在与上述任务相关的第二个实验中我们

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让算法了解演化其量子位的量子态的算子的对称性。特别是如果量子态可能经历完全随机或随机但时间反转对称的演化则经典学习者可能很难区分其中的差异。在此任务中算法可以将算子分为两个不同的类别代表两个不同的对称类而算法则彻底失败。算法是完全无监督的因此这给我们带来了希望即该方法可以用于发现新现象而无需事先知道正确答案。用于预测算子对称类的与算法的实验比较。虽然成功分离了两个对称类但未能完成该任务。结论这项实验工作代表了量子机器学习中首次展示的指数优势。而且与计算优势不同当限制量子态的样本数量时这种类型的量子学习优势无法受到挑战即使是无限的经典计算资源。

发布者学生研究员和研究感知团队研究科学家全球有超过亿人生活在城市中虽然大多数人每天都与他人互动——在杂货店公共交通上工作中——但他们可能认为与构成脆弱城市的各种植物和  格鲁吉亚电话号码列表 动物的频繁互动是理所当然的。生态系统。城市中的树木称为城市森林为公众健康和福祉提供了重要益处并将成为城市气候适应不可或缺的一部分。它们过滤空气和水捕获雨水径流封存大气中的二氧化碳并限制侵蚀和干旱。城市树木的遮荫可降低能源昂贵的冷却成本并缓解城市热岛效应。仅在美国城市森林就占地亿英亩提供价值亿美元的生态系统服务。但随着气候变化这些生态系统正日益受到威胁。



人口普查数据通常并不全面仅涵盖公共树木的子集但不包括公园内的树木。城市森林监测——测量城市中树木随时间变化的大小健康状况和物种分布——使研究人员和政策制定者能够量化生态系统服务包括空气质量改善碳固存和公共健康效益极端天气事件造成的轨道损坏有针对性的种植以提高对气候变化疾病​​和虫害的抵抗力。然而许多城市甚至缺乏有关树木位置和种类的基本数据。通过树木普查收集此类数据成本高昂最近的洛杉矶人口普查耗资万美元历时个月因此通常只有拥有大量资源的城市才能进行。此外缺乏城市绿化是城市社会不平等的一个关键方面包括社会经济和种族不平等。