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信仰与胜利 - 1952 年 3 月
救赎在圣经中意味着从罪恶和邪恶中解脱出来；正如保罗在罗马书 7:14 中所说，他谈到自己在律法之下处于罪恶之下的状况时，他是“属肉体的，已经卖给了罪”。一个处于罪恶中的人，通过自私、贪婪和世俗的顺从，屈服于肉体的欲望，经常撒谎、偷窃、酗酒、赌博、通奸、行巫术（为了算命和迷信），以及公开反抗光明和对上帝在今生对他的要求的知识，将自己卖给了撒旦。人们以这种方式将自己卖给了魔鬼，成为他们主人（撒旦）的奴隶，处于一种无法将自己从这种奴役状态中拯救出来的状态。在这种情况下，他们的灵魂迷失了，上帝的愤怒降临到他们身上，悬在他们头上的罪恶的惩罚是永恒的死亡和毁灭。因为罪的工价乃是死亡和毁灭，凡继续住在其中的人，唯有上帝的礼物（基督和救恩）乃是永生，藉着我们的主耶稣基督。读罗马书 6:23。根据以赛亚书 59:1、2，他的罪孽使他与上帝隔绝，他的罪使上帝掩面不顾他，上帝不会听他的话，也不会眷顾他。
内存受限量子路径上的启发式远程纠缠分布算法
摘要 —远程纠缠分布在大规模量子网络中起着至关重要的作用，而实现纠缠分布的关键因素是能够延长纠缠传输距离的量子路由器（或中继器）。但量子路由器的性能还远未完善，其中量子路由器中有限的量子存储器极大地影响了纠缠分布的速率和效率。为了克服这一挑战，本文提出了一种在存储器受限路径上最大化纠缠分布速率（EDR）的新模型，然后将其转化为纠缠生成和交换子问题。我们提出了一种用于短距离纠缠生成的贪婪算法，以便高效利用量子存储器。对于纠缠交换子问题，我们使用纠缠图（EG）对其进行建模，其解被发现至少是 NP 完全的。在此基础上，我们提出了一种启发式算法，将原始EG划分为多个子问题，每个子问题都可以在多项式时间内使用动态规划（DP）进行求解。通过进行模拟，结果表明我们提出的方案可以实现较高的EDR，并且所开发的算法具有多项式时间上界和合理的平均运行时间复杂度。
学习增强的最大独立集-DROPS
找到最大独立集是经典的NP - 硬性问题之一[42]。此外，[36，60]的开创性工作证明了近似MIS的大小至在任何δ> 0的n 1-δ以内的NP硬度。相比之下，输出任何一个顶点都可以琐碎地给出n- apptroximation。[10]给出了一个非平凡的O（n/ log 2 n） - 近似MIS，后来[29]改进了这一点。这些结果表明，该问题的一般形式很难，因此，许多研究工作已致力于在特殊情况下进行近似算法，例如平面图[3，47]，矩形交流图[16，22，32]，and Expiented-timential-pimential-pimential-time algorith算法[51，31，31，59，59，59，59，59，12]。另一方面，启发式算法尽管有糟糕的案例保证，但在现实世界图上通常表现出值得称赞的表现[4，24，57]。例如，贪婪算法仅提供O（∆）的近似保证，其中∆是g的最大程度。但是，它经常产生令人满意的经验结果。最差的硬度硬度和实际效率之间的差距激发了我们通过超出最坏情况分析的视角研究MIS问题[11，52]。，特别是在现代背景下，我们提出了一个问题的问题，该问题是通过学习吸引人的甲壳的最大独立集。
![arXiv:2201.01471v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 18 日](/simg/e\eaea73a6e5c64af89eddbca2c196025579a5c1fe.webp)
arXiv:2201.01471v3 [quant-ph] 2022 年 4 月 18 日
在量子计算机上获取可观测量的期望值是变分量子算法中的关键步骤。对于分子电子哈密顿量等复杂可观测量，一种常见的策略是将可观测量表示为可测片段的线性组合。这种方法的主要问题是需要大量测量才能准确估计可观测量的期望值。我们考虑了几种基于交换多量子比特泡利积分组的分割方案，目的是最小化测量次数。探索了三个主要方向：1) 使用贪婪方法对交换运算符进行分组，2) 涉及非局部幺正变换进行测量，3) 利用一些泡利积与几个可测组的兼容性。最后一个方向产生了一个通用框架，它不仅提供了对以前方法的改进，而且还将测量分组方法与阴影层析成像技术的最新进展联系起来。按照这个方向，我们开发了两种新的测量方案，与以前最先进的方法相比，将一组模型分子的测量次数减少了几倍。
1 CSE 310数据结构和算法教学大纲
完成本课程的学生可以1。定义数据结构（类型），例如堆，平衡的树，片表。2。解释如何在给定问题建模时使用特定的数据结构（例如我可以解释如何使用平衡树对字典进行建模）。3。识别，构造并清楚地定义一个可用于建模给定问题的数据结构。4。陈述某些基本算法，例如合并排序，拓扑排序，Kruskal的算法和算法技术，例如动态编程和贪婪算法。5。在解决给定的问题上使用特定的算法技术（例如我可以编写一个解决最短路径问题的动态程序）。6。设计一种算法来解决给定的问题7。定义算法的最差/最佳/最佳/平均案例运行时间的概念。8。分析和比较算法的不同渐近运行时间。9。分析给定的算法并确定其渐近运行时间。10。将基本数据结构和算法技术结合在一起，以构建给定问题的完整算法解决方案。11。为给定问题创建几种算法解决方案，并根据给定时间和空间复杂性的给定要求选择其中最好的解决方案。
在雾中提供的能源和QoS意识到的物联网服务的移动性支持
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式，以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是，雾系统是高度异构和动态的，这使得服务的放置决策非常具有挑战性，考虑到节点流动性，可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法（MGA），旨在支持节点的移动性，同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量（QOS）要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略（SAP）的两个变体进行了比较，提出的移动性贪婪启发式（MGH）和基线简单的网格算法（SGA）。使用myifogsim模拟器进行的实验表明，与其他方法相比，MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物，优化，移动性，雾计算，智能校园，QoS，Energy。
通过子模性近似非近视传感器选择...
