eshelman药学院,北卡罗来纳大学北卡罗来纳州教堂山的北卡罗来纳大学,北卡罗莱纳州教堂山,27599年,美国美国诺夫德·理查森(William Richardson)的美国诺夫尔·理查森(William Richards)医学界,美国纳菲尔德·诺夫(Oxford),美国诺夫·理查森(William Richardson) william.richardson95@outlook.com乔西·A·西尔瓦洛里(Josie A.卡罗来纳州,27599年,美利坚合众国。
自2011年推出以来,由菲利普·西蒙(Phillip Simon)和威斯康星大学 - 麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)领导的有机农业(CIOA)项目(CIOA)项目已建立了一个强大的全国性植物育种者,有机农民和小型种子公司的网络,以开发和释放新的Carrot Verieties更适合有机化的有机系统。自2011年推出以来,由菲利普·西蒙(Phillip Simon)和威斯康星大学 - 麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)领导的有机农业(CIOA)项目(CIOA)项目已建立了一个强大的全国性植物育种者,有机农民和小型种子公司的网络,以开发和释放新的Carrot Verieties更适合有机化的有机系统。
• 乌克兰武装部队(FAU)对俄罗斯军工联合体进行了数次纵深打击,特别是对莫斯科东部布良斯克和下诺夫哥罗夫的工业基础设施。FAFR 正在继续攻击乌克兰的能源基础设施:在苏梅州,约 37,000 人被剥夺了电力。
邀请毒蛇高级班的演讲者:托马斯·彼得斯曼(Thomas Pietschmann)(汉诺威·特兰科雷(Twincore)实验性病毒学研究所)angele Breithaupt(Friedrich-Loeffler-Institute),联邦动物健康研究所,格雷夫斯瓦尔德(Greifswald) - 里姆斯(Riems of Fraunhhatien)(Fraunhahhahhahhahhahrofersoly and termodication for Haistional), (Boehringer Ingelheim Vetmedica,Ingelheim)Ursula Siebert(兽医医学院陆地与水生野生动物研究所,汉诺威)Klaus Osterrieder(兽医医学院校长汉诺夫大学汉诺夫大学弗洛里安·克拉默(Florian Krammer)弗洛里安·克拉姆(Florian Krammer) Biology,Friedrich-Loeffler-Institut,Greifswald-Insel riems)SebastiènPfeffer(Institut de BiologieMoléculaireet Cellulaire,CNR,Strasbourg)
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像,并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据,训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题,并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型,引入了 18 类物体,根据人造物体和背景(人为或自然景观)之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行,具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中,发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明,在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习,分类,分割,远程监控,神经网络,遗传算法,背景目标环境,光电系统,热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
Lidwina Gundacker(劳动力市场与职业研究所)劳拉·赫特纳(柏林经验一体化与移民研究所 - 贝姆)西蒙·鲁恩克(柏林经验融合与移民研究所)