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World File Search System说明性
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化
开发计划计划地方发展计划2和3
制定本地发展计划的过程最近发生了变化，计划本身将更具说明性，而不是基于文本，重点是我们想要在当地发生的事情，而不是作为一组广泛的政策，对这些政策进行了评估和考虑。已经引入了计划制定过程中的新阶段，并删除了一些旧阶段。这些变化旨在鼓励在此过程的早期与公众和其他利益相关者进行更多咨询和合作。苏格兰政府已发布法规，以帮助指导新的计划准备过程，但该过程的全部细节和实用性尚未确定。我们最近采用了我们为南艾尔郡的第二个地方发展计划，但是现在我们还必须开始准备随后的第三个制定计划。该过程正在进行和发展。
到100-Zero-carbon-Power-by-2035-Without- ...
到2035年，存在几种说明性途径可达到100％的零碳电力，这可能使电力成本与今天大致相同。2035年报告使用高级网格建模来探索到2035年零碳电的路径。发现，美国可以每小时可靠地满足电力需求并清理电力部门，同时与今天的水平相比，客户的成本约为10％。，由于太阳能，风能和电池的成本暴跌，我们甚至可以比五年前想象的更具成本效益的电力系统脱碳。这说明了今天开始大规模脱碳化电力系统的机会，建立大量零碳电力并支持每年超过一百万个额外的工作。
人工智能与投资管理行业
就像机器能力已添加到几乎所有类型的设备（例如电动牙刷）中一样，未来，通过人工智能实现的机器认知能力将应用于几乎所有流程。目前，我们仍处于这一进程的早期阶段，但我们已经看到人工智能在价值链中应用了 40 多种不同的应用，这些应用都在创造业务。一位首席执行官评论说：“如果计算能力和数据生成继续以目前的速度增长，那么 25 年后，机器学习可能会参与 99% 的投资管理。” 下面，我们重点介绍了价值链不同部分中人工智能用例的典型目标以及一些说明性示例。
MSE 420/514
成分和加工决定了材料的原子晶格、结构和微观结构，进而决定了材料的物理性质。这些关系是与结构和相相关的热力学物理学。本课程的目标是将基本理论应用于冶金系统，以了解其性质和性能。此外，学生将获得对微观结构合金结构、缺陷、沉淀物、应力的说明性类别的基本了解，以及它们在每类材料中的表现方式，并介绍当前最先进的先进制造技术。对物理冶金学的理解非常有助于操纵、开发和利用在材料科学和工程高级研究中有效发挥作用的材料系统和/或在工业/政府中担任相关职位。
董事会报告附件 - 投资者 - Larsen & Toubro
公司秘书与 CMD 协商后准备议程和说明性说明，并提前分发给董事。每位董事均可自由建议将项目列入议程。董事会每季度至少召开一次会议，除其他事项外，还负责审查季度业绩。必要时，董事会将召开额外会议。独立公司/业务部门向董事会介绍业务运营情况。必要时，将邀请高级管理人员为董事会正在讨论的项目提供额外意见。董事会各委员会主席向董事会成员通报委员会会议上的重要问题和讨论内容。委员会会议记录也分发给董事会。
复杂动态环境中的微状态 - BORIS
图 4 EEG 和伪影：(a) 参考点的变化降低了频谱中的飞机结构振动模式，如飞行前和飞行时 Cz 电极中的原始信号所示。(b) 和 (c) 中显示了 ICA 表征的一些说明性伪影。我们选择了相应 IC 活动的 1 分钟特征段。数据被分段以方便可视化。发动机故障发生在第 30 段左右。(b) 显示与发动机相关的组件，其活动呈现周期性模式，当发动机关闭时停止。(c) 说明与参与者运动相关的组件，其特征是短暂的峰值
CDI 简报 2023 年 6 月：人工智能和聊天机器人革命
2022 年 11 月底，大型语言模型 (LLM) 的世界发生了变化。GPT-3 中的核心模型经过各种幕后微调和提示，创造出可以直观地作为完全自然语言聊天机器人工作的东西，而不需要用户提供必要的提示和说明性示例来引出所需的响应。2023 年初，大型语言机器 (LLM) 聊天机器人（如 Open AI ChatGPT 1 、BING（微软） 2 和 BARD（谷歌） 3）推出，旨在改变广泛主题的信息知识共享。他们各自使用自然语言处理技术以对话方式生成问题的答案。2023 年 4 月，亚马逊宣布正在开发改进的 LLM 来为 Alexa 4 提供支持。