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定制房地产指导和执行
战略财富的不同之处我们的房地产服务只是全面支持系统的一小部分，该系统为您提供高级服务，让您可以专注于客户而不是日常业务物流。 在您的办公空间进行翻新或建设时，您专门的战略财富服务营销团队将与您合作开发您的品牌，包括您的公司名称和徽标 - 所有这些都将反映您的价值观。 在您的办公室启动之前，我们将确保您的办公室标牌、数字形象和客户沟通在第一天准备就绪。 然后，我们将在您计划剪彩、开放日或其他客户参与活动时继续合作。 除了启动和房地产支持之外，您还可以联系我们的法律、人力资源、技术和增长团队，他们都会为您提供咨询，以便您可以自信地向前迈进。
Deepfake – 它有多真实？ - KPMG LLP
随着人工智能 (AI) 的普及，深度伪造变得越来越普遍，因为深度伪造是指使用人工智能和机器学习 (ML) 技术来制作超现实但完全虚构的视频、图像或录音，这些视频、图像或录音看起来是真实的。深度伪造一词是深度学习的组合，深度学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够学习和复制模式和伪造，强调内容的欺诈性质。这项技术使用深度学习
房地产和共享办公空间
PaperCut MF 为房地产和共享办公空间用户提供使他们能够从任何设备进行打印的功能。此类办公环境从 PaperCut 的“自带设备”打印选项和可靠的安全性中受益匪浅。Print Deploy 可确保用户无论身在何处、在任何设备上都能拥有正确的打印驱动程序，而无需安装任何软件。当与 PaperCut MF 的 Find Me Printing 搭配使用时，用户可以从任何设备进行打印，并在最方便的位置安全地发布打印件。
《真实身份法案》：问答
2005 年，国会通过了《真实身份证法案》，作为国防、全球反恐战争和海啸救援紧急补充拨款法案 (HR 1268) 的一部分，乔治·W·布什总统于 2005 年 5 月 11 日签署该法案。1 该法案规定，自法案颁布三年后（即 2008 年 5 月起），不符合该法案要求的驾驶执照和州身份证将不被接受用于任何明确定义的“官方”联邦目的。2 根据该法案，“‘官方目的’包括但不限于进入联邦设施、登上联邦监管的商用飞机、进入核电站以及国土安全部长确定的任何其他目的。” 3 迄今为止，美国国土安全部 (DHS) 将“官方目的”定义为仅包括“进入联邦设施、登上联邦监管的商用飞机和进入核电站”。 4 如下所述，国土安全部一再延长州驾照必须符合《真实身份法案》标准的截止日期，才能被接受用于这些目的。《真实身份法案》的范围仅限于为可能被接受用于某些联邦目的的文件设定要求，因为联邦政府不能合法地征用各州的驾照签发权和资源来强制要求各州的驾照符合特定要求。但其效果是迫使许多州修改其驾照签发要求以遵守该法案。
强有力的气候行动的真正价值
- Axel Michaelowa，苏黎世大学，Perspectives - Dimitry Gershenson，加州大学伯克利分校，EcoShift Consulting - Dustin Mulvaney，圣何塞州立大学，EcoShift Consulting - Meinrad Bürer，IFRC 和黄金标准技术咨询委员会 - Richard McNally，SNV - Sumi Mehta，全球清洁炉灶联盟
定向能武器是真实存在的……而且具有破坏性
定向能武器的破坏力（杀伤力）来自随着时间的推移传递给目标的能量。这种集中的能量可以对从非致命到致命的整个范围产生影响。例如，激光可以在几秒钟内切割钢、铝和许多其他材料。它们可以非常有效地导致加压容器爆炸，例如导弹推进剂和氧化剂罐。它们可以摧毁、降级或致盲许多其他包含传感器和电子设备的系统。对于高能激光，杀伤力取决于激光的功率输出、光的纯度和浓度（光束质量）、目标范围、将激光保持在目标瞄准点上的能力（抖动控制和跟踪）以及激光穿越目标的大气环境。在最后一个因素中，激光的频率和交战高度将对大气对激光杀伤力的影响程度产生重大影响。激光能量可以以连续波或脉冲形式产生，这也会影响其杀伤力。高能激光器 (HEL) 的平均功率范围从几千瓦到兆瓦。高功率微波 (HPM) 和高功率毫米波武器发射的电磁能量束通常从大约 10 兆赫到 100 千兆赫的频率范围。像激光一样，
对巴林的真正威胁 - Times Aerospace
反无人机系统是昨天在巴林国际航空展间隙举行的麦纳麦空中力量研讨会上大多数发言者讨论的主要话题。皇家巴林空军 (RBAF) 负责人谢赫·哈马德·本·阿卜杜拉·阿勒哈利法少将谈到了冲突方式的转变，这种转变正在影响保卫该国人口的计划。“我们面临着神风无人机和网络战，这可能会影响我们的医疗保健和政府管理，”他说。“这些威胁的变化意味着我们必须改变我们的防御方式。我们必须确保与盟友的更多融合，并更多地寻求先进技术来协助我们。” 毫不奇怪，据信被俄罗斯广泛使用的伊朗 Shahid 136 无人机
全局相位真实存在的简单证明
2 ( | ψ 1 ⟩ + | ψ 2 ⟩ )。换句话说，改变初始叠加态各个分支局部相的局部幺正变换，同时也改变了粒子的底层物理态。下一步要证明，上述两种情形下改变的物理态是不同的。薛定谔方程确保一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的波函数。从灵能本体论观点来看，这意味着一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的物理状态。那么，改变 | ψ 1 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 1 ⟩ 区域内粒子的物理状态，而改变 | ψ 2 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 2 ⟩ 区域内粒子的物理状态。因此，上述两种情况下改变的物理状态是不同的。这证明了灵能本体观的全局相的真实性。上述证明隐含地假设空间中每个点的单个粒子的波函数代表该点的局部物理性质。这是一个自然的假设，为现有的波函数本体论解释（如波函数实在论）所承认（Albert，2013）。在此假设下，改变粒子空间叠加的一个分支的局部幺正变换只会改变该分支区域的物理状态（如果物理状态有任何变化）。这是上述证明的基础。请注意，原则上可以通过保护性测量（直至全局相）来测量空间中每个点的单个粒子的波函数（当波函数已知时）（Aharonov and Vaidman，1993；Aharonov，Anandan and Vaidman，1993；Gao，2015）。例如，上述叠加各分支的密度和通量密度1 √
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）