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World File Search System诺依曼机
港口和机场部
港口和机场职位：开发的一般协调员（4） - （6月/2024年 - 现在的日期）说明：商户海军基金的资金活动和REIDI的资金活动和REIDI索赔与水道，商人海军基金（FMM）相关的分析分析分析分析的分析分析的分析的分析分析分析分析进行分析的分析海军和港口部门的投资项目，财务释放和融资回报，与AFRMM相关的税务事务和公共补贴的分析（续签商人海军的货运）。Ministry of Mines and Energy Position: Governance Coordinator (3) - (June/2023 - June/2024) Description: Supervision of state -owned companies linked to the Ministry of Mines and Energy: Petrobrás, PPSA, Enbpar, Binational Itaipu, Nuclear Industries of Brazil, Electronuclear, EPE, CPRM and Nuclep, Supervision of Personnel Policy Processes (Salary and Benefits),公司的重组，股息分配，法定变更，机构和社会保障福利计划法规的变更等。Ministry of Mines and Energy Position: Governance Coordinator (3) - (June/2023 - June/2024) Description: Supervision of state -owned companies linked to the Ministry of Mines and Energy: Petrobrás, PPSA, Enbpar, Binational Itaipu, Nuclear Industries of Brazil, Electronuclear, EPE, CPRM and Nuclep, Supervision of Personnel Policy Processes (Salary and Benefits),公司的重组，股息分配，法定变更，机构和社会保障福利计划法规的变更等。
量子控制机
用于分解，搜索和仿真等任务的量子算法取决于控制流，例如分支和迭代，取决于叠加中数据的价值。用于控制流的高级编程抽象，例如开关，循环，高阶功能和连续性，在古典语言中无处不在。相比之下，许多量子语言不提供叠加中控制流的高级抽象，而需要使用硬件级逻辑门来实现此类控制流。此差距的原因是，尽管经典计算机使用可以取决于数据的程序计数器支持控制流摘要，但量子计算机的典型体系结构并不能类似地提供可以取决于叠加数据的程序计数器。结果，尚未在量子计算机上正确实现的完整控制流抽象集。在这项工作中，我们提供了控制流摘要的属性的完整表征，这些属性在量子计算机上正确实现。首先，我们证明，即使在量子计数器中存在的量子计算机上，也无法通过将经典的条件跳跃指令提升到叠加工作中的量子算法中的控制流。该定理否认能够直接提起控制流的一般抽象，例如𝜆钙从经典到量子编程。为了响应，我们提供了在量子计算机上正确实现的控制流的必要条件。我们介绍了量子控制机，这是一种指令集体系结构，其有条件跳跃的限制是满足这些条件的。我们展示了该设计如何使开发人员使用程序计数器代替逻辑门正确表达量子算法中的控制流。
什么是疫苗接种机？
疫苗接种提供者可以选择使其位置在疫苗接种机上可见，从而使公众更容易找到具有Covid-19疫苗的提供者位置。CDC将指示公众使用疫苗接种剂找到提供Covid-19疫苗的位置。提供者需要知道的是COVID-19-19疫苗接种计划提供者协议要求提供者按照CDC指示报告疫苗供应信息。接收COVID-19疫苗的组织或提供者的位置应使用在线Covid定位卫生提供商门户网站每天向疫苗提示提供供应信息。疫苗接种提供者可以通过安全的Covid定位提供者门户手动报告；或通过自动化的安全数据传输直接传输到COVID定位健康平台。当Covid-19-19疫苗供应有限时，报告的数据仅用于疫苗库存信息，而不是作为帮助公众发现疫苗的资源。当疫苗更广泛地可用时，将通知提供商疫苗接种的公共网站将被打开以显示COVID-19-19-tace疫苗接种地点。这将使公众能够知道他们可以去哪里接受COVID-19疫苗接种。提供商将能够选择是否在网站上显示其位置。对于参与的提供商，疫苗FaccineFinder网站将显示提供商的位置和联系信息，并将表明提供商有可用的疫苗。特定的库存信息将无法向公众提供。
我的神经网络是神经形态的吗？神经形态工程的分类、最新趋势和未来方向
摘要 — 在本文中，我们回顾了过去 3 年在神经形态工程领域发表的最新研究，以分析此类系统的共同特征。我们发现没有明确的共识，但每个系统都具有以下一个或多个特征：（1）模拟计算（2）非冯诺依曼架构和低精度数字处理（3）脉冲神经网络 (SNN)，其组件与生物学密切相关。我们比较了最近的机器学习加速器芯片，以表明模拟处理和降低位精度的架构确实具有最佳的吞吐量、能量和面积效率。然而，纯数字架构也可以通过采用非冯诺依曼架构来实现相当高的效率。鉴于数字硬件设计的设计自动化工具，它提出了一个问题，即在不久的将来工业设计中采用模拟处理的可能性。接下来，我们讨论了定义标准和选择适当基准对于神经形态系统设计进展的重要性，并提出了此类基准的一些期望特征。最后，我们展示了脑机接口作为一项潜在任务，它满足了这些基准的所有标准。索引术语——神经形态、低功耗、机器学习、脉冲神经网络、忆阻器
雨树发酵（萨曼萨曼）种子粉...
摘要。Anwar A，Zainuddin，Djawad Mi，AslamyahS.2023。使用混合微生物提高其营养质量的雨树（萨曼萨曼）粉粉的发酵。生物多样性24：5863-5872。雨树（萨曼萨曼）种子粉是蛋白质的来源；然而，由于存在抗营养剂，例如单宁蛋白作为蛋白质抑制剂，高粗纤维含量，溶解的蛋白质以及干燥和有机物的消化率低。使用混合微生物发酵可能会增强雨树粉的营养价值。这项研究旨在提高营养质量，并在体外使用混合微生物在体外使用混合微生物来减少雨树粉中的抗营养因素。这项研究中使用的微生物包括芽孢杆菌，酿酒酵母和根茎sp。这项研究是使用完全随机设计的阶乘设计的，即使用两个因素，即3剂混合微生物（0、1.5、3和4.5 ml/100 g雨树籽粉）和3个不同的孵育时间（42、72和96小时）。微生物剂量和孵育时间之间存在显着相互作用。The treatment of 4.5 mL of mixed microbes/100 g rain tree seed meal and a 72 hours incubation time reduced substantially crude fiber content (59.60%) and crude fat (73.20%), coupled with an increase in crude protein content (11.62%), NFE (6.52%), dry matter digestibility (DMD) (36.78%), organic matter digestibility (OMD) （50.42％）和溶解的蛋白质含量（20.27％）。单宁含量在处理4.5 ml混合微生物/100g雨树粉时显着降低（37.72％），孵育时间为96小时。这些发现表明，经受发酵72小时或更长时间的雨树粉可改善营养质量，DMD和OMD。
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18