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马拉维亚传教团教师培训中心
瓦朗加尔国家理工学院的马拉维亚使命教师培训中心 (MMTTC) 正在为来自州立和中央大学、附属学院、成员学院和私立学院等的教职员工组织“计算机视觉和图像处理的人工智能”在线进修课程。目标：本进修课程的主要目标是让来自全国各地的教职员工从专家那里了解计算机视觉、成像和医疗保健应用人工智能领域的最新发展。本课程旨在提供人工智能、信号处理、生物医学图像处理、生物识别、计算机视觉和脑机接口领域的基础知识、新兴趋势和挑战。本课程主要侧重于提高学员在信号、语音、BCI 和基于生物识别的安全系统中使用人工智能进行研究、测试和咨询的能力。实践培训将增强实践知识。
使用麻疯树油作为储热材料的箱式太阳灶性能评估
太阳能灶是发展中国家的一个好选择，因为这些国家的太阳能潜力很大，可用于环保烹饪并减少森林压力。然而，它们仍然受到太阳间歇性的影响。为了解决这个问题，在本文中，我们制造并试验了一种集成了麻疯树油作为储热材料的箱式太阳能灶。该设计经检验的最高停滞温度为 157.7˚C。记录的烹饪功率在 78.4 到 103.6 W 之间消失，而热效率从 41.26% 到 58.78% 不等。包括充电和放电在内的能量转换循环测试表明，通过灶具损失的 91.18% 的热量可以被储热装置回收，并且在阴天或温度扰动期间，大量的热量会被恢复到系统中。
人工智能 (AI) 技术简介
人们还担心人工智能可能被用于散布虚假信息（故意分享虚假信息），尤其是干涉政治选举。高质量、逼真但虚假的图像已经在互联网上疯传，例如一张人工智能生成的教皇身穿羽绒服的图像和一张据称显示美国前总统唐纳德·特朗普被捕的图像。这两张图片都是人工智能生成的，都是假的，但它们非常逼真，非常令人信服，在家用电脑上仅用几分钟就生成，并在互联网和社交媒体上广泛分享。因此，很明显，人工智能在社会上的大规模实施需要“护栏”来适当使用，这可能包括正式法规、行为准则和最佳实践指导。这些选项在 WTTC 关于“人工智能风险与治理”的随附报告中进行了进一步讨论。
蜱传脑炎 (TBE) 和 TBE 疫苗的使用
a. 微生物学。（1）TBE 病毒是一种单链 RNA 黄病毒，与黄热病、日本脑炎和登革热属于同一病毒家族。TBE 病毒有三种亚型：欧洲亚型、西伯利亚亚型和远东亚型，它们在基因和抗原性上相似，在自然界中不会发生显著的抗原变异。两种或三种亚型通常同时传播。已发现至少 11 种传播蜱种，但大多数传播者是欧洲蜱（I. ricinus）或西伯利亚蜱（I. persulcatus）（西伯利亚和远东蜱）4。感染病毒的蜱的流行率因地点和时间而异。在奥地利和德国南部，发现 1-3% 的蜱携带病毒，但在俄罗斯、立陶宛和瑞士疫情严重地区的蜱携带率在 10-30% 5 之间。蜱有三个不同的生命阶段，主要通过若虫传播。 TBE 病毒可在蜱叮咬后立即传播，早期去除蜱可能无法预防感染。蜱的唾液具有麻醉作用，30% 的确诊病例不记得被叮咬过 4 。
Turbo 编码的安全可靠量子隐形传态
2 = 1 。通过传输经典信息并借助一对额外的纠缠量子比特，可以将这个量子比特从发送器传送到接收器。隐形传态协议不需要传输量子比特 ψ ⟩ 本身，而是使用通过经典信道传递的经典信息以及通过量子信道传递的预共享纠缠量子比特之一，在接收器处重建原始量子比特的副本。因此，QT 系统具有双经典量子信道。更明确地说，通过贝尔测量在发送器处提取有关量子比特 ψ ⟩ 的信息，然后通过经典信道将结果传递给接收器。此信息决定了在预共享量子比特上适当应用单量子比特门，以在接收器处重现隐形传态量子比特的原始状态 ψ ⟩。请注意，在测量之前，量子信道用于从发射器到接收器共享一个纠缠量子比特。然而，只有在实现硬件中的噪声水平较低且经典传输和量子传输均无错误的情况下，隐形传态协议才有效。因此，必须结合量子纠错来保护预共享纠缠量子比特的传输。同样，也需要经典纠错来将测量结果从发射器可靠地传输到接收器。还必须确保传输的安全性，尤其是在量子信道中。经典信道或量子信道（或两者）中的错误都会降低最终隐形传态量子比特的保真度。人们通常认为在隐形传态协议中信道误差可以忽略不计。然而，当隐形传态
