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随机浅二维量子电路的有效经典模拟
量子计算的一个核心问题是确定量子计算相对于经典计算的优势来源。尽管在经典计算机上模拟量子动力学被认为在最坏情况下需要指数级的开销，但已知在几种特殊情况下存在有效的模拟。人们普遍认为，这些易于模拟的情况以及任何尚未发现的情况都可以通过随机选择量子电路来避免。我们证明了这种直觉是错误的，因为我们证明了某些恒定深度的二维随机电路系列可以在经典计算机上近似模拟，时间与量子比特和门的数量成线性关系，即使相同的系列能够进行通用量子计算，并且在最坏情况下很难精确模拟（在标准硬度假设下）。虽然我们的证明适用于特定的随机电路系列，但我们用数字证明，更一般的足够浅的恒定深度二维随机电路系列的典型实例也可以有效模拟。我们提出了两种经典模拟算法。一种是基于首先模拟空间局部区域，然后通过恢复图将它们“缝合”在一起。另一种方法是将二维模拟问题简化为模拟一种由交替进行的随机局部幺正和弱测量组成的一维动力学问题。类似的过程最近成为研究的焦点，研究发现，随着测量强度的变化，动力学通常会经历从低纠缠（且模拟效率高）状态到高纠缠（且模拟效率低）状态的相变。通过从随机量子电路到经典统计力学模型的映射，我们给出了分析证据，证明随着电路结构参数（如局部希尔伯特空间维数和电路深度）的变化，我们的两种算法都会发生类似的计算相变，此外，对应于足够浅的随机量子电路的有效一维动力学属于模拟效率范围。针对深度为 3 的“砖砌”架构（精确模拟难度较大）实施后一种算法，我们发现笔记本电脑可以在 409 × 409 网格上模拟典型实例，总变化距离误差小于 0.01，每个样本大约需要一分钟，这是之前已知的电路模拟算法无法完成的任务。数值结果支持我们的分析证据，即该算法是渐近有效的。
通过高光谱数据检索非常浅的水域水深
以及其他水体特性已使用光谱查找表 [7] 进行处理，其中前向辐射传输模型（如 Hydrolight [8]）会针对不同的水柱特性、深度和底部类型重复执行。为了全面起见，这些查找表必须很大，并且可能需要针对特定的海岸类型进行调整，因为底部类型和水特性可能会因海岸类型而有很大差异。高光谱数据的一个吸引人的特征是，除了水深测量检索之外，它还能够同时满足多种用途。光检测和测距 (LIDAR) 也被广泛用于检索水深测量数据。LIDAR 的优势在于它是一种主动传感器，可以在较深的水域提供更高的精度，但是，与典型的机载高光谱传感器相比，诸如扫描水文作业机载激光雷达调查 (SHOALS) [4] 之类的 LIDAR 系统必须在非常低的高度飞行，并且扫描范围相对较小。在非常浅的水域（深度小于 2 米）中，LIDAR 系统通常无法提供可靠的检索，无法解决底部和表面回波之间的差异。在本文中，我们专注于这种非常浅的水域，特别是从可以假设相对简单的反射模型的光谱范围中检索水深。与可见光波长的反射率相比，必须仔细考虑水柱的所有贡献，近红外波长反射率（800nm 以上）主要取决于水的吸收率和深度，以及底部反射率，水柱成分起次要作用。
日本陆上自卫队合同官 | 出云驻军，第 356 会计部队……
3 天前 — 零件编号或规格。202. 所用设备的名称。计划数量... (4) 国防部作为有组织犯罪相关业务向都道府县警察下达的订单... (8) 国防部部长秘书处局长、国防政策局局长、国防设备...
“富岳”加速计划“大规模数据分析与...
4.4 书籍.............................................................................................................................................. - 13 -
波音公司「航空器维护可靠度研讨会 - 公务出国报告资讯网
Mean Time Between Unscheduled Removals, (3) MTBF, Mean Time Between Failure, (4) URR, Unscheduled Removal Rate 等，其计算方式分别为：
1 / 3 欧洲专利局上诉委员会决定否决将人工智能“DABUS”列为发明人的专利申请...
