《多尼亚-埃克特萨德报》在评论中就伊朗与英法德三国的新一轮会谈发表了看法。该报称:“伊朗与欧洲第二轮会谈于周一在瑞士日内瓦开始。在特朗普重返白宫前一周,这些会谈具有重要意义。会谈中提出了四个主要议题。与双边关系有关的挑战、制裁、核问题和伊核协议相关问题以及乌克兰和加沙战乱。”无论双方的优先事项如何,以及达成可接受谈判形式的意愿和明确计划如何,所有问题都与德黑兰和欧洲首都无关,但这一进程的一个重要部分与特朗普重返白宫有关。换言之,特朗普对乌克兰和加沙和平的承诺自然会影响伊朗与欧洲的关系,减少挑战,双方可以更加专注于双边关系和解决相关问题。但核问题,尤其是伊核协议,仍然面临不确定性。
一部名为《RUR》的电影,讲述了自动化生物反抗人类的故事。艾萨克·阿西莫夫的“机器人三定律”8 后来扩展为“机器人四定律”,引起了几十年的争论。即使是一份涉及人工智能的电影名单 9 ,也因其对人机交互的处理而令人印象深刻:《大都会》,1927 年上映;《地球停转之日》,1951 年;《2001:太空漫游》,1968 年;《西部世界》,1973 年;《星球大战》,1977 年;《战争游戏》,1983 年;《终结者》,1984 年;《霹雳火》,1986 年;《星际迷航:世代相传》,1994 年;《黑客帝国》,1999 年;《人工智能》,2001 年;《我,机器人》,2004 年;《机器人总动员》,2008 《机器人与弗兰克》(2012 年);《机械姬》(2015 年);《银翼杀手 2049》(2017 年);还有许多其他。同样,电视和流媒体电影也大力探讨了这些主题。10 从某种意义上说,学术兴趣在关注伦理问题和人工智能方面正赶上流行文化。
长寿工作组,由美国空军和 NASA 赞助,其中与用于太空储能的高速纤维增强复合材料转子相关的测试和设计方法是当前最受关注的。纤维增强聚合物复合材料转子由于其高强度密度比而对轻型飞轮储能装置很有吸引力。研讨会上举行了两场以复合飞轮为重点的会议。演讲涵盖了广泛的主题,包括:最新评论、材料特性测试、无损评估、制造、时间相关变形、爆破测试和遏制。研讨会的第二个重点领域涉及与复合材料行为和验证测试策略相关的计算模拟。两场会议和一次小组讨论专门讨论计算模拟。其他三场会议涵盖了基础设施应用以及测试和设计的一般主题。研讨会上共发表了 28 篇论文。
您的意见是什么? 为了履行基金会独立和无党派传播客观安全信息的使命,FSF 出版物征集可靠的投稿,以促进对航空安全问题的发人深省的讨论。 如果您有适合《航空力学通讯》的文章提案、完整的手稿或技术论文,请联系出版总监。处理手稿时会采取合理的谨慎态度,但飞行安全基金会对所提交的材料不承担任何责任。出版工作人员保留编辑所有已发表投稿的权利。基金会购买手稿的所有权利,并在出版后向作者付款。如需更多信息,请联系出版部。
图上的组合优化 (CO) 是一个关键但具有挑战性的研究课题。最近的量子算法为解决 CO 问题提供了新的视角,并有可能展示出量子优势。量子近似优化算法 (QAOA) 是一种众所周知的由参数量子电路构建的 CO 量子启发式算法。然而,QAOA 最初是为无约束问题设计的,电路参数和解是通过耗时的迭代联合求解的。在本文中,我们提出了一种新颖的量子神经网络 (QNN),用于以监督的方式学习 CO 问题,以获得更好、更快的结果。我们专注于具有匹配约束和节点置换不变性的二次分配问题 (QAP)。为此,设计了一种称为 QAP-QNN 的量子神经网络来将 QAP 转换为受约束的顶点分类任务。此外,我们在 TorchQauntum 模拟器上研究了两个 QAP 任务:图匹配和旅行商问题,并通过实证证明了我们方法的有效性。
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而,在许多情况下,从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要,在许多信号和图像处理问题中,训练数据稀缺,一方面的多样性很大,另一方面,数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键,它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络,或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上,但我们调查的大多数方法都是针对通用信号(具有可以与噪声区分开的反复图案的向量)得出的),因此适用于其他模式。
抽象的目标是确定口服微生物群的特征以及龋齿的关系和牙周与牙周状态的关系,年龄在0至18岁的患者患有非综合裂唇唇唇cle裂(CLP)的患者。材料和方法对文献进行了系统的综述。咨询了五个数据库,包括英语,西班牙语和葡萄牙语的发行。 分别通过纽卡斯尔 - 果酱量表和配偶指南进行了观察研究质量和实验研究的评估。 使用Rev Manager 5.4确定了研究偏见的风险,并对5个出版物进行了荟萃分析。 结果,患有唇裂和pa裂的儿童和青少年的致菌素菌群与没有裂缝的儿童相似,尽管具有较高的链球菌突变和乳酸杆菌的计数。 牙周病生成菌群与存在弯曲杆菌属,螺杆杆菌菌群,核细菌核细菌,prevotella Intermedia/ nigrescens,parvimonas micra和parvimonas micra和卟啉单胞菌,被认为具有高病原体能力的微生物。 