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通过正交非...广播纠缠
在本文中，我们广泛研究了将纠缠广播为状态相关与状态独立克隆器的问题。我们首先重新概念化状态相关量子克隆机 (SD-QCM) 的概念，在此过程中，我们引入了不同类型的 SD-QCM，即正交和非正交克隆器。我们推导出这些克隆器的保真度将变得独立于输入状态的条件。我们注意到，这种构造允许我们以拥有输入状态的部分信息为代价来最大化克隆保真度。在关于纠缠广播的讨论中，我们以一般的两量子比特状态作为资源开始，然后我们考虑贝尔对角态的一个具体例子。我们在输入资源状态上局部和非局部地应用状态相关和状态独立克隆器（正交和非正交），并根据输入状态参数获得纠缠广播的范围。我们的研究结果突出了状态依赖型克隆器在广播纠缠方面优于状态独立型克隆器的几个例子。我们的研究提供了一个比较视角，即在两个量子比特场景中通过克隆广播纠缠，即当我们对资源集合有所了解时，以及当我们没有此类信息时。
Fox Sports将在商业上推出其AR广播机器人摄像头
Kudan Inc. (headquarters in Shibuya-ku, Tokyo; CEO Daiu Ko) is thrilled to announce that Fox Sports Productions, LLC (headquarters in Los Angeles, USA; CEO Eric Shanks, hereafter “FOX Sports”) has decided to commercially launch its augmented reality (AR) broadcasts robot camera to redefine AR experiences in live sports broadcasting.这项合作将在即将到来的超级碗Lix上首次亮相，Kudan的专利高频3D LIDAR大满贯跟踪软件将为下一代AR增强功能提供动力，为沉浸式体育娱乐活动提供前所未有的观看体验。1。产品发布和协作的详细信息Kudan的实时大满贯技术可以实现超专业的3D空间跟踪，而无需依赖外部定位系统，从而在现场体育中为AR解释了新的可能性。通过将这项技术集成到SkyCam的计算机控制，稳定，有线电视摄像机系统和Fox Sports的广播工作流程中，Kudan将赋予实时AR图形和视觉增强功能，这些图形和视觉增强功能无缝固定在游戏动力学上。
人工智能广播的共同创作和所有权
人工智能生成音乐领域的最新突破为共同创作和共同创造的新形式打开了大门。我们介绍了 Artificial.fm，这是一个概念验证型休闲创作者，它将人工智能音乐生成、主观评分和个性化推荐融合在一起，用于创作和策划人工智能生成的音乐。听众可以对新兴歌曲进行评分，以引导未来音乐的发展。他们还可以个性化自己的偏好，以更好地驾驭可能性空间。作为一个拥有许多人类利益相关者的“慢创作者”，Artificial.fm 是一个休闲创作者如何利用大规模的人类策展来共同驾驭可能性空间的例子。它还提供了一个案例研究，以反思在这些情况下应如何考虑所有权。我们报告了 Artificial.fm 的设计和开发情况，并对平台上生成的工件的所有权进行了法律分析。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
多人广播，分形工程，人工智能和智能广播环境：一种基于分形集和智能元表面拓扑的新方法
这些研究的相关性与需要对无线电和无线电工程系统中发生的实际过程进行更准确的描述有关。首先，考虑到遗传，非高斯和田野的缩放。所有这些概念都包含在分形或分形的描述中，这是Mandelbrot B [1]于1975年首次提出的。上个世纪末的“分形”一词被认为是异国情调的。有些夸张，我们可以说分形在20世纪末在强大的科学骨架上形成了薄薄的汞合金。在技术应用中使用分形结构来处理随机信号和图像，人工智能，无线电波的传播和散射，电动动力学，天线器件的设计，其他电动力学和无线电工程结构，具有分形障碍等的无线电等等， 。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。 [2-18]。 目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。 同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。 这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，。[2-18]。目前，我们可以自信地谈论完全分形无线电系统的设计。同时，包括新的数学设备中的物理学家，数学家被新的启发式考虑和联合问题陈述所吸引。这项工作的目的是尽可能多地介绍问题的基本概念和数学理论，
AGL能源有限的半年结果网络广播
总的来说，我们的开发管道规模，成熟度和质量都很好。现在的重点是持续及时执行最高投资组合价值的项目。应该指出的是，随着项目将进来，而不是从经济中出发的地方，管道将继续发展。重要的是，我们正在针对未来12至18个月内为1.4吉瓦电网电池电池项目的最终投资决策。这包括在新南威尔士州的四个电池和昆士兰州的500兆瓦电池中的近900兆瓦。最终的投资决策只有在预期提供强大风险调整后收益的项目的情况下才能做出。我们希望这些项目通过运营现金流以及流动性和债务净空在资产负债表上提供资金。
AGL能源有限的半年结果网络广播
总的来说，我们的开发管道规模，成熟度和质量都很好。现在的重点是持续及时执行最高投资组合价值的项目。应该指出的是，随着项目将进来，而不是从经济中出发的地方，管道将继续发展。重要的是，我们正在针对未来12至18个月内为1.4吉瓦电网电池电池项目的最终投资决策。这包括在新南威尔士州的四个电池和昆士兰州的500兆瓦电池中的近900兆瓦。最终的投资决策只有在预期提供强大风险调整后收益的项目的情况下才能做出。我们希望这些项目通过运营现金流以及流动性和债务净空在资产负债表上提供资金。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70
双曲线空间已成为一种有效的歧管，因为它们有效地表示层次数据结构的能力，即使对于低维嵌入也很少，它们也几乎没有变形。在选定的双曲线模型（例如庞加莱球）中，分类通常是通过利用符号距离函数到平面（陀螺仪）（陀螺仪）的双曲线函数或通过测量与虚拟固定原型的比对来进行的。我们在深度学习的环境中提出，以利用决策边界的不同表征：霍斯斯，它们是Busemann功能的级别。它们在几何上等效于在类似于原型的虚拟点上与双曲线空间边界相切。因此，我们定义了一个可以适应任何神经网络主链的新霍斯磷层。在以前的作品中，原型通常是均匀分布的，而无需对手头任务使用潜在可用的标签层次结构。我们还提出了一种基于Gromov-Wasserstein距离定位这些原型的层次知情方法。我们发现，原型的良好初始化和优化的组合改善了在层次数据集上的图像分类以及在图像和点云数据集中进行的两个序列分割任务中的基线性能。源代码将在接受后发布。