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相对论独立性非局域性极限的实验检验
量子关联和纠缠一样，代表了量子力学的特征，对这一现代物理学支柱的诠释提出了根本问题和挑战。尽管量子关联被广泛认为是在量子技术的许多任务中实现量子优势的主要资源，但它们的完整定量描述及其背后的公理基础仍在研究中。先前的研究表明，非局域关联的起源基于捕捉（从量子形式主义之外）量子不确定性本质的原理。特别是，最近引入的相对论独立性原理产生了一种将局域关联和非局域关联交织在一起的新界限。在这里，我们通过对纠缠光子对同时实现顺序和联合弱测量来测试这种界限，这使我们能够通过测量同一量子系统上不相容的可观测量来同时量化局域关联和非局域关联，而不会破坏其状态，而这在传统（投影）量子测量框架中通常是被禁止的。我们的结果表明量子关联程度存在一个根本的限制，揭示了不确定性在实现和平衡量子关联方面的深远作用。
接受限制方法的百分比
国家运输机构的质量保证（QA）规格的基本概念是质量控制功能（QC）和接受功能的分离，承包商负责QC，代理机构或其指定代表，负责获得和执行验证验证测试并做出接受决策。但是，减少代理资源导致许多机构接受QC数据作为接受决定的一部分。因此，重点是改善承包商QC和过程控制。机构已经采取了其他措施，以增强对他们接受的产品的信心，包括开发和使用基于统计的接受计划。基于统计的接受计划考虑代理和承包商风险，与绩效有关，并且很容易理解和应用。这些计划还为优质工作提供了激励措施，并为质量不佳的工作提供了抑制。限制范围内的百分比（PWL）方法是一种常用的基于统计的接受形式，可以在实施时为机构和行业提供优势。本技术简介提供了PWL接受方法的概述，并提供了支持PWL方法与常规接受方法的潜在优势的数据。
可变剪接、RNA 编辑和下一代测序的当前限制
摘要：下一代测序 (NGS) 的出现促进了不同病理学中基因表达分析的基本分析策略的转变，这些分析可用于研究、药理学和个性化医疗。从基因表达阵列时代开始，曾经高度集中于单个信号通路或通路成员的研究已经变成了对基因表达的全局分析，有助于识别新的通路相互作用、发现新的治疗靶点以及建立疾病相关性图谱以评估进展、分层或治疗反应。但是，这种分析存在一些重大缺陷，无法构建完整的图景。由于缺乏对公共数据库的及时更新以及科学数据“随意”地存放到这些数据库中，大量可能重要的数据被归为“垃圾”，这不禁让人想问：“我们到底错过了多少？”这个简短的观点旨在强调 RNA 结合/修饰蛋白和 RNA 处理对我们当前使用 NGS 技术治疗癌症所带来的一些限制，以及不充分认识到当前 NGS 技术的局限性可能会对长期治疗策略产生负面影响。
临床标准，步骤治疗和TENNCARE首选药物清单的数量限制（PDL）
o滥用药物的历史o经常提早补充请求o报告了丢失的片剂的频繁实例o奇数的要求，这需要分数给药o短期或PRN用法的请求o用药史，表明同时使用其他扩展释放的阿片类药物；注意：Tenncare不涵盖任何形式的美沙酮来治疗阿片类药物成瘾。注意：怀孕期间的阿片类镇痛药与新生儿阿片类药物戒断综合征有关。提供者必须在接受阿片类药物的同时怀孕的风险，包括新生儿阿片类药物戒断综合征的风险。提供商应在必要时提供避孕服务。
带电池存储的光伏系统中直流母线调节的限制控制和能量饱和管理
由于光伏 (PV) - 电池 (BAT) 系统中发电和负载波动很大，因此电源管理策略变得不可或缺，因为需要 BAT 来维持发电/负载平衡并调节直流总线。事实上，能源管理策略必须考虑系统的极限，即标称 PV/BAT 功率额定值和 BAT 的充电状态 (SOC)。然而，实际使用可能与预期不同，迫使系统达到其极限。本文主要关注应用于示例独立直流微电网的极限控制和能量饱和管理。它包括根据电源的额定值准确地在电源之间分配可变功率负载，包括最小 SOC ' BAT 情况下的再生制动和最大 SOC ' BAT 情况下的电力负载需求的全面供应。此外，直流总线电压作为设计参数被调节到其预定义的水平。详细介绍了所提出的控制算法，并给出了过应力和标称条件下的系统设计。该算法的主要优点是其简单性。通过使用 Matlab/Simulink 和 DSpace 的仿真/实验系统验证和分析了能量饱和管理控制策略的有效性。结果表明，所提出的技术可以智能地管理能量流，从而确保系统在正常模式和饱和模式下正确安全地运行。