摘要 — 随着传感器变得越来越复杂和普遍，它们也呈现出了自身的成本效益和时效性问题。选择能够以最低成本、最及时、最高效的方式提供最多信息的传感器集变得越来越重要。两种典型的传感器选择问题出现在广泛的应用中。第一种类型涉及选择在预算限制内提供最大信息增益的传感器集。另一种类型涉及选择优化信息增益和成本之间权衡的传感器集。不幸的是，由于传感器子集的指数搜索空间，两者都需要大量计算。本文提出了有效的传感器选择算法来解决这两个传感器选择问题。用贝叶斯网络建模传感器与传感器旨在评估的假设之间的关系，并通过互信息评估传感器相对于假设的信息增益（收益）。我们首先证明互信息在放松条件下是一个子模函数，这为所提出的算法提供了理论支持。对于预算限制情况，我们引入了一种贪婪算法，该算法具有一个常数因子 (1 − 1 /e)，可保证最佳性能。提出了一种分区程序，通过高效计算互信息以及减少搜索空间来提高算法的计算效率。F
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
大型零件线+弧增材制造的新型路径规划策略概念：像素
摘要：针对线弧增材制造 (WAAM)，我们提出并实施了一种创新轨迹策略，该策略适用于不同的、更复杂的几何形状，而非单一解决方案。这种名为 Pixel 的策略可定义为一个复杂的多任务程序，用于执行优化的路径规划，其操作通过计算算法（启发式算法）进行，具有可访问的计算资源和可容忍的计算时间。模型层被分成方形网格，一组点系统地生成并分布在切片轮廓内，类似于屏幕上的像素，轨迹在此规划。Pixel 策略基于从旅行商问题 (TSP) 技术创建轨迹。与现有算法不同，Pixel 策略使用经过调整的贪婪随机自适应搜索程序 (GRASP) 元启发式算法，并由作者开发的四个并发轨迹规划启发式算法辅助。交互从随机初始解决方案（全局搜索）和后续迭代改进（局部搜索）提供连续轨迹。在所有循环之后，定义一条轨迹并用机器代码编写。实施计算评估以证明每种启发式方法对最终轨迹的影响。最终使用两种不同的不易打印的形状进行了实验评估，以证明所提策略的实际可行性。
为常驻人员安排深空雷达运行计划...
随着太空变得越来越拥挤和竞争激烈，竞争对手威胁重要资产和利用该地区获取军事优势的新能力使得美国比以往任何时候都更需要熟练地跟踪和监控太空交通和碎片。然而，目前国防部用于跟踪深空物体的雷达系统的运行方式是劳动密集型、不协调和低效的。在本文中，我们通过自动化和协调雷达调度过程来解决这些问题。我们考虑了几个在异步分布式环境中运行的复杂雷达系统，它们以不同的优先级、时间窗口、到达频率和任务要求为目标空间物体。我们开发了一个混合整数程序，能够智能地分配任务请求并以符合用户目标和系统特征的方式构建雷达转向计划。我们随着时间的推移反复解决优化问题，同时在整个规划过程中接收和整合更新的信息、新任务请求和可用反馈。我们在各种战术军事场景中测试了我们的方法，并表明与基线贪婪算法相比，基于优化的方法使我们能够保管更多空间物体，更好地优先考虑高价值物体，并降低运营成本。我们得出结论，自动、集中的调度方式对于空间态势感知 (SSA) 任务来说是可行且有益的。