我们提出了一个通用框架,用于解决多类分类问题,该框架使用可以解释为模糊集的分类函数。我们在基于量子态鉴别技术的量子启发式分类器领域专门研究这些函数。具体来说,我们使用由给定数据集的训练集确定的模糊可观测量(正算子值测度)来构建这些分类函数。我们表明,一旦这些分类函数从训练数据集的量子编码中“提炼”(在经典平台上),就可以在近期的量子计算机上测试此类分类器。我们将这些实验结果与理论结果进行了比较,并提出了一些问题以供未来研究。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
在PC-Jedi的成功基础上构建了我们引入了PC-Droid,这是一种基本改进的射流颗粒云的扩散模型。通过利用新的扩散公式,对更近期的集成求解器进行研究,并同时对所有喷气类型进行培训,我们能够在所有评估指标中实现所有类型的JET的最新性能。我们通过比较两个基于注意力的架构以及一致性蒸馏以减少扩散步骤的数量来研究生成速度和质量之间的权衡。更快的架构和一致性模型都表现出超过许多竞争模型的性能,其发电时间比PC-Jedi快两个数量级,并且比Pythia快三个数量级。
瑞典出口商品需求疲软在很大程度上是欧元区发展的结果。2023 年,欧元区的 GDP 停滞不前,但失业率仍略有下降,目前处于历史低位。高能源价格和疲软的出口需求拖累了工业生产和出口,而快速的通货膨胀和高利率抑制了家庭消费。PMI 等多项指标(见图 7)表明,欧元区近期的增长将进一步疲软。通货膨胀率在 2023 年迅速回落(见图 6),并将在 2024 年趋于平稳,略低于 2%。因此,预计欧洲央行将在年中左右开始一系列降息(见图 8)。这将逐步刺激 GDP 增长,并将在今年晚些时候有所回升。
美国军队训练中的作战环境。COE OPFOR 包括“混合威胁”,代表用于训练应用和场景的理性和适应性对手。COE 时间段反映了当前训练以及延伸至近期的训练。本章涉及当前时间框架系统。这些表格中的设备列表提供了方便的基线示例,这些示例按能力层级排列,可用于组成用于训练场景的 OPFOR 设备阵列。有关 2014 年之后系统技术能力和趋势的指导,用户可以查看第 10 章“对策、升级和新兴技术”。这些表格提供了近期和中期的能力层级。OPFOR 设备分为四个“层级”,以便为对手描绘系统
4.6.1. 此前,雇主可以扣除在缴费年度内向“核准基金”缴纳的款项。但“核准基金”的定义更为广泛,涵盖各种类型的基金。近期的修订简化了规定,删除了对具体基金类别的详细提及。现在,只要基金在缴费年度继续保持“核准”,雇主在缴费年度内向核准基金支付的任何金额均可扣除。此外,修订还澄清了“核准基金”的定义,即根据《养老金计划监管法》注册的养老金计划。这一变化将扣除范围集中在根据特定监管框架注册的养老金计划,为雇主提供更清晰的指导。
道路和铁路连接以及各种地区运输行业(例如乳制品,林业)由于鉴定出潜在的卸货行业而提供了重型运输(货运,废物)的近期机会。这种近期的运输机会与氢委员会的建模相一致,该氢委员会表明,诸如重型运输到基本运输和轻型商用车辆等氢应用预计将在短期内与化石燃料具有竞争力。用于原料和合成燃料以及作为基线发电的绿色化学品的生产是其他中期机会。该地区的两个深水港口为海上和陆上风力发电提供了重要的物流节点,以及长期运输散装氢或氢衍生物的潜力以及繁重的机会。
为新兴经济体的能源转型提供资金 清洁能源转型正在全球范围内加速发展,2018 年可再生能源累计装机量超过 1000 吉瓦。一些新兴市场的可再生能源市场规模相当可观。然而,这些市场尚属新兴市场,容易受到挑战,而这些挑战可能会阻碍或逆转近期的发展。新兴经济体缺乏运作良好的市场。这使得清洁技术投资风险高,并阻止资本从资本过剩地区流向最需要的地区。CEEW-CEF 满足了增加私人资本流入新兴经济体清洁能源市场的迫切需求,并提高了资本的可负担性。
摘要:我们于2020年11月组织了社会进步的算法基础(AFSA)项目[1],这是一项学术变革领域研究(A)类别下的大型科学研究资助项目,并在过去五年中一直在开展研究活动。本研究项目的目的是将推动当今高度信息化社会的算法技术的进步系统化,将其以各个领域的科学家和工程师可以理解的形式广泛而自由地应用于学术知识,并将其发展为作为社会变革源泉的基础研究领域。在本次演讲中,我将介绍该研究项目的概况和近期的研究活动,并讨论该项目与人工智能基本问题的关系以及未来前景。