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傅立叶完全有界多项式的影响...
摘要：我们对 Arunachalam、Briët 和 Palazuelos (SICOMP'19) 的主要结果进行了新的介绍，并表明量子查询算法由一类新的多项式来表征，我们称之为傅里叶完全有界多项式。我们推测所有这样的多项式都有一个影响变量。这个猜想比著名的 Aaronson-Ambainis (AA) 猜想（计算理论'14）要弱，但对量子查询算法的经典模拟具有相同的含义。我们通过证明它适用于齐次傅里叶完全有界多项式来证明 AA 猜想的一个新案例。这意味着如果 d 查询量子算法的输出是 2 次 d 的齐次多项式 p，那么它有一个影响变量至少为 Var [ p ] 2。此外，我们给出了 Bansal、Sinha 和 de Wolf (CCC'22 和 QIP'23) 的结果的另一种证明，表明块多线性完全有界多项式具有影响变量。我们的证明更简单，获得更好的常数，并且不使用随机性。
共置、完全混合还是改造？
• C&I 客户显示出巨大的潜力——在努力优化能源成本、减少依赖和提高可持续性的过程中，这些所谓的产消者利用现有场地、更快的上市时间来部署具有强大经济效益和多样化收入来源的新型能源存储系统。
完全基于 FPGA 实现修改后的控制...
摘要 由于其多种优势（尤其是体积小、重量轻），电力电子变压器在铁路应用中引起了显著的关注。本文主要致力于开发一种基于完全可编程门阵列 (FPGA) 的电力电子变压器控制平台，用于上述应用中。由于 FPGA 的并行处理可以加快控制算法的执行速度，因此可以保证可靠的运行（这在牵引应用中至关重要）。为此，构建了一种输入串联输出并联电力电子变压器结构，并在 Xilinx FPGA 控制平台上设计和实现了电力电子变压器在牵引应用中可靠稳定运行的各种考虑因素，例如安全启动和双向功率流，以及所需的控制和脉冲生成方案。此外，还提出了一种改进的控制算法，以便以简单、更可靠的方式控制电力电子变压器。该控制方案基于DC-DC-LLC谐振变换器的输出电压而开发，能够有效地控制整流器直流母线电压之和并跟踪输入正弦参考电流，并且所需的传感器数量较少。最后，通过实验测试从各个方面检验了该方案的有效性。
只有完全免疫的客人才可以进入...
电话：训练营中的水手不得接听电话。在基础训练期间，新水手通常可以打 3 个电话，包括他们到达当晚打的简短电话。如果您错过了新水手打来的电话，请不要回拨所示号码，因为这不会接通您的水手的电话。紧急联系方式：如直系亲属发生紧急情况，请拨打美国红十字会电话 877-272-7337。红十字会将包含准确且经过验证的详细信息和说明的紧急信息转发给新兵训练指挥部工作人员，后者会将信息转发给您的水手。访客：训练营期间，访客一律不得进入。这是一个受限制的基地，只有在设施上工作的人员才能进入。现役、退役和退伍军人不得驾车进入训练营。任何出示军人身份证件的人，无论服役状态或军衔如何，都不得进入。
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360T远不止是屡获殊荣的多银行多资产交易平台。作为DeutscheBörseGroup的全球FX部门，该公司在FX和短期货币市场资产类别的整个交易工作流程中提供服务，以满足公司财务主，机构资产经理和对冲基金以及银行的需求。除了优化执行外，360T允许客户在交易生命周期的所有部分中直接降低其运营成本和风险，同时提高合规性和透明度。
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计算机的完全双曲线卷积神经网络...
现实世界的视觉数据具有固有的层次结构，可以在双曲线空间中有效地代表。双曲神经网络（HNN）是在此类空间中学习特征表示的有前途的方法。然而，计算机视觉中的当前HNN依赖于欧几里得主链，并且仅在任务头中的双曲线空间唯一的项目功能，从而限制了它们充分利用双曲线几何的好处的能力。为了解决这个问题，我们提出了HCNN，这是一种全均匀的卷积神经网络（CNN），专为计算机视觉任务而设计。基于Lorentz模型，我们概括了CNN的基本组合，并提出了卷积层，批准归一化和多项式逻辑回归的新型公式。对标准视频任务的实验证明了在混合和完全双曲的设置中我们的HCNN框架的有希望的性能。总体而言，我们认为我们的贡献为开发更强大的HNN提供了基础，这些HNN可以更好地代表图像数据中发现的复杂结构。我们的代码可在https://github.com/kschwethelm/hyperboliccv上公开获取。
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©2023 Sekisui Diagnostics，LLC。保留所有权利。sekure®是Sekisui诊断的注册商标。因为每个结果都重要™是Sekisui Diagnostics，LLC的商标。所有其他商标均由其各自所有者所有。
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轻量级图像的完全1×1卷积网络...
摘要：深层卷积神经网络，尤其是具有较大内核的大型模型（3 3或更多），已经在单像超分辨率（SISR）任务中取得了重大进展。但是，此类模型的大量计算足迹阻止了它们在实时，资源约束的环境中的影响。相反，1 1卷积具有实质性的计算效率，但在汇总局部空间表示方面挣扎，这是SISR模型的重要能力。响应这种二分法，我们建议统一3 3和1 1个内核的优点，并利用其轻巧的SISR任务的巨大潜力。具体，我们提出了一个简单而有效的1 1 1卷积网络，称为基于Shift-Conv的网络（SCNET）。通过合并无参数的空间移动操作，完全1 1卷积网络配备了强大的表示能力和令人印象深刻的计算效率。广泛的实验表明，尽管SCNET完全1 1 1卷积结构，但始终匹配甚至超过了采用常规卷积的现有轻质SR模型的性能。可以在https://github.com/aitical/scnet上找到代码和验证的模型。