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智能技术错误和遗漏保险®应用程序
Notice to Kansas Applicants: An act committed by any person who, knowingly and with intent to defraud, presents,causes to be presented or prepares with knowledge or belief that it will be presented to or by an insurer, purported insurer, broker or any agent thereof, any written statement as part of, or in support of, an application for the issuance of, or the rating of an insurance policy for personal or commercial insurance, or a claim for payment or other benefit根据商业或个人保险的保险单，该人知道该保险，其中包含有关其事实材料的实质性虚假信息；或隐藏有关误导性的目的，有关其事实材料的信息。
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
错误问题的学习
在所有情况下，我们都要求对线性方程式系统提供简短的解决方案，因此称为SIS（简短整数解决方案）问题。我们将研究的SIS问题SIS（𝑛，𝑚，𝑞，𝐵）是由变量数量，方程数𝑛，环境有限场ℤℤℤ𝑞𝑞的数量以及溶液的绝对值b的参数化。也就是说，我们要求每个坐标𝑒∈[−𝐵，−𝐵+ 1，…，𝐵−1，𝐵]。要定义平均案例问题，我们需要指定𝐀和𝐛的概率分布。在本课程的大部分时间里，我们将在ℤ×𝑚𝑞中均匀地随机。有两种不同的定义方法。第一个是在“总”制度中，我们只能从unℤ上方的均匀分布中选择𝐛。“总计”是什么意思？NP中的总问题是每个问题实例的解决方案，可以通过证人进行验证，但是解决方案可能很难找到。一个示例是考虑到您的积极整数𝑁，并要求您进行主要分解。一个非示例是3颜色的问题，在该问题中，您将获得图形𝐺，并要求您使用3颜色。尽管此问题出现在NP中，但并不是总共，因为并非每个图都可以3-色。
药房连续质量改进计划分配错误
更新了2025年3月1日的9/6/2024，《行政法规》的规则4729：5-3-22要求任何被许可作为危险药物的终端分销商许可的药房，以实施用于药房服务的持续质量改进计划。有关该规则的问题，请查看本文档中的常见问题。如果您需要其他信息，请回答问题的最方便方法是通过访问：http：//www.pharmacy.ohio.gov/contact.aspx来发送董事会。经常询问问题Q1）这是否适用于所有被许可为危险药物终末分销商的药房？a1）是。这适用于所有被许可为危险药物终端分销商的药房。它不适用于非药房的末端分销商（例如，处方者诊所，兽医冰期，EMS或阿片类药物治疗计划）。此外，它不适用于药剂师不从事药物分配（例如MTM或咨询药房）的药房。REMINDER: "Dispense" means the final association (sometimes referred to as the “final check”) of a drug with a particular patient pursuant to a prescription, medication order, or other lawful order of a prescriber and the professional judgment of and the responsibility for interpreting, preparing, compounding, labeling, and packaging a specific drug (OAC 4729:5-5- 01 (B) & 4729:5-9-01 (F) ).
解释下面的论文量子误差修正......
