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采用4位超前进位加法器构成，用流水线结构实现，运行速度更快，已用quartus仿真，准确实现有符号位加法运算

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CDV（狐源）F蛋白抗原表位基因克隆，张立娜，，本文研究对象是采用狐源犬瘟热病毒（CDV）基因组序列为原材料，利用生物学信息软件进行F蛋白的抗原表位预测，并对所预测出的犬瘟�

CDV F蛋白基因抗原表位预测，张立娜，，CDV是动物病毒中较重要的研究目标，且属人畜共患病，因此对其进行疫苗的研制是很有必要的。本研究以犬瘟热病毒基因组序列为材料，

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以宋新庄井田三维地震勘探为例,介绍了该区主要地震反射波组与标志层位的对应关系,并通过对T3、T10、T18波的研究查明了勘探区构造形态:除了对甜水堡背斜形态及位置更明确外,还新发现汪水塘向斜及9条新断层,其中DF5逆断层及西移的金家渠子西侧逆断层控制了该井田边界。通过对煤层隐伏露头的解释及钻孔验证,证实部分煤层露头向东南平移200～500m,扩大了煤层赋存范围。另外强反射波组TN、TE表现,确定了新生界古松散层内部地层的界限及底界与下伏地层的不整合关系,该区新生界底界面总的变化趋势为西部高、东部低。

传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

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