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深层区域：误解与挑战 - 美国陆军
空间纵深 许多部队严格按照其边界或火力控制措施 (FCM) 来定义纵深区域。最常见的情况是，师将纵深区域定义为其协调火力线 (CFL) 和火力支援协调线 (FSCL) 之间的地形。这导致了几个问题。首先，这种方法导致规划人员将纵深视为一项独立的工作，从而将师的纵深和近距离作战脱钩。这样，师可以在其指定的纵深区域瞄准和塑造目标，但这些塑造努力不一定支持或为当前或下一次近距离战斗设定条件。2 其次，通过仅在空间中定义纵深区域，部队通常会因为其定义的纵深区域缺乏敌人而忽视纵深作战。这通常会将部队的注意力缩小到其近距离区域，从而减少其在更大作战范围中的塑造努力。最后，部队通常无法以前进的速度转移边界或 FCM，导致纵深和近距离区域融合。3 这通常会导致区域责任方面的混乱以及错失瞄准机会。
OWI-RAMS DTSCF - 深层供应链金融
我们新的 10 亿美元 AAOIFI 1 伊斯兰教法合规 DTSCF 投资策略将赋能中东、欧洲和远东地区的各种金融机构，包括银行、资产管理公司、养老基金和家族理财室，通过向信贷质量高、回报丰厚的服务不足的借款人提供急需的流动性来弥补贸易融资缺口。该策略将伊斯兰教法原则与联合国可持续发展目标相结合，提供全面的解决方案，扩大深层次供应商的伊斯兰融资渠道。这种方法专门支持全球供应链中 2、3 和 4 级的中小企业，推动服务不足市场的包容性增长和复原力。
通过深层强化原子与场的耦合……
量子计算和通信领域取得了突破性进展 [ 3 ]，其灵感来源于 P. Shor [ 4 ] 提出的整数因式分解量子算法。20 世纪 90 年代初，量子逻辑运算实现方案的理论提出与物质与场相互作用领域的进展相结合，为量子信息论奠定了基础，使得该学科目前成为一个独立的、最为突出的研究领域。除了通过实验建立了量子信息处理的原理证明 [ 1 – 3 ] 之外，量子力学的基础 [ 1 , 2 , 5 ] 也受益于理论与实验的对话，这种对话涉及物质与场相互作用物理、核磁共振、冷原子和固体物理等多个领域。除了量子量子比特和算法所带来的计算增益之外，本研究的目标是在物质-场相互作用领域，研究通过加强迄今已实现的物质-场耦合来进一步增加这种增益的可能性。这种加强将导致物质和场之间激发交换的时间更短，从而导致量子信息处理的时间更短。为了实现它，我们转向 20 世纪 90 年代后期发生的另一项重大进展：PT 对称哈密顿量的量子力学 [ 6 , 7 ] 。与量子信息领域的情况类似，伪厄米量子力学目前是一个独立的研究领域，得益于强大的活动和有趣的结果 [ 8 ] 。我们注意到，实现比厄米量子力学更快的可能性早在参考文献 [ 9 ] 中就有所设想。接下来面临的挑战是量子最速降线问题：寻找一个哈密顿量，它能够在最短的时间间隔 τ 内控制从给定初态到给定终态的演化。作者得出结论，对于厄米哈密顿量，τ 有一个非零的下界，而对于伪厄米哈密顿量，它可以任意小。然而，与这一非凡结论相反的是，后来发现 [ 10 ]，[ 9 ] 中提出的方法存在不一致性，这实际上阻碍了它实现比厄米更快的演化。我们在此提出的协议是一种通过伪厄米相互作用加强原子-场耦合来实现比厄米更快演化的替代方法。此外，加强原子-场耦合在量子光学中有着广泛的实际应用 [ 11 ]。
朝着比较深层生成模型的可识别性
基于目标的投资（GBI）构成了投资的方法，专注于帮助投资者通过投资组合管理[1]实现其明确定义的短期财务目标。为了表明，长期投资者可能希望在退休时达到目标财富水平。可以简单地将结果目标表示为二进制函数，以指示是否已实现了投资目标。在这种范式下，风险定义为未达到所需目标的概率。这与经典的投资组合优化方法形成鲜明对比，通常基于均值优化[2]，其中风险以价格波动为代表，上行价格和下行价格移动等效地处理。鉴于GBI需要动态响应时变特征（例如当前的财富水平和剩余时间），因此可以将其框起来，作为在不在的情况下进行连续决策的问题。因此，可以通过深度加强学习（DRL）技术自然解决。为了确保在现实世界中的高性能下，GBI框架还应考虑另一个动态：金融市场的非平稳性[3]，包括突然的政权转换。不明确，在经典投资组合优化中，Legime-
印度的深层技术愿景
国家预防和控制癌症，糖尿病，心血管疾病和中风（NPCDC）的计划正在国家卫生任务（NHM）下实施。中央政府正在实施加强三级护理癌症设施计划，以支持该国不同地区的州癌症研究所（SCI）和三级护理中心（TCCC）的建立。肿瘤学在各个方面都重点是新的AIIMS和Pradhan Mantri Swasthya Suraksha Yojana（PMSSY）的许多升级机构。负担得起的药物和可靠的治疗植入物（AMRIT）DEENDAYAL出口已在159家机构/医院开放，目的是使患者以折扣价提供癌症和心血管疾病药物和植入物。Jan Aushadhi商店由制药部建立，以可承受的价格提供仿制药。全局：
