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![电场与电流 [118 分]](/simg/9\9c9329f2c89812fd7941ec3ab5c1a109c7f17dc2.webp)
移动的未来 - Webflow
移动领域的这些变化将带来新的服务和风险覆盖需求。这种情况对 Baloise 作为创新领跑者来说是一个独特的机会。移动的未来需要新的解决方案和商业模式，我们有能力提供这些解决方案和商业模式——不仅包括传统的风险覆盖解决方案，还包括新的以移动为中心的服务产品。例如，我们已经开始通过对 Carhelper 和 Gowago 的投资探索新的移动机会，同时也通过我们在比利时内部孵化的分拆公司 Mobly。我们还知道如何建立和扩大新公司的规模，正如我们在德国柏林的全新数字保险分拆公司 Friday 所展示的那样。得益于我们的零售和商业保险业务，我们在移动领域拥有广泛的合作伙伴网络。通过我们的 Anthemis Baloise Strategic Venture 团队管理的初创企业投资，我们可以接触到已经为移动生态系统提供不同类型解决方案的公司。
移动出行的未来 - Webflow
移动出行领域的这些变化将带来新的服务和风险保障需求。对于 Baloise 作为创新领跑者而言，这是一个独特的机会。未来的移动出行需要新的解决方案和商业模式，而我们有能力提供这些解决方案和商业模式——不仅包括传统的风险保障解决方案，还包括新的以移动出行为中心的服务产品。例如，我们已经开始通过对 Carhelper 和 Gowago 的投资探索新的移动出行机会，同时也投资了我们在比利时内部孵化的分拆公司 Mobly。我们还知道如何建立和扩大新公司的规模，正如我们在德国柏林的全新数字保险分拆公司 Friday 所展示的那样。得益于我们的零售和商业保险业务，我们在移动出行领域拥有广泛的合作伙伴网络。通过由我们的 Anthemis Baloise Strategic Venture 团队管理的初创企业投资，我们可以接触到已经为移动出行生态系统提供不同类型解决方案的公司。
特刊 - 分形和分数
分数演算在机器学习和生物医学工程中的应用是一个新颖且快速增长的研究领域。分数演算（FC）与机器学习（ML）和生物医学工程（BME）的交集是一个新兴领域，有望彻底改变我们在数据分析，信号处理，生物医学系统建模和控制方面解决问题的方式。该特刊旨在将FC应用于ML和BME领域的领域中的尖端研究和发展，包括但不限于以下内容：FC的理论进步及其对ML和BME的含义；开发对机器学习和重新学习的范围的分数算法的开发；包括Neural Intervers in Neural Intervers in Neural Interials fr Fr Fring; FRIF;和图像分析；使用分数阶微分方程对生物系统进行建模；生物医学设备和机器人技术中的分数控制系统；分数演算在生理建模和生物信息信息学中的应用；在FC与ML和BME集成中的挑战和未来方向。
线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。