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量子的机遇与挑战...
背景：量子计算 (QC) 是一种新兴技术，有可能彻底改变我们未来解决计算力学问题的方式。然而，与传统高性能计算相比，QC 的潜在优势并非毫无代价，而是需要从头开始重新设计解决方案，即利用量子力学原理（如态叠加、纠缠和量子并行）的量子或混合量子经典算法。它还需要重新考虑整个问题的公式，因为如果用户试图提取量子 CFD 计算的完整解场，那么潜在的计算优势很容易被破坏，这将需要多达指数级的计算。
跨学科融合方法 - 人为因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线路中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体引起的空间和时间不均匀性，这些不均匀性在不同尺度水平上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。知识的创造
跨学科融合方法 - 人的因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体中引起的空间和时间不均匀性，这种不均匀性会在不同尺度上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。创建各种性质的分形和多重分形信号动态结构的认知图形图像知识库将允许找到大脑和计算机单独无法获得的解决方案。跨学科收敛方法及其工具在人类操作员的电生理信号中的应用展示了优势和新的可能性。特别是揭示了决定困难条件下人为因素表现的隐藏时空关系。正在讨论收敛方法对操作员（飞行员、调度员等）的培训和预测活动的创新潜力。关键词：人为因素；人机交互；认知工效学；认知图形；系统动力学；收敛方法；3D建模。
当前影响中央银行的法律问题 - IMF eLibrary
历史告诉我们科学发展的连续性。我们知道，每个时代都有自己的问题，下一个时代要么解决这些问题，要么将其视为无用之物而将其抛在一边，并用新问题取而代之。如果我们想了解数学知识在不久的将来可能的发展，我们必须让悬而未决的问题在我们脑海中浮现，并审视当今科学提出的问题，我们期待未来能够解决这些问题。在我看来，处于世纪交汇处的今天非常适合对问题进行这样的回顾。因为一个伟大时代的结束不仅让我们回顾过去，而且还将我们的思想引向未知的未来。
对以人为本的议程的挑战？
国际劳工组织以人为本的议程将所有人的需求、愿望和权利置于经济、社会和环境政策的核心。在企业层面，这种方法要求更广泛的员工代表性和参与度，这可能是生产力增长的有力因素。然而，以人为本的议程在工作场所层面的实施可能会受到企业人力资源管理 (HRM) 各个领域使用人工智能 (AI) 的挑战。虽然企业在许多人力资源管理领域都热情地拥抱人工智能和数字技术，但他们对此类创新如何影响劳动力的理解往往落后或不被视为优先事项。本文提供了有关何时何地应鼓励在人力资源管理中使用人工智能的指导，以及在哪些情况下它可能会导致比它解决的问题更多的问题。
当前影响中央银行的法律问题 - IMF eLibrary
历史告诉我们科学发展的连续性。我们知道，每个时代都有自己的问题，下一个时代要么解决这些问题，要么将其视为无用之物而将其抛在一边，并用新问题取而代之。如果我们想了解数学知识在不久的将来可能的发展，就必须让悬而未决的问题在我们脑海中浮现，并审视当今科学提出的问题，我们期待未来能够解决这些问题。在我看来，处于世纪交汇处的今天非常适合对问题进行这样的回顾。因为一个伟大时代的结束不仅让我们回顾过去，而且还将我们的思想引向未知的未来。
雷达与电子制图集成的影响
当电子海图首次推出时，许多人反对在海图上加入雷达图像。多年来，这种情况已发生重大变化。如今，大多数复杂的海图系统（例如被归类为电子海图显示和信息系统 (ECDIS) 的系统）都能够同时显示雷达信息和海图信息。从用户的角度来看，这种组合提供了一种强大的工具，可提供更安全、更高效的导航。将海图和雷达结合起来的好处远远大于两者的总和，因为它们提供了对以前不那么明显的问题的新见解和认识。同时，它们为开发人员和用户都未曾预料到的旧导航问题提供了新的解决方案。
非绝热，非二唑和量子对attoclock信号的影响
限于attoclock偏离角度的单个集成值，该值通常被选为极化平面中的峰或平均角度[8-12]。在其他概率中，有人认为，偏移角度确实在attoclock信号的径向动量上有所不同[7，13 - 17]，这提出了一个问题，一个问题的偏移角度的单个值是解释attoclock结果的有用。在本文中，我们进一步评估了attoclock信号的整个动量分布，并系统地研究了不同因素的影响，包括非绝热，nondipole和Intercy cle cle量化效应对attoclock信号的影响，这对于对Attoclocklock locklock locklock实验结果的定量解释至关重要。对于任何具有时间依赖性哈密顿量的系统，能量不能保守。与纯隧道相反
深度信念网络的定量通用近似范围
深度信念网络（DBN）是通过堆叠受限的Boltzmann机器（RBMS，（Smolensky，1986）获得的一类生成概率模型。有关RBMS和DBNS的简要介绍，我们将读者推荐给调查文章（Fischer＆Igel，2012; 2014; Mont´ufar，2016; Ghojogh等，2021）。Since their introduction, see (Hinton et al., 2006; Hinton & Salakhutdinov, 2006), DBNs have been successfully applied to a variety of prob- lems in the domains of natural language processing (Hin- ton, 2009; Jiang et al., 2018), bioinformatics (Wang & Zeng, 2013; Liang et al., 2014; Cao et al., 2016; Luo等，2019），财务市场（Shen等，2015）和计算机视觉（Abdel-Zaher＆Eldeib，2016; Kamada＆Ichimura，2016; 2019; Huang等，2019）。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。 近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。 作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。