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2050 年欧盟温室气体中和重工业集群对电力、氢能和碳基础设施的需求
摘要 将能源密集型行业的温室气体 (GHG) 排放减少到净零水平是一项非常雄心勃勃且复杂但仍然可行的挑战，正如最近的研究表明在欧盟层面一样。Material Economics (2019) 的“工业转型 2050”具有特别重要的意义，因为它展示了如何基于三大脱碳战略在欧洲化学品（塑料和氨）、钢铁和水泥行业实现温室气体中和。该研究确定了由此产生的对可再生电力、氢气以及二氧化碳捕获和储存 (CCS) 的总需求。然而，它既没有分析所需基础设施所必需的区域需求模式，也没有分析所需的基础设施本身。在此背景下，本文确定了在上述研究中两个能源和 CCS 最密集的脱碳战略将在现有行业结构中实现的情况下，由此产生的欧洲对电力、氢气和 CCS 的额外需求的区域分布。本文探讨了未来的基础设施需求，并确定和定性评估了欧洲最大的工业集群，即安特卫普、鹿特丹和莱茵-鲁尔三角区的不同基础设施解决方案。此外，还粗略地考察了法国南部和波兰的两个工业区。本文表明，工业绿色转型带来的需求增长将需要大量的广告宣传。
纠缠度量简介
纠缠是区分量子理论和经典世界描述的关键概念，它引发了人们的极大兴趣，因为它与我们的日常直觉大相径庭。长期以来，人们只从定性角度看待这一特性，因为人们只认为一个系统要么纠缠，要么不纠缠。但定量考虑一个系统的纠缠程度也具有很强的智力吸引力。换句话说，纠缠程度有不同的吗？如果有，我们该如何用数学方法测量它们？实际上，这个问题在量子信息技术的发展中也发挥着越来越重要的作用，量子信息技术在许多重大创新中都利用了纠缠。事实证明，这个问题的答案并非易事。研究人员提出了许多不同的方法来表征系统的纠缠程度。粗略地说，这些方法称为纠缠测量（我们稍后将给出更精确的定义）。但是这些度量之间没有唯一的全序关系：也就是说，给定两个状态，计算出在一种度量中比另一种状态更纠缠的状态可能在另一种度量中比另一种状态纠缠得更少。这可以理解为不同的度量实际上是为不同的实际目的而创建的。由于度量不同，这种情况可能看起来很令人困惑。幸运的是，
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下一个单词培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
助手回忆录T2024/1289：有关最终预算经济和财政更新2024财政冲动的信息 - 2024年5月13日 - 预算2024信息释放
总结本报告比较了最终预算经济和财政更新2024（BEFU）财政预测的总财政冲动（TFI）指标的结果与指示性的最终BEFU预测以及半年经济和财政更新2023（HYEFU）的预测。关于总财政冲动指标的背景，TFI是政府对总收入需求的财政贡献的衡量标准，从一年到下一年到下一年。TFI定义为“财政余额”的年度变化，这是核心皇冠和皇冠实体剩余现金盈余或赤字，不包括一些不直接影响总需求的项目。1积极的TFI意味着财政政策相对于上一年的总需求贡献更多，反之亦然，但它没有提供有关政策是绝对术语的策略是扩张或收缩的信息。TFI可以粗略地表明财政政策可能对经济的影响。然而，因为它只是衡量了一年到下一年之间的财政余额差异，因此它容易受到数年之间的支出和收入概况变化引起的大规模变化。整个预测期间的平均TFI提供了对财政立场的更完整度量，并且在给定年份中比TFI更重要。平均值可以更好地衡量财政政策的整体宏观经济立场，即政府支出和收入如何在预测期内造成通货膨胀压力和利率的影响。
关于锂离子电池的可用性状态
摘要：锂 - 离子电池已成为电动汽车的牵引力电池。这导致了二人电池不断增长的市场，该电池可用于家庭储能系统等应用。此外，对老年或受损的细胞和包装的可回收性和安全处理变得更加重要。虽然有几个指标，例如健康状况（SOH），权力状态（SOP）或安全状态（SOS），它们描述了电池在定义的生命末端（EOL）之前描述电池的状态，但在达到EOL之后，没有一个一致的分类方法来描述细胞或包装的可用性。拟议的可用性状态（SOU）提供了一个新的指标，该指标可以说明其第一个预期生命周期后的第二寿命，可回收性以及可能需要安全处理锂离子电池的安全性。这项工作提出了一种决策树方法，进而导致五个离散的可用性级别，从而可以快速而粗略地确定SOU以供实际使用。此外，提出了SOU合理连续区域的计算方法。这两种方法均基于基于文献的评级，对风险矩阵中显示的所有相关缺陷和老化机制。最后，提出了一些可用于SOU确定的实验方法。使用决策树的开发方法和动手方法非常适合在回收公司和电池测试实验室中的现实世界应用。
方法 - 单镜
