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利用低秩矩阵完成实现高效量子态估计
摘要 本文介绍了一种新颖而有效的量子态估计技术，即低秩矩阵完成量子态断层扫描，用于表征纯量子态，因为它只需要非纠缠基和 2 n + 1 个局部泡利算子。这大大降低了过程的复杂性并提高了状态估计的准确性，因为它消除了对纠缠基的需求，而纠缠基在量子设备上很难通过实验实现。这种基于矩阵完成的方法所需的后处理最少，准确性和效率更高，使其成为研究量子系统特性的理想基准测试工具，使研究人员能够验证量子设备的准确性，表征其性能，并探索量子现象的底层物理。我们的数值结果表明，该方法在准确重建真实量子设备上的多量子比特量子态方面优于当代技术，这为量子态表征领域做出了宝贵的贡献，也是可靠部署中型和大型量子设备的重要一步。
东萨福克治理负责人完成报告
公共部门审计任命有限公司 (PSAA) 发布了“审计师和受审计机构的责任声明”。该声明可在 PSAA 网站上查阅。责任声明是指定审计师和受审计机构之间的正式聘用条款。它概述了审计师和受审计机构的不同职责的开始和结束，以及对受审计机构在某些领域的期望。PSAA 发布的“任命条款和进一步指导（2021 年 7 月更新）”（https://www.psaa.co.UK/managing-audit-quality/terms-of-appointment/terms-of-appointment-and-further-guidance- 1-july-2021/）规定了审计师必须遵守的额外要求，超出了国家审计署审计实践准则（准则）和立法中规定的要求，并涵盖了具有重复性的实践和程序事项。本报告仅向东萨福克郡议会审计与治理委员会提供。我们开展工作的目的是向东萨福克郡议会审计与治理委员会陈述我们需要在本报告中陈述的事项，不用于其他目的。在法律允许的最大范围内，我们不接受或承担除东萨福克郡议会审计与治理委员会以外的任何人对本报告或我们形成的意见的责任。未经我们事先书面同意，不得将其提供给任何第三方。
PSG演示厂的批量样品收集
1参见2024年1月17日的Renascor ASX公告。2参见2024年7月11日的Renascor ASX公告。3参见2024年1月17日的Renascor ASX公告。4参见2024年6月24日的Renascor ASX公告。5参见2024年7月11日的Renascor ASX公告。6参见2024年7月11日的Renascor ASX公告。7参见2023年8月8日的Renascor ASX公告。8参见2024年1月17日的Renascor ASX公告。9参见2020年7月21日的Renascor ASX版本。10来源：上市公司报告。不包括没有公开报告澳大利亚，加拿大，英国和美国的主要证券交易所数据的石墨存款。有关采购的更多详细信息，请参见附录2。
一个数据集和基准，用于完成农业机器人水果的形状
摘要 - 由于人口到2050年的人口预计将达到100亿，我们的农业生产制度仍需要使其生产率增加一倍，尽管农业部门的人类劳动力下降。自主机器人系统是通过接管劳动密集型手动任务（如取果采摘）来提高生产率的一种有希望的途径。为了有效，这种系统需要准确监测和与植物和水果相互作用，这是由于农业环境的混乱性而具有挑战性的，例如引起强烈的闭合。因此，能够在遮挡存在下估计物体的完整3D形状对于自动化的操作（例如水果收获）至关重要。在本文中，我们提出了针对农业视觉系统的第一个公开可用的3D形状完成数据集。我们提供了一个RGB-D数据集，用于估计水果的3D形状。特别是，我们的数据集在实验室条件下和商业温室中包含单个甜辣椒的RGB-D框架。对于每种水果，我们还收集了我们用作地面真理的高精度点云。为了获取地面真相形状，我们开发了一个测量过程，使我们能够以高精度记录真正的甜辣椒植物的数据，并以高精度记录，并确定感知的水果的形状。我们释放数据集，该数据集由属于100多种不同水果的近7000个RGB-D帧组成。我们还可以通过基准服务器上的公共挑战进行隐藏测试的形状完成方法评估。我们提供分段的RGB-D帧，并配有相机仪器，以便于获得彩色点云，以及使用高精度激光扫描仪获得的相应高精度，无咬合点云。
2025 年 1 月 31 日 ASX 发布 EM 完成......
本公告可能包含某些“前瞻性陈述”，包括有关 EOS 的业务和运营、市场状况、运营结果、财务状况和风险管理实践的意图、信念或当前期望的陈述。 “可能”、“预期”、“目标”、“应该”、“可以”、“可能”、“预期”、“预测”、“相信”、“计划”等词语和其他类似表述旨在识别前瞻性陈述。未来收益、财务状况和业绩、设立成本和资本要求的指示和指导也属于前瞻性陈述。前瞻性陈述包括预测、未来收益指导和估计，仅作为一般指南提供，不应被视为未来业绩的指示或保证。本公告可能包含此类陈述，这些陈述受与 EOS 投资相关的风险因素影响。前瞻性陈述涉及已知和未知的风险、不确定性和假设以及其他重要因素，这些因素可能导致 EOS 的实际结果、业绩或成就与此类陈述表达或暗示的未来结果、业绩或成就存在重大差异。请读者不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅代表本公告发布之日的观点。
完成测试相沙箱实体产品描述
该产品是一种离线数字支付解决方案，该解决方案利用分布式分类帐技术（DLT）与私人生物识别授权结合使用，以启用脱机卡与卡片和电话交易。这项创新与分布式分类帐的加密术，在卡上生物识别验证和时间有限的余额有关，以确保双重支出。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
Grupo SURA 和 Grupo Argos 之间完成交叉持股的结构
本演示文稿仅供说明之用。有关交易操作的官方信息应通过相关信息机制或哥伦比亚立法规定的股东沟通方式直接通过各公司发布的通讯查阅。向股东提供信息。本材料中包含的有关操作的计算、价值、估计或任何其他信息可能会发生变化或修改。最终信息将在为此类操作定义的法律阶段和实例中呈现给股东。此外，需要重申的是，该操作受公司和监管机构授权的约束，其执行将取决于此。每家公司将通过各自的股东服务渠道处理查询或疑虑。
pointattn：您只需要注意点云完成
点云完成指的是从部分3D点云中完成3D形状是3D点云分析任务的基本问题。从深度神经网络的发展中受益，对点云完成的研究近年来取得了长足的进步。ever，如现有方法所涉及的明确局部区域分区使它们对点云的密度分布敏感。此外，它提供有限的接收场，可防止从远程上下文信息中捕获功能。为了解决问题，我们利用交叉注意和自我注意力的机制来设计新型的神经网络，以通过隐式局部区域分区完成点云完成。提出了两个基本单元的几何细节（GDP）和自我功能增强（SFA），以通过注意机制以简单而有效的方式直接建立点之间的结构关系。然后，基于GDP和SFA，我们构建了一个新框架，该框架使用流行的编码器架构进行点云组合。所提出的框架，即Pointattn，是模拟的，整洁而有效的，可以精确捕获3D形状的结构信息，并以详细的几何形状预测完整的点云。实验结果表明，我们的PointAttn在多个具有挑战性的基准上优于最先进的方法。代码可在以下网址找到：https：//github.com/ohhhyeahhhh/pointattn