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World File Search System普遍现象
变分量子编译的噪声抗性
摘要变分混合量子经典算法 (VHQCA) 是利用经典优化来最小化成本函数的近期算法，该算法可以在量子计算机上进行有效评估。最近，VHQCA 已被提出用于量子编译，其中目标幺正 U 被编译成短深度门序列 V。在这项工作中，我们报告了这些算法一种令人惊讶的噪声弹性形式。也就是说，我们发现尽管在成本评估电路中存在各种不相干噪声源，但人们经常会学习正确的门序列 V（即正确的变分参数）。我们的主要结果是严格的定理，指出最佳变分参数不受广泛噪声模型的影响，例如测量噪声、门噪声和泡利通道噪声。此外，我们在 IBM 噪声模拟器上的数值实现在编译量子傅里叶变换、Toffoli 门和 W 态准备时表现出弹性。因此，变分量子编译由于其稳定性，对于噪声较大的中型量子设备具有实际用途。最后，我们推测这种抗噪声能力可能是一种普遍现象，适用于其他 VHQCA，例如变分量子本征解算器。
探索收集和分析人类对航空安全贡献数据的方法
在航空系统设计和安全管理文化中，关注不良操作员行为是普遍现象。这种关注限制了所收集的数据、数据分析过程中提出的问题，因此也限制了我们对操作员日常工作内容的理解。人类表现是航空安全数据的重要来源，包括期望和不良行为。当安全性仅以错误和故障来表征时，绝大多数人为因素对系统安全性和性能的影响都会被忽略。安全数据分析的结果决定了从这些数据中可以学到什么，进而为安全政策和安全相关决策提供信息。当学习机会因仅关注罕见故障事件而受到系统限制时，我们不仅学习得更少（而且学习频率更低），而且我们可能会通过依赖非代表性的人类表现数据样本得出误导性结论。我们定义和思考安全的方式的变化可以凸显收集和分析安全相关数据的新机会。开发综合安全图景以更好地为安全相关决策和政策提供信息，取决于识别、收集和解释安全生产行为以及降低安全的行为。讨论了收集和分析大量未开发的期望安全生产操作员行为数据的机会和挑战。
意义。利用人工智能阻止非法文化遗产贩运
第二委员会，第二工作组/8 关键词：人工智能、社交媒体情报、暗网、非法贩运、文化遗产。摘要：无法防止或消除文化产品非法贩运并不局限于失败国家环境或全球任何特定地区。虽然文物市场否认这种非法贸易是一种普遍现象，但国际社会和执法机构 (LEA) 绝大多数都认识到这一问题，并指出有组织犯罪参与了各个阶段。如今，网络平台成为专门从事非法考古发掘和文化产品非法贸易的团体的聚集地。盗贼可以自由地在线联系世界各地的潜在买家。与此同时，由于缺乏专业知识、扫描海量数据的有效工具和资金，执法机构在社交媒体平台上对犯罪活动的监控很差。新冠疫情危机使问题更加严重，越来越多的经销商和买家开始上网——他们发现，通过加入某些不受监控的团体，他们可以轻松进入非法市场。欧盟资助的 SIGNIFICANCE 项目（利用人工智能制止非法文化遗产贩运）旨在提高执法机构的调查能力，监控社交媒体平台、网络和暗网上的在线非法活动，以识别文化财产犯罪，利用人工智能和深度学习算法确保成功起诉犯罪者，揭露犯罪网络。
使用脑电图检测思维徘徊：内部和跨个体
思维徘徊通常以从外部任务向我们的内部，自我生成的思想转向的注意力。这种普遍现象与众多破坏性功能结果有关，包括性能误差和负面影响。尽管迄今为止的研究率很高和影响，但迄今为止的研究尚未确定强大的行为签名，使人们对思想的毫无意义但可靠的发现徘徊，这对于未来的应用来说是一项艰巨但重要的任务。在这里，我们检查了是否可以在机器学习模型中使用电生理学来准确预测思维徘徊状态。，我们从参与者执行了听觉目标检测任务并自我报告是从参与者中记录了头皮脑电图，无论他们是在任务上还是在徘徊。，我们使用事件相关的潜力（ERP）测度成功地（人依赖）和（与人无关的）个体跨越了注意力状态。非线性和线性机器学习模型在受试者中检测到的思维徘徊：支持向量机（AUC = 0.715）和逻辑回归（AUC = 0.635）。重要的是，这些模型还跨越了受试者：支持向量机（AUC = 0.613）和逻辑恢复（AUC = 0.609），这表明我们可以基于该组中观察到的ERP模式可靠地预测给定个人的注意状态。这项研究是第一个证明机器学习模型可以使用电生理学指标“从未见过的”个体的人，强调了它们实时预测秘密注意状态的潜力。
