kolmogorov复杂性中的经典编码定理指出,如果n-bit string x用概率δ通过具有无前域域的算法进行采样,则k(x)≤log(1 /δ) + o(1)。在最近的一项工作中,Lu和Oliveira [31]建立了该结果的无条件时间限制的版本,表明如果X可以有效地采样概率Δ,则RKT(X)= O(log(1 /δ) + O(log o(log n),RKT表示RKT的随机模拟Levin kt的复杂度的随机模拟。不幸的是,当将经典编码定理的应用传输到时键设置时,该结果通常不足,因为它实现了o(log(1 /δ))结合的o(log(1 /δ)),而不是信息理论的最佳log(1 /δ)。是出于这种差异的激励,我们研究了在时间限制的设置中的最佳编码定理。我们的主要贡献可以总结如下。
Spintronics和量子信息科学是两种有前途的信息处理技术的有前途的候选人。这两个字段的组合使我们能够构建用于研究量子现象并实现多功能量子任务的固态平台。很长一段时间以来,由于经典磁化强度的独特特性(在旋转基质和量子位中)在量子信息科学中使用,这两个场的相交受到了经典磁化的不同特性的限制。在过去几年中,这种情况发生了巨大变化,因为使用镁质在编码和处理信息方面取得了显着进展。另一方面,在理解准粒子的纠缠以及设计高质量的量子和光子腔的量子腔处理方面的重大进展提供了物理平台,可以将镁质与量子系统整合在一起。从这些努力中,出现了高度的跨学科领域,它结合了Spintronics,Quantum Optics和量子信息科学。在这里,我们概述了有关镁质量子状态及其与成熟量子平台的杂交的最新发展。首先,我们回顾了镁和量子纠缠的基本概念,并讨论了镁量子的量子状态的产生和操纵,例如单木糖状态,挤压状态和量子多体状态,包括Bose-Einstein凝结以及由此产生的旋转超流体。最后,我们对量子镁质的一些挑战和机遇提出了前景。©2022作者。我们讨论了如何将宏伟的系统与量子平台进行集成和纠缠,包括腔光光子,超导量子台,氮气现象中心和声子,以进行相干信息传输和协作信息处理。这些杂种量子系统对非炎症物理学和平均时间对称性的含义,以及在量子记忆和高精度测量中的应用。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
ATSP-TDD 2022 年 4 月 5 日 单位调动官部署规划课程备忘录 8C-F17/553-F5 (MC) 主题:欢迎虚拟单位调动官部署规划课程学生的信 1. 谨代表运输学校助理指挥官 Timothy R. Zetterwall 上校和运输管理培训部 (TMTD) 负责人 Trenton Lykes 先生,欢迎并祝贺大家参加单位调动官部署规划课程 (UMODPC)。 2. 作为根据命令任命的单位调动官,您将担任指挥官的高级顾问,负责单位战略部署或通过地面方式的单位调动。本课程将为您提供单位部署所需的工作知识和单位调动官的职责。 3. 地点:这将是一门虚拟课程,将通过 Army 365 Microsoft Teams 进行。 Army Teams 365 是当前的虚拟训练平台,只能通过国防部信息网络 (NIPRNet) 或带有 CISCO AnyConnect 虚拟专用网络 (VPN) 的政府提供的设备 (GFE) 访问。参加此在线课程需要摄像头和麦克风。如果您在家上课,则必须拥有已建立的 IT 支持网络,以便在遇到 TEAMS 或计算机问题时联系。讲师不会排除 TEAMS 或软件故障。如果您在建立 TEAMS 帐户时遇到问题,请联系您的 G6 人员或陆军企业服务台 (AESD),电话 1-866-335-2769。4. 时间:培训将在课程期间于美国东部时间 08:00 开始。5. 参加前:空中调动设备 (EPAM) 模块 1 和模块 2 是先决条件,必须在单位调动军官部署规划课程 (UMODPC) 开始日期之前完成。您必须在两门考试中取得 80% 或更高的分数,才能满足参加课程的首要要求。6. SAAR AMIS 表格 2875:学生还必须提交 AMIS 表格 2875 系统授权访问请求 (SAAR) 的副本,这是课程的补充。参加课程的学生必须将已填妥并签名的 AMIS 表格 2875 的副本交回给讲师。一旦学生注册了课程并在 ATRRS 中预留席位以参加 UMODPC 课程,他们将收到来自讲师的后续欢迎信。学生必须获得安全许可才能参加课程。
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府或其任何机构、其雇员、承包商、分包商或其雇员均不对所披露信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务,并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
您在将疫苗接种卡上传到 UTRGV 疫苗门户时遇到问题吗?请参阅下面的分步过程。如果您是第一次创建疫苗接种门户条目,则可能需要最多 24 小时才能更新您的个人资料,以便您提交员工加强激励计划的申请。如果您遇到技术问题或需要帮助,请发送电子邮件至 umc@utrgv.edu
