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厄立特里亚：从受害者到地缘政治的关键参与者……
非洲之角国家是19世纪末殖民国家地缘政治策略的产物。这个事实对于某些人来说可能难以接受，但我们必须接受它。该地区的人民为其领导人的冒险付出了沉重的代价，他们急于实现只存在于伪历史学家的想象中的朦胧神话所编造的宏伟幻想。如果我们要摆脱困扰我们地区的战争、贫困和落后的循环，我们必须尽可能面对我们的历史现实，不惧怕不可告人的秘密，并在我们祖先的光辉成就的基础上再接再厉。只有这样，我们才能弥补历史，并共同建设所有人的美好未来。
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。
巴黎高科大学博士论文 -Theses.fr
我们描述了一种评估移动激光测量的准确性和/或精密度的新方法。这是基于城市场景的线性实体的提取和比较。配对段之间计算的平均距离（即修改后的 Hausdorff 距离）用于相对于现有参考对云进行评分。对于边缘的提取，我们提出了一种检测通过 RANSAC 算法找到的平面段之间的交叉点的方法，该算法通过相关组件的分析进行丰富。我们还在考虑一种通过同样基于线性元素的刚性配准来校正移动激光读数的方法。最后，我们研究边缘的相关性来推导移动系统外参标定的参数。我们在作为 TerraMobilita 项目一部分获得的模拟数据和实际数据上测试我们的方法。
1993 年至 2002 年魁北克省与手臂振动相关的职业伤害。
我们要感谢 IRSST 研究人员、该研究项目的共同负责人以及项目第一阶段的负责人 Patrice Duguay 先生、Paul Massicotte 先生和 Paul-Émile Boileau 先生在本研究期间提供的科学支持。我们还感谢 Serge André Girard 先生的科学支持以及 Luc Bhérer 博士、Paul Asselin 博士、Maurice Poulin 博士和 Marc Dionne 博士对该文件的批判性解读。我们要感谢工作健康与安全委员会的行政部门为开展这项研究提供的后勤支持。我们还要感谢 Brigitte Pelchat 女士和 Sylvie Muller 女士的秘书工作。本文件的制作得益于 IRSST 的资金支持。
第 1 页 - 热带杂志 St-Barth
变化的概念与必要性的概念密切相关，而必要性本身只有在危机情况下才会体现出来；但是，我们是否应该等到我们被迫考虑一个不同的运动，一个经济、社会或文化关系中的新组织？人类就这么缺乏智慧吗？显然，意识形态，或者更简单地说，个人对其在世界上的代表的看法，对于他及其随行人员的任何有益的适应都是一个相当大的障碍，因为他首先被定义为一个社会人。这种盲目的意识形态常常使其远离现实原则。除非人类意识到自己的生命与从无限大到无限小的世界息息相关，并且他的存在本身就铭刻在这些自然法则中，否则就不可能有任何有益的改变，就像他没有意识到，在他的否认中我们今天所经历的悲惨事件是人类思想和情感的后果和结果；所造成的所有这些暴力也反映出对进化规律的不尊重。我们的世界失去了平衡，而人类数百年来的生活方式对此负有责任；任何人都不能逃避这个责任。让我们回归自然，平息我们的忧虑和恐惧；大自然不会欺骗我们，它把自己奉献给我们，不期望我们付出任何代价
EURAMENT 2012 年 11 月 7 日 - EURAMET
我们的成员通过为欧洲倡议提供支持，促进竞争力、创新和增长。通过他们的行动，他们还为寻找健康、能源和环境等重大社会挑战的答案做出贡献。独立评估委员会还认为，由欧盟和 22 个成员国共同资助的 EURAMET 主要举措——欧洲计量研究计划 (EMRP) 取得了巨大成功。当然，还有很多事情要做。这就是为什么我们正在与我们的成员和欧盟委员会合作制定一项计划，到 2020 年遵循 EMRP。我们希望围绕已经完成的工作和增加新的要素，旨在加强我们的能力、改进创新、扩大参与并为计量领域的预规范研究提供支持。我们邀请工业、经济和政府合作伙伴与我们分享他们的要求，我们将以此为基础开展未来的工作。
Revue Music Suisse Swiss Music Magazine
您会说这种方法是创造吗？是。这是一种拼贴，富有创造力和个人化。并使用本访谈的主题：制作一个将特定音乐围绕一个想法汇集在一起的节目也是一种关于音乐的说法。我们可以使两首音乐更接近，质疑它们的共同点。，如果我们认为他们在各种流派中都有一些共同点，那么我们可能已经将手指放在了新事物上。我做了一个狂热。尝试识别这个词的含义很有趣。我们会充满激情，因为我爱你，约翰尼·赫拉迪（Johnny Hallyday）在IAM的说唱中爱你：有宗教的热情，浪漫的热情，狂热。有时可能不是有助于我们理解音乐的单词。是音乐可以帮助我们理解单词。是音乐告诉我们有关单词的信息。谁告诉我们有关世界的信息。谁告诉我们
M2Mathématiqueset ia 定向动物作为分支宣传颗粒...
在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。
影响报告 2023 年影响报告
在我们致力于推进缅因州 20 多个其他项目的同时，FSA 于 2023 年扩大了河流修复计划，并在加拿大开展该计划。我们将确定高价值的栖息地修复和冷水改善项目，并为我们的当地合作伙伴提供种子资金和专业知识。我们的目标是每年在魁北克和加拿大大西洋地区各省完成一个优先项目。