积极旅行战略 - 2024
从本质上讲，这需要重新思考如何使用该地区的街道和场所，使它们成为人们想要的有吸引力、健康、充满活力和交通便利的地方。利用我们的独特性，我们将保护和发展我们城镇和村庄的多种用途，从而推动整个地区的包容性增长。我们的目标是让交通网络以高质量的主动旅行基础设施为特征，专注于通过安全、直接、有吸引力和连贯的路线将人们与地方和活动连接起来。整个地区的人们都将了解并意识到他们在当地步行和骑自行车的选择。主动旅行将越来越成为日常出行的普遍现象，为该地区所有生活和工作的人带来更大的经济繁荣、改善生活质量，并支持我们实现净零碳排放的道路。积极出行战略的愿景是让 Blaby 区的步行、轮车和骑自行车成为日常出行的首选，适合所有年龄和能力的人，在当地前往学校、商店或工作。我们的目标是通过安全且方便的路线连接我们的社区和地方。我们将通过创建一个可持续的通勤和休闲交通网络来实现这一目标，该网络支持身体活动，有益于居民的健康和福祉，其中积极出行被视为首选的公共交通方式。我们的计划包括改造现有社区并创建新社区，优先为 Blaby 区的居民、企业和游客提供绿色、安全和活跃的环境。我们将专注于减少交通流量并促进更高水平的步行、骑自行车和轮椅通道。
能源行业企业数字化：驱动因素
摘要：多年来，能源行业一直是信息和通信技术应用的先驱，近年来，由于第四次工业革命带来的转型，能源行业发生了巨大变化。在本文中，我们研究并分析了相关研究及其结果，以展示能源行业企业数字化三个选定方面的研究现状。本文阐明了影响能源行业公司数字化进程的各种驱动因素。它还概述了能源行业已经或即将实施的商业模式，这些商业模式得益于数字化为响应能源市场观察到的趋势而提供的机会。最后，它说明了与能源行业数字化各个方面相关的开放研究挑战和未来困境。本文采用批判性文献综述法撰写。它涵盖了大量最新和相关的文献，涉及上述三个主要研究领域。通过文献综述，我们确定了影响能源公司数字化的驱动因素，并区分了特定于该行业的驱动因素和与所有企业相关的驱动因素，这些驱动因素是工业 4.0 和工业 5.0 更普遍现象的一部分。我们还展示了文献中提出的基于数字化的商业模式创新如何通过商业模式赋予新能源生产者和消费者权力。我们还确定了能源公司数字化中最常见的挑战和困境，这些挑战和困境与分散化导致的能源市场不稳定风险、对能源部门员工能力的新要求、能源供应商和消费者之间互动的新文化以及能源系统中使用的数据的数字安全有关。
引用Handy AB，Greenfield SF，Yonkers KA，Payne LA。成年女性月经周期的精神病症状：全面评论。 Harv R
学习目标：参加这项活动后，学习者应该更好地：•讨论和概述月经周期对女性心理健康摘要的一般和重叠影响：越来越多的研究表明了月经周期 - 精神病症状的依赖性波动；因此，这些波动可以被视为普遍现象。这些波动的可能机制是行为，心理和神经内分泌的影响。最近的评论记录了症状的循环加剧，并在特定且通常是单一疾病的背景下探索了这些机制。但是，问题仍然是月经周期对女性心理健康的一般和重叠影响。为了解决这一差距，我们综合了研究成人女性月经周期中各种精神症状加剧的文献。的结果表明，经前阶段和月经阶段在经诊断症状加剧中最一致地表明。具体来说，有力的证据表明，在这些阶段，精神病，躁狂，抑郁，自杀/自杀企图和饮酒的增加。焦虑，压力和暴饮暴食似乎在整个黄体阶段都更加普遍。在黄体期使用吸烟和可卡因的主观影响减少，但可用于其他物质的数据较少。对于恐慌症，创伤后应激障碍和边缘性人格障碍的症状证明了较少一致的模式，并且由于数据有限，因此很难得出有关广义焦虑症，社交焦虑症，强迫症和trichotil-lomania的症状的结论。 未来的研究应着重于开发标准化方法来识别月经周期阶段，并适应药理学和行为干预措施，以管理整个月经周期的精神症状波动。对于恐慌症，创伤后应激障碍和边缘性人格障碍的症状证明了较少一致的模式，并且由于数据有限，因此很难得出有关广义焦虑症，社交焦虑症，强迫症和trichotil-lomania的症状的结论。未来的研究应着重于开发标准化方法来识别月经周期阶段，并适应药理学和行为干预措施，以管理整个月经周期的精神症状波动。
JTC 资源公告 - 法院人工智能简介
