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项目4- SPAC分钟2024年10月1日
申请人：Fred Olsen Renewables Limited（23/05579/S36）（PLS/052/24）地点：Culachy Estate，Invergarry Newtown 4公里SE的Land Land 4公里（Ward 12）。开发的性质：包括8个风力涡轮机的勃起和操作，最大刀片尖端高度为200m，电池能量存储系统，现场访问连接，访问轨道，起重机硬架，地下电缆，现场变电站和维护建筑，临时建筑构造，外行化合物，铺设工厂，批处理工厂和潜在的expavation and tobavation and tobavation and devavation and topavation and expavation/forse expavation/topers expavation/losent ovavation/borrow cits。建议：提出与申请人提供的可视化包相关的反对意见，提出了各种问题，包括：•该包应该在以后编号； •如果可能的话，应提前分发包装； •一些成员认为可视化包应该可用
![arXiv:2407.17405v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\48778b8f99287d8b2fcda042a71bd4cabf82e375.webp)
arXiv:2407.17405v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 8 日
张量网络和量子计算是模拟量子多体系统最强大的两种工具。我们并不将它们视为相互竞争的方法，而是在此考虑如何协同工作这两种方法。我们引入了一种新算法，该算法结合了张量网络和量子计算，产生的结果比单独使用其中任何一种方法所能获得的结果更准确。我们的算法基于多积公式 (MPF) - 一种线性组合 Trotter 积公式以减少算法误差的技术。我们的算法使用量子计算机计算期望值，使用张量网络计算线性组合中使用的系数。我们对该算法进行了详细的错误分析，并使用两台 IBM 量子计算机：ibm_torino 和 ibm_kyiv 演示了 50 量子比特的一维量子模拟问题的完整工作流程。
SCBX 战略报告_最终版_2022 年 10 月 19 日
本报告包含 SCB X Public Company Limited 及其子公司（“SCBX 集团”）与未来财务或事件相关的“前瞻性陈述”。本报告中包含的某些非历史事实的陈述是对 SCBX 集团参与的市场中财务状况和经营业绩、战略和发展的未来预期。这些前瞻性陈述基于当前管理层的观点和假设，包括但不限于本报告日期的现行经济和市场状况。由于这些前瞻性陈述涉及已知和未知的风险和/或不确定性，实际结果、表现或事件可能与此类陈述存在重大差异。本报告（包括前瞻性陈述）不是且不应被视为 SCBX 集团未来业绩的陈述、保证、预测或预测。SCBX 集团不承诺更新、修改、修订或补充本报告或前瞻性陈述，也不认可或接受对本演示文稿和前瞻性陈述的任何内容的依赖或使用的任何责任。
![arxiv：2204.09840v1 [eess.sp] 2022年4月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\504a728d3f527df747c3c63716c58715487243b8.webp)
arxiv：2204.09840v1 [eess.sp] 2022年4月21日
摘要。可以通过观察大脑结构和功能连接性中的替代性来检测几种脑部疾病。神经疾病的发现表明，诸如轻度认知障碍（MCI）之类的脑疾病的早期诊断可以预防甚至将其发展为阿尔茨海默氏病（AD）。在这种情况下，最近的研究旨在通过提出在大脑图像上使用的机器学习模型来预测大脑连接的演变。但是，这种方法是昂贵且耗时的。在这里，我们建议将脑连接性用作更有效的替代方案，以通过大脑来依赖时间依赖大脑的诊断，而相反，大型互连图表征了几个大脑区域之间的相互连接方案。我们称我们提出的方法复发性脑图映射器（RBGM），这是一种新型的基于边缘的复发图神经网络，可预测单个基线中脑图的时间依赖性评估轨迹。我们的rbgm包含一组反复的neu-ral网络启发映射器，每个时间点都旨在将地面真相脑图投射到下一个时间点上。我们利用教师强迫方法来提高训练并提高进化的大脑图质量。为了在每个时间点保持预测的脑图及其相应的地面脑图之间的拓扑一致性，我们进一步整合了拓扑损失。我们还使用L 1损失来捕获时间依赖性，并最大程度地减少正规化的连续时间点脑图之间的差异。针对RBGM和最新方法的几种变体的基准表明，我们可以在更有效地预测大脑图演化方面达到相同的准确性，为新颖的图形神经网络体系结构和高度有效的训练方案铺平了道路。我们的RBGM代码可在https://github.com/basiralab/rbgm上找到。
comnavresforinst 4200.35 N4 2021年10月8日...
