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World File Search System文中
论文中的法学
判断：RESS 2042708/df，rel最低。MarcoAurélioBellizze，第三级，DJE 28/08/2023; RESP 2138845/PR，REL最低。Nancy Andrighi，第三类，DJE 08/29/2024; RESP 2154109/PR（独onkation决定），Rel。最低。Ricardo VillasBôasCueva，三等阶层，于2024年12月9日出版； RESP 2167027/PR（单位决定），Rel最低。Marco Buzzi，第四级，出版于20124年9月30日； ARESP 2676463/mg（独立决定），rel最低。穆拉·里贝罗（Moura Ribeiro），三等阶层，于2024年9月11日出版； ARESP 2343092/go（独立决定），rel最低。乔尔·帕西奥尼克（Joel Ilan Paciornik）
研究论文中智指数分布
指数分布由于其广泛的应用而在各个学科中一直占有重要地位。本文很少介绍中智环境下经典指数分布的推广。详细描述了中智指数模型的数学性质。讨论了用最大似然法估计中智参数的方法，并举例说明了这一点。建议的中智指数分布（NED）模型涉及某些特定事件发生所需的间隔时间。因此，所提出的模型可能是可靠性问题中使用最广泛的统计分布。为了概念上的理解，给出了NED在可靠性工程中的广泛应用，这表明了该分布适用的情况。此外，还进行了模拟研究以评估估计的中智参数的性能。模拟结果表明，具有较大样本量的不精确数据可以有效地估计未知的中智参数。最后，分析了癌症患者缓解期的复杂数据集，以确定所提出的模型对于现实案例研究的重要性。
上下文中的单词 - 工艺和结构
4。在维吉尔的“ aeneid”中，主角埃涅阿斯通常被描述为“庇护”。这个术语虽然看似简单，但却捕获了多方面的性格特征。它不仅在宗教意义上说他的虔诚，而且还表示他对职责的奉献，对他的人民的忠诚以及他深厚的责任感。此描述揭示了一个角色，与他那个时代的文化和道德价值深深地纠缠在一起，将他描绘成罗马美德的典范。
在对抗上下文中可解释的人工智能
人工智能（AI）方法是现代世界不可或缺的一部分。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。 自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。 但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。 Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。 在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。 此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。 这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。
python在上下文中编程
Python编程在上下文中，第四版提供了对Python基本面的全面介绍。使用Python 3.10更新，第四版提供了多个应用领域的详细概述，包括图像处理，密码学，天文学，互联网和生物信息学。采用一种积极的学习方法，每章从一个全面的现实世界项目开始，该项目教授核心设计技术和Python编程，以立即吸引学生。Python为学习者进入计算机科学，数据科学和科学编程的快速扩展领域的理想母语，为学生提供了一个坚实的关键问题解决技能的平台，可以轻松地跨编程语言翻译。本文旨在成为计算机科学的第一门课程，专注于解决问题，并根据需要引入语言功能以解决手头的问题。
量子上下文中的经典逻辑
普遍认为，量子力学需要由于其物理含量而对经典的预言进行修订。然而，为了模拟每个量子理论的命题，新的量子逻辑是必不可少的。在本文中，我们通过证明可以在量子环境中恢复经典逻辑来批判性地讨论这一说法，并考虑到Bohmian的力学。的确，这样的理论框架提供了必要的概念工具，以使实验命题的经典逻辑借助其清晰的形而上学的图像及其测量理论。更确切地说，将表明，经典命题演算的康复是该理论原始本体论的结果，这一事实尚未在有关Bohmian机制的文献中得到足够的认可。这项工作旨在填补这一差距。
量子上下文中的设定分区问题
摘要设定的分区问题及其决策变体（即，封面问题）是量子优化社区至关重要的组合优化问题。在许多实际世界优化问题的分支机构方法的主要问题中也采用了此问题，包括但不限于重新划分和调度。以最近关于量子组合能力“解决”硬组合优化问题的能力的主张所激发，我们提出了一个二次无约束的二进制优化（QUBO）配方，以使用严格的惩罚系数进行设定的分区问题。我们还采用了Garfinkel和Nemhauser（Operations Research，1969年）的五种销售技术来减少现有基准实例的规模。我们最终使用变异量子本素（VQE）作为启发式，以找到解决该问题的可行解决方案。我们的计算实验表明，在量子环境中使用紧密的惩罚系数和现有的经典还原技术的功效。我们的代码和数据可在GitHub上找到。