简介 本文旨在向非技术法庭人员讲解人工智能基础知识，以帮助促进与技术提供商的对话，并确定当前和潜在的有益法庭用途。 人工智能 (AI) 在我们的职业和个人生活中无处不在。人工智能是指机器执行通常与人类决策相关的任务的能力。 1 人工智能可用于许多应用，包括聊天机器人、虚拟助手和语言翻译。人工智能还可用于分析大量法律数据，帮助律师识别判例法中的先例，使管理人员能够简化文书和司法程序，并支持法官对包括刑事刑期和风险评估累犯分数在内的问题进行预测。 2 然而，在法律系统中使用人工智能会引发道德问题，例如生成内容的准确性和偏见的可能性。 3 虽然人工智能是当前新闻和社交媒体帖子的常见特征，但人工智能的概念本质上和计算机一样古老。 20 世纪 50 年代，当卷带式磁带和打孔卡计算机问世时，科学思想领袖和科幻小说作家都在考虑使用机器来模拟人类思维。即便如此，人工智能在当今日常生活中的普及可能会让那些最有远见的思想领袖印象深刻。每一次互联网搜索、Siri/Alexa 响应、Amazon Prime 购买、流媒体建议、航空航班和拼车都可以通过“人工智能”一词所包含的技术变得更轻松、更便宜、更快捷、更准确和更便捷。人工智能有许多类型和应用。大多数客户服务呼叫处理中心都使用某种形式的语音识别和自然语言处理 (NLP) 将呼叫者路由到正确的资源。算法可以使用机器学习更好地预测结果和趋势。甚至包括“蜗牛邮件”、纸质银行支票和纸质纳税申报表在内的纸质流程都由光学字符识别处理。人工智能是新的“常态”：它已经成为大多数美国人生活中的常规和普遍现象。未来几十年，人工智能在我们生活各个方面的应用和重要性预计将迅速增长。如今，许多法庭技术系统已经利用一种或多种类型的人工智能。然而，在法庭环境中，人工智能技术可能发挥有利作用的用例还有很多。
森林风险商品报告
可持续且无森林砍伐的棕榈油 2 我们的目标是让可持续且无森林砍伐的棕榈油成为普遍现象，并且只从风险较低的地区采购。为了实现这一目标，我们正在加强与供应商和小农户的合作，同时提高供应链的可追溯性和透明度。2023 年，联合利华通过混合使用实物 RSPO 可持续认证棕榈油（质量平衡或隔离）和 RSPO 独立小农户信用，可持续采购了 100% 的核心棕榈油。加上 2023 年的棕榈仁油（精炼和衍生物），联合利华的核心产量可持续采购率达到 86%。我们继续成为这些信用的最大买家之一，并认识到这是直接向小农户推广可持续棕榈油的重要机制。我们的棕榈油可持续采购数据反映了我们在采购经认证的可持续棕榈仁油方面面临的挑战，以及我们在推进与独立工厂合作的战略方面取得的进展。为了推动行业发生真正的变革，我们的策略是不再依赖现有的有限认证供应基地（在某些情况下，我们并不总是能够获得完整的可追溯性），而是购买能够确保采购量不发生森林砍伐并帮助推动更积极的发展和影响的棕榈油。我们的战略特别关注独立小农户——帮助他们获得资源和专业知识，以实现积极影响水平，而这种积极影响水平可能超出单一关注传统可持续性认证计划所能实现的范围。 我们在采购可持续棕榈油方面的努力是我们方法的关键部分，但我们需要走得更远。因此，我们正在提高供应链的可追溯性和透明度，并一直致力于实现棕榈油的零森林砍伐供应链。到 2023 年底，根据我们的零森林砍伐要求，我们范围内的棕榈油采购量中有 97.1% 是零森林砍伐的。有关我们的棕榈油供应链的更多信息，请点击此处。 分享我们的棕榈油供应商的位置 我们的供应商在帮助我们实现目标方面发挥着至关重要的作用。我们积极与他们沟通，明确传达我们的期望。我们是第一家公开披露供应商和工厂名单的消费品公司。绘图和跟踪是提高我们对棕榈油供应链了解的有效方法，我们相信，通过分享我们掌握的信息，我们将在整个行业转型方面取得更大进展。我们分享了直接供应商的名单、超过 455 家工厂的名称和位置，以及 136 家棕榈油设施（例如从许多工厂采购的炼油厂和油脂化学工厂）。我们实现目标的战略的一个重要组成部分是利用技术，因为我们相信技术具有巨大的潜力，可以实现棕榈油供应链更广泛、更快的转型，并扩大可追溯性和透明度。我们正在积极使用卫星数据、地理定位、区块链和人工智能，并与大型科技公司和创新型初创企业合作，建立新的森林砍伐监测和追溯方法。我们对棕榈油供应链进行了森林足迹测绘练习试点。这代表了我们为更准确地了解我们的采购地点而开展的工作的快照。通过结合供应商信息、特许权边界和土地银行、指示性采购算法、森林砍伐警报、生物多样性和碳层以及社会指标，我们旨在实现前所未有的采购视角，以帮助预防和应对潜在风险。