中国,印度和国际社会技术的社会建设:近年来,英国学校遇到了科学技术研究,对国际关系理论如何为我们对技术对全球政治的影响做出贡献的学术兴趣越来越大,主要是由与科学和技术研究(STS)的参与所支持的。 但是,对国际社会塑造技术的方式的关注较少。 基于科学和技术的社会学和历史研究,本文概述了国际社会通过开发对技术发展作为“文明标准”在19世纪的“文明标准”的综合描述来构成技术的一种方式,从而将“文明国家社会”与非欧洲社会区分开来,并特别关注中国和印度。 这样做,本文还强调了这一过程如何对中国和印度对科学技术的观念产生强大而持久的影响。 因此,通过将重点从技术如何塑造全球政治转变为国际社会如何塑造技术,本文在跨学科的背景下提供了对技术,权力和现代性之间关系的新见解。 它还为当今全球技术政治的复杂动态提供了一种新的思考方式。 关键词技术,“文明标准”,中国,印度,国际社会中国,印度和国际社会技术的社会建设:近年来,英国学校遇到了科学技术研究,对国际关系理论如何为我们对技术对全球政治的影响做出贡献的学术兴趣越来越大,主要是由与科学和技术研究(STS)的参与所支持的。但是,对国际社会塑造技术的方式的关注较少。基于科学和技术的社会学和历史研究,本文概述了国际社会通过开发对技术发展作为“文明标准”在19世纪的“文明标准”的综合描述来构成技术的一种方式,从而将“文明国家社会”与非欧洲社会区分开来,并特别关注中国和印度。这样做,本文还强调了这一过程如何对中国和印度对科学技术的观念产生强大而持久的影响。因此,通过将重点从技术如何塑造全球政治转变为国际社会如何塑造技术,本文在跨学科的背景下提供了对技术,权力和现代性之间关系的新见解。它还为当今全球技术政治的复杂动态提供了一种新的思考方式。关键词技术,“文明标准”,中国,印度,国际社会
青春期和青少年疫苗的费用很低。✔大多数健康保险计划涵盖了青春期和青少年疫苗接种。✔儿童疫苗(VFC)计划为18岁及以下的儿童提供疫苗,这些儿童未投保,保险不足,符合医疗补助资格,美洲印第安人或阿拉斯加人。
我们很自豪地报告了MSK在过去一年中取得的进步,包括对Covid-19的贡献,这有助于在大流行期间树立癌症护理标准。我们还希望分享重要的进步,以确保MSK更具包容性,更有效地减轻由有色社区不成比例的癌症负担。今天,由于我们的员工不懈的奉献精神,患者的活动和研究几乎可以回到MSK的学前水平。我们为整个MSK社区在一个充满挑战的一年中所取得的成就感到自豪。,我们对我们的单一任务充满乐观的态度,以各种方式帮助癌症患者。在2020年初,我们以更多的方式帮助更多的人,我们在门诊的基础上照顾人们的能力迈出了又一个重要的一步,当时David H. Koch癌症护理中心在纪念Sloan Kettering Cancer Centre中心开放了全面的患者护理。这个26层的中心加入了我们的门诊设施的开创性网络,现在是我们血液系统恶性肿瘤,胸部肿瘤学和头颈癌计划的所在地。这个中心是我们数十年来努力改变癌症护理以减轻压力,副作用较少的最新里程碑,并且更接近患者的家园和工作,
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟,这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性,但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说,训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题,本文提出了 ZeroNet,这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异,视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外,还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化,以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明,对于 50 个手指手势的识别,top-1 准确率为 82.4%,top-3 准确率为 94.8%,这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面,但我们概述了许多有趣的可能性,可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域,从而实现手指运动跟踪的新应用。
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟,这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性,但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说,训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题,本文提出了 ZeroNet,这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异,视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外,还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化,以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明,对于 50 个手指手势的识别,top-1 准确率为 82.4%,top-3 准确率为 94.8%,这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面,但我们概述了许多有趣的可能性,可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域,从而实现手指运动跟踪的新应用。