算法演讲和第一修正案的限制
摘要。机器学习算法越来越多地调解我们的公开话语，从搜索引擎到社交媒体平台到人工智能公司。作为他们对在线语音膨胀的影响，关于第一修正案是否以及如何适用于其产出的问题也是如此。越来越多的学者合唱表达了对机器学习算法的输出是否真正在《第一修正案》的含义中的言语，但没有人提出一种可行的方法来清洁语音和非语音之间的界限。本文提出了一种基于我们称为“语音确定性”的原则成功绘制该线路的方法，这是语音是语音的基本观念，只有说话者知道他说的话时说什么。这个想法植根于《第一修正案》的文本，历史和目的，并内置在现代的编辑酌处权和表达行为的语言学说中。如果这种基岩原则被忽略了，那是因为到目前为止，所有演讲都充满了语音确定性。从来没有必要表达其存在。但是机器学习改变了这一点。与传统代码不同，仔细研究机器学习算法的工作方式表明，创建它们的程序员永远无法确定其输出。因为该输出缺乏语音确定性，所以这不是程序员的言语。因此，本文认为机器学习算法的输出无权获得第一修正案保护。它揭示了算法如何起作用的问题在宪法上很重要。在穆迪诉NetChoice案中与最高法院要求进一步询问社交媒体平台所构成的表达性活动，这一问题不再被忽略。通过未能区分传统和机器学习算法，我们冒着与第一修正案法学的几个世纪的彻底偏离的风险。对机器学习算法的输出的保护将是宪法历史上的第一次
Aon瑞士有限公司财富新闻|数字1 | 2025年1月，AVS/AHV，AI/IV和职业福利的限制和关键数字
2024年11月6日，联邦委员会批准了对公认养老金计划的缴款税收减免条例的修正案（OPP3/BVV3）。在某些年内没有为其个人绑定福利计划（支柱3A）做出任何贡献的人，或者仅支付部分捐款的人，因此将允许以自愿购买作为自愿购买。此选项将于2025年1月1日生效，仅适用于有权在购买年以及他们试图弥补短缺的那年进行支柱3A捐款的人，并且仅涵盖了生效后出现的短缺。因此，将允许在2026纳税年度允许第一次购买，以弥补2025年的捐款短缺； 2025年之前出现的贡献短缺无法追溯弥补。
建议引用：Azzutti, Alessio (2022)：人工智能驱动的市场操纵和欧盟执法制度对可信威慑的限制，ILE 工作论文系列，第 54 号，汉堡大学，法学与经济研究所 (ILE)，汉堡
与欧盟经济体的许多其他部门一样，“人工智能”（AI）已进入金融服务业，成为游戏规则改变者。资本市场交易无疑是最有前途的人工智能应用领域之一。事实上，越来越多的金融市场参与者已经在算法交易的范围内采用人工智能工具。虽然人工智能交易有望带来多项效率提升，但由于特定“机器学习”方法的技术特殊性和相关的额外不确定性，它也可能带来前所未有的风险。本研究重点关注人工智能驱动的市场操纵的新风险和新兴风险，批判性地评估了欧盟反操纵法和执法制度实现可靠威慑的能力。它认为，人工智能交易目前在（准）无法无天的市场环境中运行，最终有可能危及欧盟资本市场的完整性和稳定性。它展示了“威慑理论”如何作为一个规范框架，思考创新解决方案，以解决当前欧盟法律框架在打击人工智能驱动的市场操纵方面的诸多缺陷。最后，本研究建议通过一系列政策建议改进现有的欧盟反操纵法律和执法。即，（i）改进的“以伤害为中心”的操纵定义；（ii）改进的“多层次”人工智能驱动操纵责任制度；（iii）通过引入市场操纵“赏金猎人”，建立一种新颖的“混合”公私执法机构架构。
年度福利计划限额（2024-2025 年）
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