通常，计算问题会变得越来越复杂，这要么是由于所需的计算级别、处理类型，要么是因为处理难以处理的多维数据。在过去的十年中，自从 GPU 向普通用户推出以来，许多这些问题已经变得容易解决。特别是近年来，随着机器学习方法的增强。通常，问题的复杂性是 NP-Hard。这种类型的问题可以在复杂的优化系统中发现，例如金融、物流或运输。通常，人们认为量子计算机介于所谓的 P 问题和 PSPACE 之间。具体来说，就是 BQP 型问题；然而，现实情况是，量子计算的真正极限仍然未知，而且无论如何，传统计算机继续表现出卓越的性能。
通过使用检测性参数
摘要 - 近年来，在“人类机器人相互作用”（HRI）的背景下，与错误相关电位（ERRP）的研究是一种与事件相关的电位（EEG）分析（EEG）分析中使用的特定事件相关电位（ERP），它在开发可能学习的Robotic Pros方面越来越引起人们的关注，从而可以学习使用用户的需求和调整时间特定时间。这项工作旨在开发一种创新的方法来离线分类ERRP。此新方法使用称为检测图（用于预测诊断）的参数来识别电势（ERRP）。使用不同的EEG数据集进行了分析，该数据集已预处理。对检测图进行计算，分析，并与文献中已经知道的经典分类方法进行了比较。索引术语 - ERRP，Hjorth的参数，分类，HRI
Mayo：概述 +更新
o样品是𝑎𝑥，𝑏𝑥=𝑎𝑥𝑠𝑥 +𝑒𝑥，用𝑎𝑥，𝑏𝑥∈𝑅=ℤ=ℤ[𝑋]/（𝑋𝑋 + 1）o定义系数嵌入EMB：𝑅𝑅→ℤ𝑞； Emb a X =𝑎0𝑎1…𝑎𝑎。o多项式乘法=乘以偏斜循环矩阵𝐀= skew-
部分端到端强化学习，以抗鲁棒性，以防止建模自动赛车
摘要 - 在本文中，我们解决了在存在实用车辆建模错误（通常称为模型不匹配）的条件下导航时自动赛车的强化学习（RL）解决方案的性能（RL）解决方案的问题。为了应对这一挑战，我们提出了一种部分端到端算法，该算法可以解除计划和控制任务。在此框架内，RL代理会生成一个轨迹，该轨迹包括路径和速度，随后使用纯粹的追击转向控制器和优势速度控制器对其进行跟踪。相比之下，许多当前基于学习的基于学习的（即增强和模仿学习）算法使用了一种端到端方法，从而深层神经网络将传感器数据直接映射到控制命令。通过利用经典控制器的鲁棒性，我们的部分端到端驾驶算法比标准的端到端算法表现出更好的模型不匹配的鲁棒性。
全息量子计算：一种可扩展且误差较小的... - OSF
这项工作引入了全息量子计算，这是一种利用全息原理和 AdS/CFT 对应来解决量子信息处理中的关键挑战（例如可扩展性和纠错）的新范式。通过在高维空间的边界上全息编码量子信息，我们提出了一个框架，与传统的基于量子比特的方法相比，该框架在可扩展性和错误恢复方面有显著的改进。我们用于全息量子计算的综合理论模型包括构建全息量子纠错码，该码具有内在的纠错特性和较低的容错开销。我们提出了利用信息几何编码的新算法，例如弯曲空间上的量子行走和双曲图中的路径查找，展示了潜在的加速和资源效率。此外，我们还探索了在全息框架内实现标准量子算法，例如量子傅里叶变换 (QFT)。本文还详细介绍了使用模拟量子模拟器、超导量子比特阵列和混合经典量子系统的物理实现策略，重点介绍了实现全息量子计算机的实用途径。我们的结果表明，全息量子计算不仅增强了量子计算的能力，而且还深入了解了量子信息、时空和引力之间的基本联系。这种跨学科方法开辟了量子计算和基础物理学的新领域，为后量子密码学、量子模拟和加速科学发现提供了潜在的突破。
全息量子计算：可伸缩和错误 -
这项工作引入了全息量子计算，这是一种利用全息原理和ADS/CFT对应的新型范式，以解决量子信息处理中的关键挑战，例如可伸缩性和误差校正。通过在较高维空间的边界上对量子信息全息编码，我们提出了一个框架，与传统的基于Qubit的方法相比，该框架可显着改善可伸缩性和错误弹性。我们全面的全息量子量子组合的综合理论模型包括构建具有固有误差校正特性的全息量子误差校正代码，并构建较低的跨开销，以实现容错。我们提出了利用信息的几何编码的新颖性，例如在弯曲空间上量子步行和双曲线图中的路径求解，表明了潜在的加速和资源效率。此外，我们探索了全息框架内的标准量子算法（如量子傅立叶变换（QFT））的实现。本文还使用模拟量子模拟器，超导量子阵列和混合经典量词系统详细介绍了物理实施策略，从而突出了实现全息量子计算机的实用途径。我们的结果表明，全息量子计算不仅增强了量子计算的能力，而且还可以深入了解量子信息，时空和重力之间的基本联系。这种相互交流的方法在量子计算和基本物理学方面打开了新的边界，从而在量词后加密，量子模拟和加速科学发现中提供了潜在的突破。