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World File Search System现实主义
量子非局域性的无检测漏洞测试，以及......
在1935年，爱因斯坦，波多尔斯基和罗森建议某些量子机械状态必须违反一个或两个基本的经典假设（遥远的事件不能改变附近的测量结果）和现实主义（现实效率）和现实率（仅取决于潜在的测量结果）。这些非经典的两个粒子状态表现出多基础相关性（或反别常），被称为“纠缠”。''因为地方和现实主义对古典直觉是如此重要，所以20世纪物理学的中心辩论围绕以下问题：量子力学的替代方案（一种当地现实的理论）是否可以解释纠缠看似非分类的关系？在1964年，贝尔通过分析在任何经典系统的集合上进行的测量之间的允许相关性的限制，从而在实验中设计了一种方法[2]。如果在有足够的理想条件下进行，违反贝尔的不平等将最终排除所有可能的当地现实理论。尽管纠缠已在实验中被剥夺，并且在无数非理想的实验中违反了贝尔不平等[3-12]，但这些实验中的每一个都无法克服至少两个关键障碍中的至少一个。到目前为止，这些漏洞仅使用纠缠光子封闭[8，13]；可以在不同方向行驶的光子在第一个障碍 - 位置漏洞 - 使地方现实理论可能依赖于从一个纠缠粒子发送给其伴侣的某种类型的信号（例如，包含有关特定测量的信息的信号），或从测量粒子上执行的特定测量值，或者是根据测量源为源源到源源（已知按源源）（已知的选择）（已知的选择）。
量子信息处理理论 - Dheeran E. Wiggins
(i) 系统准备：设置系统的初始状态。 (ii) 系统演进：动态地发展系统。 (iii) 系统测量：与某些测量设备耦合以观察结果。 1 1：值得注意的是，量子力学告诉我们如何用数学方法计算实验系统的概率。然而，量子力学对科学现实主义提出了一些重大挑战。量子可观测量会因测量而改变，无论是对其自身还是对“相关”可观测量的测量。我们通常通过数学工具来表示量子态，如“纯态”向量 ji 和“混合态”密度矩阵。这些表示是否真实，再次是一个科学哲学问题。无论哪种情况，密度矩阵都允许计算测量结果。
打击网络犯罪，释放发展中国家的数字潜力
本文分析了发展中国家的网络犯罪形势，特别关注了对其经济福祉的威胁。它强调了网络犯罪活动的当前趋势，并讨论了从事网络安全的实体面临的各种挑战。本文的主要目标是加强发展中国家的地位，为如何构建安全的数字未来提供多方面的建议——尤其是针对政治领导人和政策制定者。为此，本文研究了两种网络安全方法：“数字乐观主义”和“数字现实主义”，以及可以从这些方法中吸取的教训。本文建议迈向“数字实用主义”的新时代——这种方法可以帮助为数字革命奠定坚实而安全的基础。
全印度医学科学研究所...
1 Anaesthesiology FA01 1 1.公共卫生，医疗保健管理，企业管理或同等学历的硕士学位是由公认的大学授予的相关学科的同等学历，平均总数占总数的60％，或大学赠款委员会（UGC）的平均水平平均水平。2。候选人具有良好沟通，研究能力和领导能力的技能，他们热衷于从事更高的研究并从事学术和研究职业的参与。定性研究，系统评价，现实主义评论的经验2.分析软件（NVIVO，MAXQDA，SPSS，Microsoft Excel等）的经验进行临床/社区试验和重症监护研究的经验4.经历ICU/气管造口术患者。” div>
基于学习成果的课程框架 (LOCF) ...
CO1. 了解现代西方政治思想的基本背景及其在启蒙运动中的起源和在现代性中的发展，特别关注马基雅维利在政治领域概念化现实主义和世俗主义方面的贡献。 CO2. 通过社会契约理论的棱镜，提供对方法论、人性、国家和政府性质、自由主义、民主等的理解和评估。 CO3. 鼓励对英国自由主义政府实验进行比较研究，特别参考功利主义哲学。 CO4. 引导学生对保守派对自由主义哲学的强烈反对进行调查研究，特别关注德国唯心主义哲学家。 伊曼纽尔·康德和G. W. H.黑格尔。
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
![arxiv：2101.07906v1 [cs.hc] 2021年1月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\34dd7d2960da2e1349c68c7dbdbf02e6e42c1342.webp)
arxiv：2101.07906v1 [cs.hc] 2021年1月20日
1简介虚拟现实（VR）与传统媒体固有不同，因为它引入了额外的自由度，更广泛的视野，更复杂的声音空间化，甚至可以使用户控制相机。VR沉浸式设置（例如头部安装的显示器（HMD）或类似洞穴的系统）有可能改变消费内容的方式，增加现实主义，沉浸和参与度。这影响了许多应用领域，例如教育和培训[29]，康复和神经科学[183，237]或虚拟摄影[194]。这些系统的关键方面之一在于它们能够从不同方式（主要是视觉和听觉，但也是触觉，嗅觉，味道或本体感受）重现感觉信息的能力，从而使它们具有前所未有的潜力。
网络现实的灾难场景开发和建模
缺乏影响网络保险市场的严重灾难性损失事件，这意味着系统性网络风险模型中的参数将固有地包含一定程度的主观性。但是，这并不意味着模型的输入不能完全合理，解释和证明。伙伴关系已格外小心，以使该模型尽可能简单和透明，也得到了很好的证明。外部专家，并在整个论文中参考了现有的学术和行业研究。本文使用的索赔和事件响应费用假设基于现实主义的实际索赔经验，但汇总和平滑以保留客户的机密性。希望这能为系统性网络风险的建模者提供基准，以校准事件成本。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。