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World File Search System多维度
进口氢气的可持续性维度
大宗氢气生产对出口国 1 的影响是巨大的（见图 1-1）：为了进口约 170 TWh 的氢气，这些国家必须提供约 5000 万立方米的水，并且必须从可再生能源中产生约 260 TWh 的电力。这大致相当于 85 GW 的陆上风力涡轮机的容量。相比之下，北非安装的风力涡轮机容量为 3 GW，在 2020 年产生了约 8 TWh 的电力。目前的政策重点是使用绿色电力生产绿色氢气。由于氢气生产对出口国具有深远而多样的可持续性影响，我们建议努力进口可持续的绿色氢气 2 ：
神经记忆和意识的维度
三重机制 我们的心理能力取决于我们的身体素质。三重机制 [8,52-56] 提供了一个与神经生理学相关的概念。它从生化角度描述了心理天赋——神经记忆。它调用神经元可用的生理相关材料，特别是包围神经元的水凝胶，“神经细胞外基质” (nECM)，充当“记忆材料”来编码和存储认知信息单元 ( cuinfo )。掺杂剂（>10 种神经金属、>90 种神经递质 (NT)）为神经元提供了阿伏伽德罗尺度 (Å=6x10 23 )“效应器”，用于编码记忆中的情绪信息（图 2）。如上所述，这些神经化学“效应器”是从细菌的信号调节器进化而来的。 意识与记忆 我们仍然面临着神经意识的因果机制之谜 [1,34]。人工智能和量子力学 (QM) 的支持者预测，计算机最终将实现生物的意识。但我们指出，如果没有血肉的新陈代谢 [45,57]；没有与情绪和生存驱动力相关的生命力 (elan vital) [58]，情绪状态就无法实现。实际上，他们希望有意识的“机器奴隶”由人类程序员指挥。这让人想起了很久以前 (> 3000 年前) 的文明狂妄自大，当时巴别塔的居民想“建造一座可以通天的塔，让我们扬名”。创世纪 11:1-9，诺亚章。
量子电路的伪维度
经典学习理论中的一个重要研究方向是使用复杂性度量来表征函数类的表达能力。这种复杂性界限反过来又可用于限制学习所需的训练数据的大小。其中最突出的是 Vapnik 和 Chervonenkis (1971) 引入的 Vapnik-Chervonenkis (VC) 维度。其他众所周知的度量包括 Pollard (1984) 提出的伪维度、Alon 等人 (1997) 提出的脂肪粉碎维度、Rademacher 复杂性（参见 Bartlett 和 Mendelson 2002），以及更普遍的度量空间中的覆盖数字。表征对象表达能力的目标也以不同的形式出现在量子信息中。一个众所周知的例子是量子态断层扫描。Aaronson (2007) 将状态断层扫描的变体与经典学习任务相关联，其脂肪粉碎维度可以使用特定的函数类来限制
了解人道主义的和平维度 -
虽然ODA内部的和平是发展合作的子类别，但值得注意的是，建设和平也以多种方式与人道主义援助重叠。首先，建设和平的人和人道主义者倾向于在同一地理区域工作，因为这两个都在受冲突影响的地区工作。其次，许多建设和平的人坚持独立原则（不支持冲突中的一个或另一端），以及保护生命和对人类的尊重的原则。这些原则并不总是正式化的，也不是和平从业者与人道主义者相同的地位。8然而，当穿越HDP Nexus的工作时，人道主义者可能会在建设和平者之间找到亲密关系，以确保维护对Huma Nitarian原则的尊重。第三，在建设和平和人道主义援助方面的某些工作领域，例如在冲突中采取矿山行动和保护平民，包括通过促进民族人道主义法（IHL）。除此之外，通过SIDA提供的瑞典人道主义援助的战略（2021- 2025年）包括“降低暴力，威胁和受危机影响人民的滥用风险”的特定OBJEC。9请参阅下一页上的框2。
维度和复杂性类的结构
1。该点原理最近被用来证明分形几何形状的新定理，具有资源为基础的实例。这些实例是根据X的各个元素的相关资源结合的尺寸来表征语言集合X的资源X的维度，但前提是以前的资源绑定足以参数后者。因此，例如，EXP中语言X类的尺寸是根据x单个元素的相关p维度来表征的。2。每种≤Pm可用于P-选择性集合的语言都有p-dimension 0，并且此事实相对于任意甲骨文而言。结合了点对集合原理的资源有限实例，这意味着如果NP在EXP中具有正尺寸，则NP的quasipolynomial time选择性语言为≤pm-hard。
维度 - 新加坡社会工作者协会
ABCD是一个有力的框架，作为一个集体的社会工作兄弟会，我们必须勇敢地想象ABCD对新加坡社区和地区的全部潜力。作为与该模型紧密共鸣的专业，我们必须对新加坡未来ABCD的规模进行教育。社会工作者必须以勇气和精确的态度扮演我们的社区发展角色，以便有一天，我们可以看到社区如何成为预防，恢复性，安全的空间。不要低估我们建立未来社会的召集能力，在这个社会中，每个地方的“知识和技能”是我们治愈我们集体整体的资产的一部分（Denborough，2008年）。我们必须设想，加深和扩大我们社区的这种做法，直到本世纪的下半个世纪。
维护量的维度减少和...
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论人工智能中维度分析的语境...
摘要：维度分析是一种成熟的建模技术，它以模型参数的物理维度的形式利用领域知识。基于维度同质性原理，模型参数的物理维度信息可用于降低寻找正确模型的组合复杂性。同质性原理是一种通用的建模思想构造，其哲学基础使其适用于任何出现具有物理维度的模型参数的建模领域。相似性方法可以从工程领域转移到人工智能领域，因为这两个领域都共享实值传感器数据等共同对象。因此，在许多实值人工智能技术的建模中，使用白金汉 Pi 定理正式保证的群变换非常简单。以非线性神经网络的拓扑和泛化特性为例，展示了维度分析方法在人工智能不同领域（如基于案例的推理、模式识别、遗传算法、设计评估、神经网络等）的优势。结果为维度分析在人工智能技术中的建模能力提供了一些见解。