衷心感谢外部专家的贡献。In particular, we thank the members of the HRP Gender and Rights Advisory Panel for reviewing the technical concept and content of this report in February 2024 (in alphabetical order): Alessandra Aresu (Humanity & Inclusion, Belgium), Kate Gilmore (Independent consultant, Australia), Anuj Kapilashrami (University of Essex, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland), Renu Khanna (印度独立顾问),艾伦·马勒克(Allan Maleche)(肯尼亚艾滋病毒和艾滋病的法律与道德问题网络,肯尼亚),布莱恩·穆特比(Brian Mutebi)(乌干达教育与发展机会,乌干达教育与发展机会),米迪·罗斯曼(Mindy Roseman)(美国耶鲁大学法学院[美国]),马里恩·史蒂文斯(Marion Stevens),马里恩·史蒂夫斯(Marion Stevens)(南非独立顾问)和Imani tafari-ama(Imani tafari-ama)
在本文中,我们介绍了不可扩展性的资源理论,以放松纠缠的资源理论。本资源理论中的自由状态是k-扩展状态,与无法将给定量子状态中的量子纠缠延伸到多方。自由渠道是K-扩展通道,它保留了k-延伸状态的类别。我们通过广义差异定义了几种不可扩展性的量化,并建立了它们的特性。通过利用此资源理论,我们可以根据量子通信或纠缠量的速率获得非质合性上限,以在无需成本的K-扩展通道辅助的任意量子通道的有限次数上。这些边界比以前已知的去极化通道和擦除通道的界限要高。最后,我们重新审视了抗抑郁通道的量子能力的相当牢固的交谈,并在这些通道的非反应量子能力上建立上限。
包括:运行并行应用程序的多节点、联网系统或云实例,通常需要关注某个维度的性能或可扩展性(例如处理、内存、I/O、网络);以及相关的存储、软件、服务等。
摘要:物理计算统一了实值计算,包括模拟、神经形态、光学和量子计算。许多实值技术在能源效率方面有所改进,使每次计算的面积更小,并有可能提高算法的扩展性。与数字计算在应用程序开发中深厚的理论基础相比,这些物理计算技术缺乏强大的计算理论来指导应用程序开发。我们考虑了实值图灵机模型的可能性、这些技术的潜在计算和算法机会、对实现应用程序的影响以及由该模型产生的计算复杂性空间。这些技术在提高能源效率、使每次计算的面积更小以及有可能提高算法的扩展性方面显示出了希望。
摘要:可再生能源在岛电力系统中(IESS)提出了一系列挑战,其中包括网格稳定性,对需求的响应以及供应的安全性。基于当前对金丝雀群岛岛(西班牙)及其电力生产系统的电力需求的特征,本研究提出了一系列替代方案,以减少温室气体(GHG)排放并增加可再生能源的渗透。的目标是优化基于燃烧的能源生产,并将其与基于可再生的生产相结合,以满足动态响应,安全性,扩展性,扩展性和与不可再生系统的需求,以效率和功率为单位。在研究背景中验证的是,岛上通常使用的电力生产设备的结合并不是减少污染的最佳组合。这项工作的目的是找到其他可能的组合,并获得更好的结果。一种方法是开发并遵循的,以获得最低的温室气体产量,并根据以下方式确定要采取的措施:(a)通过在设备中切换到允许其的天然气来更改燃料类型; (b)使用最少污染的能源生产设备的最佳组合; (c)将Chira-Soria泵送水力储能厂的范围整合到Gran Canaria电力系统中。这项研究的结果通过通过我们的研究确定的不同措施来促进温室气体排放的不同措施。生成了一系列替代方案,并具有不同的操作条件,这些情况表明,加那利群岛的可再生能力安装容量的可能性最高为36.78%(Gran Canaria的70%),而GHG发射量减少了65.13%,而燃料率减少了71.45%。
卫星供电的直接到设备 (D2D) 市场已成为电信行业的下一个大热点,它依赖于卫星运营商、地面移动网络运营商 (MNO) 和全球物联网 (IoT) 市场服务的融合。本文探讨了 D2D 创新者和领导者以及可能推动或延缓市场发展状态的技术和监管驱动因素。要了解这个新兴的 D2D 市场,还必须评估战略合作伙伴关系和监管问题,包括频谱接入和许可。许多成功的演示已经证明了连接卫星和现成的消费级手机的技术可行性,但可扩展性和低数据速率服务市场的问题仍然存在。
摘要。从图像中恢复3D结构和摄像机运动一直是计算机视觉研究的长期重点,被称为结构 - 运动(SFM)。解决此问题的解决方案被分为增量和全球方法。到目前为止,由于其出色的准确性和鲁棒性,最受欢迎的系统遵循增量范式,而全球方法的扩展性更高和效率更大。通过这项工作,我们重新审视了全球SFM的问题,并提出GLOMAP作为一种新的通用系统,在全球SFM中表现优于最新技术。在准确性和鲁棒性方面,我们以PAR或优于Colmap(最广泛使用的增量SFM)实现结果,同时更快地达到了数量级。我们在https://github.com/colmap/glomap上共享我们的系统作为开源实现。