我很高兴感谢几位学生和同事给予我的帮助。 H~l~ne Ardila、Stephen Buuerlield、Maria Carvalho、Lisa King、Ann Knapp 和 Roben Schusano 粗略地完成了翻译的许多草稿的前言部分，作为课堂项目 Jennifer Nash 和 Barbara Todd 完成了大部分初始打字工作。多年来，Marist 计算设施的工作人员也一直支持这项工作，特别是 Cecil Denney、Harry Williams 和 Karen Flowers。如果没有现任学术计算主任 Marybeth Commisso，这本书就永远不会问世。还要衷心感谢 Anne Joi'dan 用计算机生成文本和图形。三位同事通过他们的论文帮助改进了我的介绍：Peter Amato、Italo Benin 和 Leo Bostar；特别感谢 Peter 持续的、几乎每天的对话。学术副校长 Andrew Molloy 和 Marc vanderHeyden 为成功的休假申请提供了支持。还要感谢 Peter 的 Tom Derdak 和 Christine Marra Lang Publishing 使本书诞生。最后，我要衷心感谢 Edgar Morin 的宝贵友谊。Traduaor traduor。我们开始这项工作时的一个鸡尾酒短语，现在已成为现实。作品的丰富性使其无法翻译成其他语言甚至其他媒体。尽管如此，这项任务必须完成，并且没有遗憾。英语公众现在可以阅读 Edgar Morin 方法的第一卷，并成为
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
量化行为以了解大脑
动物质心、椭圆和身份。最粗略地说，动物行为可以通过估计其质心（即中点或重心）随时间的位置来量化。这些质心轨迹被量化为图像坐标序列，反映了动物在其环境中的运动，可用于测量空间导航或运动行为。质心将动物视为一个点，无法捕捉其方向，但可以通过找到环绕动物的椭圆的长轴和短轴来增强这种描述（图 1b）。这是一种方便的通用描述，因为大多数具有中枢神经系统的动物都有相似的身体结构，其中脊髓或腹神经索在细长身体的中心形成一条线。估算质心和椭圆的经典方法主要依赖于背景减法，该算法识别属于动物（即前景）的图像像素，通过找到它们坐标的中点即可计算出质心。当背景与动物形成对比时（例如在背光场所），可以通过对图像强度进行简单的阈值处理来执行背景减法。如果背景是静态的，则可以通过查找中值图像帧来建模；但是，如果动物长时间不动，此方法通常会失败。经典方法采用稳健的算法来建模背景 1 ，但较新的方法已开始使用深度学习来更好地处理更复杂的背景，从而能够在更自然的条件下追踪动物 2 。将椭圆追踪扩展到多种动物使行为描述更加丰富，其中可以使用相对距离和方向等量来推断复杂的社会
计算机若遗漏癌症，就有罪吗？
人工智能 (AI) 被粗略地定义为一种经过编程以模拟人类智能解决问题和学习行为的计算机（机器），它已经改变了我们生活中许多领域（元素）的运作方式。它被广泛应用于银行、遥感、交通、医疗保健等 [1]。在医学领域，人工智能平台已经存在，并且可能很快成为多种胃肠道疾病（包括巴雷特食管、胃和结肠病变）的早期发现、表征和分类不可或缺的一部分 [2-5]。基本上，它代表了计算机衍生的决策算法，这些算法是通过比较特定患者的数据与大量其他患者的数据而开发的，人们一再声称这样的项目将很快实现医生工作的自动化 [1, 2]。在此之前，以及在临床实践中实施和整合人工智能给工程师和医务工作者带来的技术挑战之外，还有一系列悬而未决的问题和法律问题需要解决。由于人工智能机器在我们生活中的广泛存在和不断增加，它们可能很快就会在影响我们的情绪和反应能力方面获得一些社交能力，因此关键问题是人工智能是否会在未来取代医生，以及有多少人会支持这种情况发生。我们从 Wadhawa 等人对 124 名美国胃肠病学家的调查中看到。[6] 其中 86% 的人对在日常实践中应用人工智能有浓厚的兴趣，近 85% 的人认为这会改善他们的实践。另一方面，只有 57% 的人会依赖人工智能做出的决定。因此，关于人工智能是否会在未来取代医生这个问题的答案远非简单明了。有一件事是肯定的，那就是一旦
量子计算谓词绑定承诺及其在 NP 量子零知识论证中的应用
量子比特承诺方案是通过利用量子通信和量子计算来实现比特（而不是量子位）承诺。在本文中，我们研究了通过并行组成通用量子完美（或统计）隐藏计算绑定比特承诺方案（可基于量子安全单向排列（或函数）实现）获得的量子弦承诺方案的绑定性质。我们表明，与平凡的诚实绑定相比，所得方案满足更强的量子计算绑定性质，我们将其称为谓词绑定。直观且粗略地讲，谓词绑定性质保证，给定一组字符串上的任何不一致谓词对（即，该集合中没有字符串可以满足两个谓词），如果可以打开（声称的）量子承诺，使得所揭示的字符串肯定满足一个谓词，则不能打开相同的承诺，使得所揭示的字符串满足另一个谓词（除了可忽略的概率）。作为一种应用，我们在 Blum 的零知识协议中为 NP 完全语言汉密尔顿循环插入了一个通用的量子完美（或统计）隐藏计算绑定位承诺方案。由此产生的协议的量子计算健全性将直接来自承诺的量子计算谓词绑定属性。结合可以类似地建立为 Watrous [Wat09] 的完美（或统计）零知识属性，这产生了第一个量子完美（或统计）零知识论证系统（健全性误差为 1/2），适用于所有 NP 语言，仅基于量子安全单向置换（或函数）。