深层古生物学和DNA存活的极限
摘要恶性神经胶质瘤的渗透性会导致活性肿瘤扩散到周围的水肿中，即使在对比度注射后，在常规磁共振成像（CMRI）中也不可见。MR弛豫计（QMRI）测量弛豫率取决于组织特性，并可以提供其他对比机制，以突出非增强的浸润性肿瘤。在考虑深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W次和对比度，T2W和FLAIR）以及定量（对比前和后对比度r 1，r 2和Proton密度）中，从23个典型的RADI中获得了一名典型的RADI，与CMRI数据相比，与CMRI序列相比是否提供了其他信息。在考虑基于深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W per和Contyptrast和Contypontast，T2W和FLAIR），T2W和FLAIR）以及定量（前后和后对比度R 1，R 2和Proton MINID）MR研究中获得了23个典型的RADI较高的RADI，则获得了GREN。2D深度学习模型对使用CMRI或QMRI进行了横向切片（n = 528）的培训（n = 528），以进行肿瘤检测和分割。此外，对定量r 1和r 2的趋势通过模型解释方法与肿瘤检测相关的区域速率进行了定性分析。肿瘤检测和分割性能，用于对比前和对比后训练的模型最高（检测MATTHEWS相关系数（MCC）= 0.72，分割骰子相似系数（DSC）= 0.90），但是与CMRI相比，差异并不统计具有统计学意义。对使用模型识别的相关区域进行的总体分析表明，在CMRI或QMRI上训练的模型之间没有差异。查看各个病例时，注释以外的大脑区域的松弛率与肿瘤检测相关，在大多数情况下类似于注释中的区域类似的对比注射后显示出变化。总而言之，对QMRI数据培训的模型获得了与接受CMRI数据训练的模型相似的检测性能和分割性能，并在类似的扫描时间内定量测量脑组织性能。在考虑单个患者时，通过模型确定的区域的放松率分析表明，基于CMRI的肿瘤注释以外存在浸润性肿瘤。
更深层再生业务指南
私营部门越来越多地接受再生农业，原因有几个。首先，价值链的弹性取决于它。农业产业高度依赖于生态系统服务的自然，使其特别容易受到气候变化，生物多样性损失和缺水的影响。第二，公司和金融机构正在从自愿到强制性的可持续性报告和披露，其中包括雄心勃勃的零排放和自然阳性策略。第三，再生农业的金融投资正在上升，支持和降低农民向这些做法的过渡。 1此外，北美和欧盟等地区的有利政策环境正在为采用再生农业提供激励措施，鼓励企业倡导这一事业。第三，再生农业的金融投资正在上升，支持和降低农民向这些做法的过渡。1此外，北美和欧盟等地区的有利政策环境正在为采用再生农业提供激励措施，鼓励企业倡导这一事业。
深层物种分布建模的框架
本文描述了一个深-SDM框架Malpolon。用Python编写并建立在Pytorch图书馆的基础上，该框架旨在促进深层物种分布模型（DEEP-SDM）的培训和推断，并为只有General Python语言技能（例如，模型的生态学家）的用户共享，他们对测试对建立新SDM的深度学习方法感兴趣。更多的高级用户还可以从框架的模块化中受益，通过覆盖现有类，同时利用Press-button示例来运行更具体的实验，以使用自定义或提供的原始和预处理的数据集来训练Multiple分类任务上的神经网络。该框架是在GitHub和Pypi上开源的，并在各种情况下进行了广泛的文档和使用示例。Malpolon提供直接的固定，基于YAML的配置，并行计算，多GPU利用率，基线和基础模型，用于基准测试以及广泛的教程/文档，以增强生态学家和研究人员的可访问性和性能可及性。
深层供应链融资：解锁电势
冠状病毒疾病大流行暴露了跨越边界和行业的供应链的脆弱性和效率低下。最近的宏观经济发展和地缘政治紧张局势加剧了这些脆弱性，增加了全球供应链的复杂性和脆弱性。此外，环境影响，经济利益的不平等分配，人口贩运和剥削以及人类奴隶制和童工在供应链中的存在已被关注。在这个不断发展的环境中，在社会中经常被忽视和脆弱的创新金融解决方案对于提高整体供应链弹性至关重要。This includes an ability to respond effectively to unexpected developments and crises.供应连锁店不仅仅是直接供应商；在更深层次的供应链中运营的供应商对于