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AE 任务订单征集合规检查表
ACO - 行政合同官 AE - 建筑工程师 AFARS - 陆军联邦采购条例补充 AT/OPSEC - 反恐行动安全 BCOES - 可投标性、可施工性、可操作性、环境和可持续性 BOB - 业务监督部门 CAR - 合同行动报告 CCC - 中心合同主管 CoCO - 合同办公室主任 CLINS - 合同项目编号 COR - 合同官员代表 CPARS - 承包商绩效评估报告系统 CRB - 合同审查委员会 D&Fs - 决心与发现 DFARS - 国防联邦采购条例补充 DOC - 合同主管 DoD SSP - 国防部源选择程序 EVMS - 挣值管理系统 FAR - 联邦采购条例 HCA - 合同活动主管
任务订单征集合规检查表
如果考虑成本加奖励费用 (CPAF) 合同/任务订单，包括同时包含固定价格和 CPAF 要素的合同（“混合”），是否已准备 FAR 16.401(d) 所要求的裁定和认定 (D&F)、审查其法律充分性并在相应级别获得批准？（UAI 5101.602-2-90、5106.302-4 和 5116.4）注意：对于与军事建设或军人家庭住房项目相关的合同，根据 DFARS 216.301-3，合同官员不得使用成本加固定费用、成本加奖励费用或成本加激励费用合同类型。
设计负责任的人工智能系统的模式集合
尽管人工智能具有改变社会的巨大潜力，但人们对其负责任的行为和决策能力仍心存严重担忧。最近，许多有关负责任人工智能的道德法规、原则和指南相继出台。然而，这些原则过于高深，难以付诸实践。与此同时，从算法的角度看，人们在负责任人工智能方面投入了大量精力，但它们仅限于一小部分适合数学分析的道德原则。负责任人工智能问题超越了数据和算法，往往是系统级问题，涉及许多系统组件和整个软件工程生命周期。基于系统文献综述的结果，本文确定了一个缺失的元素作为系统级指导——如何设计负责任人工智能系统的架构。我们总结了可以作为产品特性嵌入到人工智能系统中的设计模式，以促进负责任人工智能的设计。
小分子抗病毒化合物集合（SMACC）
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2022 年 7 月 11 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.07.09.499397 doi：bioRxiv 预印本
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。
期刊集合列表A-Z
A 4OR Abdominal Radiology Accreditation and Quality Assurance Acoustical Physics Acta Applicandae Mathematicae Acta Biotheoretica Acta Diabetologica acta ethologica Acta Geotechnica Acta Informatica Acta Mathematica Hungarica Acta Mathematica Sinica, English Series Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series Acta Mechanica Acta Mechanica Sinica Acta神经外尿神经病理学神经病理学管理和心理健康和心理健康服务的政策研究研究的吸附在应用的克利福德代数方面的进步大气科学的进步计算数学的进步数据分析和分类在健康科学科学领域的进步进步社会协会和行为代数和逻辑代数环球代数和代表理论算法算法Alpine Alpine植物学美国舞蹈治疗杂志氨基酸氨基酸氨基酸类模拟循环和信号处理分析数学分析分析和生物分析性化学和生物分析性化学化学化学动物（henri poincaTion Annales henri poincare annalali Matata pura）金融组合纪念碑的生物医学工程年鉴
纯量子态集合的非正交性测度
摘要：现代光通信技术可以实现大规模多级（或M元）光信号，研究这种大规模M元光信号的量子力学性质对于统一量子信息科学和光通信技术的理解至关重要。本文针对纯量子态集合的量子力学非正交性，提出了一种基于量子检测理论中最小二乘误差准则的非正交性指标。首先，定义线性无关信号的指标，并通过数值模拟对所提出的指标进行分析。接下来，将该指标应用于超大规模M元相移键控（PSK）相干态信号。此外，将该指标与PSK信号的纯状态信道容量进行了比较。结果表明，即使信号传输功率很高，超大规模M元PSK相干态信号仍然表现出量子性质。因此，基于所提出的指数对高度大规模M元相干态信号的理论表征将是更好地理解量子流密码Y00等尖端光通信技术的第一步。
洪水河水水平的预测，使用集合机器学习预警系统
Amrul Faruq* 1,2，Shamsul Faisal Mohd Hussein 2，Aminaton Marto 2,3和Shahrum Shah Abdullah* 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15144 MALANG，65144 MALANG，INDONESIA 2 MALAYSIA 2 MALAYSIA-INSTICAIT INSTICE INDENTION INSTICER ENCENCOULTY，INDISIA-INSTICAIL INSTICEIT INSTICEINION ENGISTION ENGINEERION马来西亚54100马来西亚的Teknologi，马来西亚吉隆坡3号，3柔软土壤研究中心，马来西亚的86400 Batu Pahat，Malaysia，Malaysia，马来西亚86400 Batu Pahat * shahrum@utm.my摘要。洪水预测对于预警系统和减少灾害风险至关重要。然而，洪水的水位既困难又具有挑战性，因此无法通过古典时间序列的方法轻松捕获它。这项研究提出了一种新型的智能系统，将各种机器学习技术用作单个模型，包括径向基函数神经网络（RBF-NN），适应性神经模糊的推理系统（ANFIS），支持向量机（SVM）和长期短期内存网络（LSTM），以建立智能委员会的机器学习Flood Flood Flood Flooder Flood Forecasting Forecasting（ICM-Fff）。通过简单的平均方法实现的这些单个模型的组合，并使用加权平均最终的邻居（𝐾 -NN）和遗传算法（GA）进一步优化。使用马来西亚凯兰丹河的实案例研究评估了所提出的模型的有效性。结果表明，ANFI的表现优于单个模型，而基于ICML-FF的模型比任何一个人都产生了更好的准确性和最低的误差。一般而言，发现拟议的ICML-FF能够为洪水预警系统提供健全的预测模型。
![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/b/b8f591abd64b6da4584d55fe0cdc94d21656ec12.webp)
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此功能的问题，在该方案中，在长度路径的两个末端将输入X和Y提供给处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）Qubits来与其每个邻居进行通信。我们对计算设置不相交所需的回合数感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset脱节在行\ xe2 \ x80 \ x9d上。集合脱节，以证明在计算模型中计算任意网络的直径的量子分布式复杂性。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的本地内存由O（log n）量子位组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了E \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'