Heterogeneity was shown in relation to the microbiota and the type of fissure, presenting numerous microorganisms associ- ated with the pre- and post-surgical condition (cheilorrhaphy and palatorrhaphy) such as Staphylococcus aureus, Streptococ- cus beta hemolyticus, Klebsiella pneumoniae and Klebsiella oxytoca, Moraxella catarrhalis,Candida spp,念珠菌,念珠菌Krusei和Tropicalis。咨询了五个数据库,包括英语,西班牙语和葡萄牙语的发行。分别通过纽卡斯尔 - 果酱量表和配偶指南进行了观察研究质量和实验研究的评估。使用Rev Manager 5.4确定了研究偏见的风险,并对5个出版物进行了荟萃分析。结果,患有唇裂和pa裂的儿童和青少年的致菌素菌群与没有裂缝的儿童相似,尽管具有较高的链球菌突变和乳酸杆菌的计数。牙周病生成菌群与存在弯曲杆菌属,螺杆杆菌菌群,核细菌核细菌,prevotella Intermedia/ nigrescens,parvimonas micra和parvimonas micra和卟啉单胞菌,被认为具有高病原体能力的微生物。Heterogeneity was shown in relation to the microbiota and the type of fissure, presenting numerous microorganisms associ- ated with the pre- and post-surgical condition (cheilorrhaphy and palatorrhaphy) such as Staphylococcus aureus, Streptococ- cus beta hemolyticus, Klebsiella pneumoniae and Klebsiella oxytoca, Moraxella catarrhalis,Candida spp,念珠菌,念珠菌Krusei和Tropicalis。荟萃分析表明,嘴唇和pa裂的患者患有龋齿的可能性是对照组的2.03倍(p <0.005)。在菌群中的结论中,微生物的多样性可能会根据裂缝和手术干预的类型而变化,使患者更有可能的龋齿可能性,重要的是要考虑到用于描述口服微生物群以比较不同研究的技术。研究微生物群的临床相关性以及龋齿和牙科与唇lip裂的牙科状态的关系,可以促进患有这些疾病的患者的全面护理。
形状通常旨在满足结构的适当状态,并在物理世界中提供特定的功能。不幸的是,大多数现有的生成模型主要是基于几何或视觉合理性,而无视物理或结构约束。为了补救这一点,我们提出了一种新颖的方法,旨在赋予深层生成模型的物理推理。特别是我们引入了一个损失和学习框架,该框架促进了生成形状的两个关键特征:它们的连通性和身体稳定性。前者确保每个产生的形状由单个连接的组件组成,而后者则在受重力时促进该形状的稳定性。我们提出的身体损失是完全不同的,我们证明了它们在端到端学习中的使用。至关重要的是,我们可以证明可以实现此类物理目标,而无需牺牲模型的表达能力和生成结果的可变性。我们通过与状态的深层生成模型,我们所提出的方法的效用和效率进行了广泛的比较,同时避免了训练时可能昂贵的可分化物理模拟。
数学史在数学教育中起着重要作用。本文在分析数学史在数学教育中的作用时,关注古老的计算工具——算盘。算盘是历史上已知最古老的手工计算工具,在古代美索不达米亚、埃及、希腊和罗马都有使用,而算盘的改进模型仍在使用。本文介绍了历史上出现的不同版本的算盘(萨拉米斯、罗马、中国、日本、俄罗斯和印度算盘(机械和数字)),特别强调了日本算盘(Soroban)的重要性,它被认为是最有效的版本,因为它仅适用于十进制数字系统。本文旨在通过理论分析的方法探索算盘在儿童数学教育中的作用、价值和应用可能性。我们特别关注算盘在以下数学教育方面的应用:学习心算、理解数字的局部值、儿童智力发展、治疗发育障碍儿童(主要是视力和听力障碍儿童),以及其作为激发解决问题能力的手段的贡献。
深度加强学习(DRL)在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而,对于许多现实世界应用,标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复,特别是在关键问题问题上,发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是,他们没有考虑当前的安全性能的信息;因此,它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里,我们提出了基于估计的深度强化学习(稀有)中的状态,该框架介绍了两种创新:(i)将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段,即,在未访问的状态和(ii)估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中,gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明,这两种创新都是有益的,并且在经验评估中,罕见的优于深度学习和探索等基线。