什么是编码失败
encoding failure occurs when receiver unable interpret data due incompatible encoding schemes this lead corruption or unreadable data cause usually different computing systems use different encoding methods encoding used represent store communicate digital information example some systems use ascii american standard code for information interchange while others use utf-8 unicode transformation format 8-bit if system attempt send information encoded one method but receiver uses different method then encoding failure occur in addition incompatible coding standards encoding failures can also caused by incorrect character sets or technical errors transmission minor discrepancies sender's receiver's coding standards can cause error fortunately several ways prevent encoding failures most effective ensure both parties use same coding standard before sending data verify all characters message correctly encoded before transmitting default coding standard use unicode accommodate almost all languages character sets Failure in Memory Retention: Causes and Consequences The failure to retain information in长期记忆可能由于各种因素而发生，包括缺乏积极参与，助记符设备的使用不佳，实践检索不足以及对其他记忆的干扰。####编码故障类型的类型有三种主要类型的编码失败：1。**编码失败**：当信息未编码为长期内存时，就会发生这种情况，从而无法进行检索。2。**存储衰减**：当信息被编码时，这会发生，但是由于神经元或它们之间的路径损坏而随着时间的流逝而衰减。3。但是，如果此过程被中断怎么办？**检索失败**：这种故障会发生，尽管编码和存储正确并存储了长期记忆，但会发生这种故障。####对编码几个因素的干扰因素可能会妨碍编码，包括：**其他记忆中的干扰**：当项目与其他记忆具有相似之处时，正确编码可能是具有挑战性的。***彩排干扰**：重复自己的头部，而不是试图记住它会使它难以保留。***认知负载**：由于多个任务或分心而导致的过多认知负荷可能会阻碍编码。#### Examples of Retrieval Failure Retrieval failure can manifest in various ways, such as: * Forgetting recent activities * Struggling to recall names or phone numbers * Difficulty accessing information from long-term memory #### Strategies for Overcoming Encoding Failures To improve encoding and retention, consider the following strategies: * Practice active engagement with the material * Utilize mnemonic devices to aid in organization and recall * Engage in regular practice retrieval to加强学习信息基于各种方法（例如它的所见，听到或含义）存储在内存中。