敏感性增强光电传感光场采样
提供了光学脉冲电场的时间演变。这一基础概念的基础概念是在不同媒体中对电子过程的广泛和精确研究为广泛而精确的研究铺平了道路。它提供了固体中相干能量转移动力学的子周期分辨率，[6,7]光定位效应的精确时间分解测量，[8-10]以及对超快多体动力学的实时研究。[11–16]另一方面，量身定制的事件电场可用于以类似晶体管的方式来控制光电子中的库层流，从而导致PHZ Optical Gates。[17,18]这个概念自然遵循了介电上光学诱导电流的显着进展，该电流为超快光电开关提供了基础。[19-21]在两种情况下，速度和灵敏度都是超快速光电设备的两个关键参数。设备的频率带宽越大，光象征信息交换越快；灵敏度越高，所需的光强度就越低。操作速度通常受介质的响应时间的限制，而灵敏度则受到光 - 互动横截面的限制。因此，最大程度地提高了光结合信息交换，取决于这两个参数及其优化。这种限制导致了高电子摩托车晶体管的发展，这表现优于基于硅的同行，达到了1.5 THz的显着切换频率。[18,24]各种物理约束限制了传统电子开关的性能和效率，其中一个示例是电子迁移率，通常会随着材料带隙的函数而降低，[22]将开关功能的较低阈值效果，因为材料具有较大的带镜头的材料，可以实现较大的带镜头，从而实现了较大的带材料的潜力。这种突破性的发展为实现第一个固态放大器的操作铺平了道路。[23]在实心光电设备的情况下，存在对脉冲能，带宽和带宽的模拟限制。依靠强场，几乎没有周期的激光脉冲增加了电荷转移到更高传导带的机会，从而限制了光电子控制的限制。[18]这些结合驱动了需要低脉冲能量的新技术的开发，例如利用纳米结构中增强范围的框架[3]或类似于奥斯顿开关的设备。
人工智能（AI）技术简介
还有人担心人工智能可能会被用于传播虚假信息（故意传播虚假信息），尤其是干预政治选举。高质量、逼真但却是假的的图像已经在互联网上疯传，比如一张人工智能生成的身穿羽绒服的教皇图像和一张据称显示美国前总统唐纳德·特朗普被捕的图像。这两张图片都是人工智能生成的，而且都是假的，但它们非常逼真、令人信服，只用家用电脑在几分钟内生成，并在互联网和社交媒体上广泛分享。因此很明显，人工智能在社会大规模实施需要“护栏”来妥善使用，这些“护栏”可以包括正式法规、行为准则和最佳实践指导。WTTC 的随附报告“人工智能风险与治理”中进一步讨论了这些选项。
量化双向量子隐形传态的性能
双向隐形传态是通过共享资源状态和本地操作与经典通信 (LOCC) 在双方之间交换量子信息的基本协议。在本文中，我们开发了两种看似不同的方法来量化非理想双向隐形传态的模拟误差，即通过归一化钻石距离和信道不保真度，并证明它们是等效的。通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态模拟误差的半正定规划下限。我们针对几个关键示例评估了这些界限：当根本没有资源状态时以及对于各向同性和沃纳状态，在每种情况下都找到了一个解析解。上述第一个示例为经典与量子双向隐形传态建立了基准。另一个示例包括由广义振幅阻尼通道对两个贝尔状态的作用产生的资源状态，我们为其找到了模拟误差的解析表达式，该解析表达式与数值估计一致（最高可达数值精度）。然后，我们评估了 [Kiktenko et al ., Phys. Rev. A 93 , 062305 (2016)] 提出的一些双向隐形传态方案的性能，发现它们不是最优的，并且没有超出上述双向隐形传态的经典极限。我们提出了一种可证明是最优的替代方案。最后，我们将整个开发推广到双向受控隐形传态的设置，其中有一个额外的协助方帮助交换量子信息，并且我们为该任务建立了模拟误差的半正定规划下限。更一般地，我们提供了使用共享资源状态和 LOCC 的二分和多分信道模拟性能的半正定规划下限。
将传统的生态知识编织成保护评估
提供土地持有人信息的本地植被监管草案（NVR）图。它提供了在LLS ACT和LLS调节中定义和概述的土地类别的视觉表示。该地图向土地所有者提供了有关立法中描述的土地类别的指导。土地类别将帮助您确定2018年土地管理（本地植被）法规（土地管理法典）或是否可以利用允许活动来清理植被，确定是否需要批准。