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监视在道路运输中使用二氧化碳中性燃料的使用跨部门行业评估
工作组对监视方法的全面工作是根据对反托拉斯指南的最严格遵守进行的，确保了整个项目期间的最高法律合规性标准。专业合规律师在工作组的每个会议上都在场，担任反托拉斯法规的警惕监护人，并确保在项目开发的各个阶段精心维护合规性。这些法律专家始终强调遵守会议的预定议程的重要性，并避免了任何可以解释为不适当或潜在的反竞争的讨论或评论。鉴于该项目的协作性质，该项目涉及活跃于汽车价值链不同级别的竞争对手，因此反信任律师对披露任何商业敏感的信息进行了严格的禁令。其中包括但不限于个人公司的价格，利润率，成本，市场预测，生产数据，产能细节，投资计划，业务策略，招标信息和/或合同细节。律师还确保讨论避免了与个人供应商或客户有关的事项，以维持中性且竞争友好的环境。
重新审视在线量子态学习
理论也可能有助于解决量子计算和量子信息中的一些有趣问题（Carleo and Troyer 2017）。在本文中，我们应用在线学习理论来解决学习未知量子态的有趣问题。学习未知量子态是量子计算和量子信息中的一个基本问题。基本版本是量子态断层扫描问题（Vogel and Risken 1989），旨在完全恢复未知量子态的经典描述。虽然量子态断层扫描可以完整地表征目标状态，但成本相当高。最近的进展表明，在最坏情况下完全重建未知量子态需要指数级的状态副本（Haah 等人 2016；Odonnell 和 Wright 2016）。然而，在某些应用中，没有必要完全重建未知量子态。一些辅助信息就足够了。因此，一些学习任务会继续学习将一组双结果测量应用于未知状态的成功概率，并考虑某些指标。其中，阴影层析成像问题 (Aaronson 2018) 要求均匀估计集合中所有测量的成功概率。Aaronson (2018) 表明，阴影层析成像中未知状态所需的副本数量与量子比特的数量几乎呈线性关系，并且与测量次数呈多对数关系。更一般地，它可能不需要均匀估计所有双结果测量中误差内的成功概率。按照统计学习理论的思想，我们可以假设在某些可能的双结果测量中存在一个分布。我们的目标是学习一种量子态，使得从分布中采样的测量分别应用于学习状态和目标状态的成功概率之间的预期差异在特定误差范围内。这被称为量子态的统计学习模型或PAC学习模型。Aaronson（2007）证明，量子态PAC学习的样本数量只随着状态的量子比特数量线性增长，与全量子态层析成像相比，这是一个令人惊讶的指数减少。