编码和解码是将书面符号变成可理解的形式的过程。在编码中，我们使用单个声音来构建单词，而在解码时，我们大声朗读或将书面单词转换为可理解的形式。要阅读，我们将字母解码为它们相应的声音，然后在我们的脑海中构建单词，这对我们大多数人都会自动发生。自我参考效应还通过将信息与自己联系起来有助于记忆。编码有些不同，需要了解单个声音并以正确的顺序将它们放在一起。语义编码涉及将含义附加到信息上并将其连接到相关信息，从而更有效。健忘可能是由压力，抑郁，缺乏睡眠，甲状腺问题或某些药物副作用引起的。如果编码数据不正确，则可能会导致数据的显示或解释方式。可以通过将实际记忆与通过催眠收到的他人收到的建议相结合，或使用照片或其他图像来植入虚假记忆来创建错误的记忆。编码失败，一种心理现象，可能会对我们的日常生活及其他地区产生深远的影响。在当今快节奏的世界中，记忆形成在塑造我们的身份方面起着巨大的作用。这样想：当您学习新知识时，您的大脑会进行精神舞蹈来处理该信息。那是编码故障的地方 - 系统中的一个故障，使我们争先恐后地记住我们从未真正学到的东西。不喜欢忘记您已经知道的东西 - 这更像是从来没有一开始就写下来。想象一下在聚会上遇到一个新人，但他们的名字像手指之间的沙子一样从您身上滑落。那是在您眼前发生的编码失败。我们的大脑不断受到信息的轰炸，这取决于我们专注于真正重要的事情。持续编码失败可能会随着时间的流逝而导致认知能力下降。但是，当我们过于陷入多任务处理或被太多数据所淹没时，我们的大脑可能难以跟上 - 导致那些令人沮丧的遗忘时刻。即使是压力和情感上的东西也可能会阻碍 - 就像当您如此担心某些东西时甚至无法记住放置钥匙的地方。并且不要忘记身体上的因素 - 如果我们在听力或看见（例如听力或看见）中苦苦挣扎，它可能会影响我们学习新信息的程度。编码困难可能源于初始感知，神经系统条件以及影响大脑有效编码新记忆能力的各种其他因素。这可能会带来巨大的后果，影响学术环境中的学习和表现，个人生活中的关系甚至法律程序。诊断编码问题由于其微妙的性质可能是具有挑战性的，但是心理学家和神经科医生使用各种工具和技术，包括认知评估，记忆测试和神经影像学方法，例如功能磁共振成像（fMRI）。自我报告的症状和行为观察在诊断中也起着至关重要的作用。必须将编码失败与其他记忆障碍（例如存储或检索故障）区分开。幸运的是，个人可以采用一些策略来提高其编码能力，包括通过冥想或集中呼吸练习等正念技巧提高注意力和专注。编码故障可能是一个重大问题，但是采用助记符设备和记忆辅助工具（例如基因座方法）可以帮助改善心理联系和保留。生活方式的变化，例如定期运动，均衡饮食和足够的睡眠也会有助于最佳的大脑健康。努力的编码技术，例如总结信息或创建视觉表示形式可以显着改善记忆力保留。在某些情况下，可能需要采取医疗干预措施来解决严重或持续的编码问题。研究人员正在探索新的途径，包括针对记忆形成的脑部计算机界面和基因疗法。对编号和语义编码的研究也是一个激烈研究的领域，旨在开发针对编码故障的针对性干预措施。认识到编码在日常生活中的作用，了解其原因和后果，并采取主动步骤可以改善认知功能和更加联系的生活。编码需要积极的参与和努力；采用诸如详细编码之类的技术可以改善内存形成。在编码失败时对自己友善至关重要，将它们视为学习和成长的机会，而不是使自己殴打。您可以采用根据您的需求量身定制的个性化策略来增强您的编码能力。编码和记忆形成之间的复杂关系揭示了人类认知的复杂性。编码失败是一种普遍现象，但它是增长的机会。通过确认其意义，您可以采取积极的步骤来增强记忆创造的关键方面。您可以利用各种技术，例如正念实践，助记符设备或生活方式修改，以提高编码效率。研究继续提高我们对编码过程的理解，新发现使我们更加接近释放人类记忆的全部潜力。通过好奇和同情心的挑战，您可以将看起来像是一定的机会转变为与人类心理学复杂性更深入地互动的机会。