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人工智能、战略稳定性和核风险 - SIPRI
当前，后冷战时期的全球战略格局正处于重新定义的长期过程中。这是多种不同趋势的结果。最重要的是，随着中国在经济、政治和军事上的崛起，俄罗斯在总统弗拉基米尔·普京的领导下重申其大国地位，以及现任美国政府对美国自己参与创建的国际机构和安排表示失望，世界权力的基本动态正在发生变化。结果，中美竞争日益取代俄美核竞争，成为国际政治的核心二元对抗。此外，这对二元对抗还被南亚和中东地区核竞争和战略三角关系的不断加剧所补充。
`-Adic t-删除校正量子码的构造
在传统（经典）纠错中，Levenshtein 于 1966 年引入的删除纠错 [1] 近来引起了广泛关注（例如，参见 [2] 及其参考文献）。在纠正擦除时，接收方知道擦除的位置 [3]–[5]。与此相反，接收方不知道删除的位置，这给纠正删除和构造适合删除纠错的代码增加了额外的难度。部分由于删除纠错和量子纠错的共同困难，量子删除纠错的研究最近才刚刚开始 [6]–[8]。这些研究提供了量子删除纠错码的具体示例。 [6] 提出了第一个系统地构造1-删除校正二元量子码，其中对任意正整数k，构造了((2 k +2 − 4 , k )) 2 码。最近，[9]，[10] 提出了第一个系统地构造t-删除校正二元量子码，适用于任意正整数t。现有研究存在以下问题：（1）没有系统地构造纠正1以上删除的非二元量子码。（2）现有的稳定器量子纠错研究不能以明显的方式重复使用，而置换不变码
计划对现有的、非运营的
计划对长期停运的卡皮西亚地热二元发电厂（使用四氯乙烯）进行大修 Clint Kombe ZESCO Limited Great East Road，展位号 6949 P.O. Box 33304，卢萨卡 赞比亚 ckombe@zesco.co.zm 摘要 在赞比亚，一座小型试点地热 Turboden 二元发电厂已经建成，但长期处于停运状态。该工厂已指定进行翻新，以改善盐水资源并提高机电设备的容量。随着资源评估的进行和工厂地面设施状况的评估，该工厂将在设备大修后投入运营。本研究考察了地热环境下非运行和运行工厂系统状态下的实际和潜在检修要求。评估表明，可以进行基于条件的设备检修，结合系统中潜在的设备改进以提高性能。考虑到冰岛的 Svartsengi Ormat 二元工厂标准、运行经验和原始设备制造商的建议，提出了基准运行可靠性维护策略。将地热电能作为首选绿色能源需要增加勘探、钻探和工厂建设费用，同时还要确保工厂维护和管理的有效可靠性
P 关于人工智能白皮书最终报告的公众咨询......
- 学术界经常批评高风险和低风险人工智能之间的二元区分过于简单。他们普遍认为远程生物识别是一种高风险人工智能应用。 - 民间社会也认为高风险和低风险之间的二元区分过于简单。一个共同的呼吁是进行基本权利或人权影响评估。 - 工商界经常认为，需要对高风险人工智能的定义进行更多细节。他们告诫不要忽视人工智能的好处。他们认为“特殊情况”条款（例如始终将招聘视为高风险）存在问题。有人说，高风险人工智能应用是那些做出自动决策并影响人权的应用。
第 3 部分化学物理与防爆
对于计量机构使用的每个热量计，都开发了自己的校准策略。虽然 LNE 的参考热量计可以通过电能进行校准，但商用热量计使用由甲烷、二氧化碳和硫化氢组成的二元和三元校准气体混合物。INM-BRML 的热量计根据 DIN 51899 进行校准，使用一种校准气体和一种质量控制气体。PTB 的热量计根据 ISO 6143 进行校准，使用四种校准气体。为了进行验证，使用了六种二元或三元类似沼气的混合物以及一种类似于煤层气的 10 组分气体。图 2 显示了测量的热值与根据 DIN EN ISO 6976 计算的热值的相对偏差及其不确定性。
使用机器学习技术进行基于线性随机过程模型的 EEG 分类 Mykhailo Fryz a、Leonid Scherbak b、Bogdana Mlynko a 和
摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
第 3 部分 化学物理与防爆
对于计量机构使用的每种热量计，都开发了自己的校准策略。虽然 LNE 的参考热量计可以通过电能进行校准，但商用热量计使用由甲烷、二氧化碳和硫化氢组成的二元和三元校准气体混合物。INM-BRML 的热量计根据 DIN 51899 进行校准，使用一种校准气体和一种质量控制气体。PTB 的热量计根据 ISO 6143 进行校准，使用四种校准气体。为了进行验证，使用了六种二元或三元类似沼气的混合物以及一种类似于煤层气的 10 组分气体。图 2 显示了测量的热值与根据 DIN EN ISO 6976 计算的热值的相对偏差及其不确定性。