确定模板（2）SAIRC备忘录模板（3）DD表格254，国防部合同安全分类规范（4）DD表格254，SCI附录模板（5）完整的软件包清单1。目的。为审查采集包的审查建立政策，程序和责任，以识别和验证一个或多个敏感活动和智能相关的合同（SAIRC）标准（a），以及需要通过SAIRC审查委员会（SAIRC-RB）处理的任何包装的行政处理。2。背景。参考文献（a）至（d）提供了敏感活动和与智能相关的采集软件包管理的监管基础。本指令在指挥官，海军储备金（Comnavresfor）和所有下属命令中实施了参考（a）的策略和程序。3。适用性。本指令适用于所有合同要求，以支持Comnavresfor和下属命令，包括由合同采购请求（NAVCOMPT 2276），军事部门跨部门购买请求（MIPR），项目，工作订单或任何其他用于获得承包商支持的方法的命令。
2020 年 10 月提交计划草案
尽管上述原因引发了对该计划进行审查的必要性，但很明显，新计划提供了一个绝佳的机会，以确保理事会的规划方法与其应对气候变化挑战的雄心壮志相匹配。认识到气候变化紧急情况的严重性，理事会于 2019 年 10 月通过了《气候变化宣言》。需要在许多方面采取行动来应对这一挑战，通过该计划，理事会将在法定框架内确定宣言行动中可以通过规划系统解决的方面。正如宣言所述，“需要为我们的居民和企业实现公平过渡，让他们与我们一起，以保护就业并避免对我们的人民、我们的经济和我们的社区产生不利影响。” Covid-19
![arxiv：2110.00961v1 [cond-mat.str-el] 2021年10月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\452279b301d2489fe9c069f1aba45c4b3e336cac.webp)
![arXiv:2110.00727v1 [astro-ph.HE] 2021 年 10 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\13dde54f17b24c343f770694a01585114928e958.webp)
arXiv:2110.00727v1 [astro-ph.HE] 2021 年 10 月 2 日
伽马射线暴 (GRB) 的中心引擎仍然是多信使天体物理时代的一个开放和前沿课题。X 射线平台出现在一些 GRB 余辉中，被广泛认为源自磁星的旋转减速。根据 GRB 的稳定磁星场景，X 射线余辉中应该出现 X 射线平台和约 t − 2 的衰减阶段。同时，“正常”的 X 射线余辉是由 GRB 火球的外部冲击产生的。我们分析了 Neil Gehrels 的 Swift GRB 数据，然后找到了三个金样本，它们的 X 射线平台和约 t − 2 的衰减阶段叠加在喷流驱动的正常分量上。基于光变曲线的这些特征，我们认为磁星应该是这三个 GRB 的中心引擎。未来的联合多信使观测可能会进一步检验这种可能性，这将有利于约束 GRB 物理。
![arXiv:2006.05113v2 [cs.CL] 2020 年 10 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f9b32c624c61412e9dff405b83c1a5f8f2674879.webp)
arXiv:2006.05113v2 [cs.CL] 2020 年 10 月 2 日
受认知启发的 NLP 利用人类数据来教机器语言处理机制。最近，神经网络已经通过行为数据得到增强，以解决一系列涵盖语法和语义的 NLP 任务。我们是第一个利用神经科学数据，即脑电图 (EEG)，为神经注意力模型提供有关人类大脑语言处理的信息的人。处理 EEG 数据的挑战在于特征非常丰富，需要大量预处理才能分离特定于文本处理的信号。我们设计了一种方法来寻找这样的 EEG 特征，通过将理论驱动的裁剪与随机森林树分割相结合来监督机器注意力。经过这种降维后，预处理的 EEG 特征能够区分从公开的 EEG 语料库中检索到的两个阅读任务。我们应用这些特征来规范关系分类的注意力，并表明 EEG 比强基线更具信息量。这种改进取决于任务的认知负荷和 EEG 频域。因此，用 EEG 信号通知神经注意力模型是有益的，但需要进一步研究以了解哪些维度在 NLP 任务中最有用。
![arXiv:2403.09136v3 [eess.IV] 2024 年 10 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1e3a653ca5ffa29fe94b881130ee268c24efaae3.webp)
arXiv:2403.09136v3 [eess.IV] 2024 年 10 月 9 日
摘要：深度学习的最新进展显著改善了脑肿瘤分割技术；然而，由于结果仅考虑图像数据而没有生物物理先验或病理信息，因此结果仍然缺乏信心和稳健性。整合生物物理学信息的正则化是改变这种情况的有效方法之一，因为它为自动端到端学习提供了先验正则化。在本文中，我们提出了一种新方法，将脑肿瘤生长偏微分方程 (PDE) 模型设计为深度学习的正则化，可与任何网络模型配合使用。我们的方法将肿瘤生长 PDE 模型直接引入分割过程，提高了准确性和稳健性，尤其是在数据稀缺的情况下。该系统使用周期性激活函数估计肿瘤细胞密度。通过有效地将这种估计与生物物理模型相结合，我们可以更好地捕捉肿瘤特征。这种方法不仅使分割更接近实际生物行为，而且还增强了模型在有限数据条件下的性能。我们通过对 BraTS 2023 数据集进行大量实验证明了我们框架的有效性，展示了肿瘤分割的精度和可靠性的显着提高。