1. 法律上诉委员会：<角色>法律上诉委员会负责评估程序性问题的决定，并可受理针对接收科和法律司决定的上诉。组成：法律委员会由三名法律成员组成，按照扩大的主席团通过的委员会工作分配方案任命。扩大主席团是由上诉委员会主席和 12 名上诉委员会成员（六名主席和六名其他成员）组成的主席团，现已扩大为包括所有主席作为成员（欧洲专利局网站、法律上诉委员会和主席团）。
“levy brief” 进/出处理摘要
• BAH 保持夏威夷费率，直到签到新的永久工作地点 • 如果 TDY 在途中，BAH 保持夏威夷费率，直到签到新的永久工作地点 • 单营士兵 – 在 PCS 休假期间，BAH 按夏威夷无受抚养人的费率支付 • 快速处理以避免债务
新加坡科学家开发出人工智能系统来......
研究报告合著者、新加坡国立卫生研究院国家医疗集团 (NHG) 眼科研究所青光眼服务部门负责人 Leonard Yip 博士表示：“社区中许多青光眼患者仍未得到诊断，而在印度这样的发展中国家，未确诊病例的比例可能远远超过 90%。虽然病例通常是在常规眼科检查中发现的，但由于需要专业且昂贵的设备或训练有素的专家，因此基于人群的筛查具有挑战性。手动检查单个视网膜图像的过程也很耗时，并且取决于专家的主观评估。相比之下，我们使用人工智能的方法可能更高效、更经济。” 研究报告的主要作者、南洋理工大学电气与电子工程学院副教授王丽坡表示：“通过结合机器学习技术，我们的团队开发了一种筛查模型，可以从眼底图像诊断青光眼，从而无需眼科医生进行各种临床测量（如眼内压）即可进行诊断。我们强大的自动青光眼诊断方法易于使用，这意味着任何医疗从业者都可以使用该系统来帮助进行青光眼筛查。这将特别有助于眼科医生较少的地区。” 该团队目前正在 TTSH 拍摄的更大的患者眼底图像数据集上测试他们的算法。他们还在研究如何将该软件移植到手机应用程序上，这样当与眼底照相机或手机镜头适配器结合使用时，它就可以成为现场可行的青光眼筛查工具。 工作原理 NTU 和 TTSH 团队开发的自动青光眼诊断系统使用一组算法来分析由两个相机从不同视角成对拍摄的立体眼底图像（见图 1）。这些 2D 的“左”和“右”眼底图像组合在一起时有助于形成 3D 视图。科学家说，使用两张图像可以确保如果一张图像质量较差，另一张图像通常可以补偿，系统可以保持其准确的性能。这套算法由两个部分组成：深度卷积神经网络和注意力引导网络。前者模仿人类大脑适应学习新事物的生物过程，而注意力引导网络模仿大脑选择性关注一些相关特征的方式——在本例中，是眼底图像中的视神经头区域（见图 2）。然后将这两个组件的输出融合在一起以生成最终的预测结果。
人工智能武器能做出道德决策吗？
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Nexans 将把 AmerCable 出售给 Mattr
一个多世纪以来，耐克森在电气化地球方面发挥着至关重要的作用，并致力于电气化未来。集团在 42 个国家/地区拥有近 25,000 名员工，正在推动向电气化新世界迈进：一个更安全、更可持续、可再生、无碳、人人可及的世界。2021 年，耐克森的标准销售额为 61 亿欧元。集团在五个主要业务领域的电缆系统和服务设计和制造方面处于领先地位：能源生产和传输、配电、使用、工业和解决方案以及电信和数据。耐克森是业内第一家创建企业基金会的企业，该基金会旨在支持促进全球弱势群体获得能源的行动。集团致力于帮助在 2030 年前实现碳中和。