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UHFQA 用户手册
QAS：现在可以绕过串扰抑制矩阵来减少延迟 QAS：现在可以使用“信号输出”选项卡中的控件将振荡器直接输出到信号输出 1（正弦）和 2（余弦）上的信号输出上。相对节点已更改 QAS：现在可以在仪器的 Trigger Out 连接器上输出已辨别的量子位状态 QAS：可以在 LabOne UI 中编辑串扰抑制矩阵 QAS：现在可以通过 LabOne UI 中混频器的增益和相位不平衡指定去偏移参数 AWG：添加了 getQAResult 和 waitQAResultTrigger 指令以读取最后一个量子位状态辨别的结果 AWG：提高了编译速度和稳定性 AWG：波形查看器现在支持长达 10 MSa 的波形 AWG：序列器程序内存已限制为缓存内存 LabOne：macOS 支持 LabOne：图可以保存为 PNG 或 JPEG 格式 LabOne：为图、输入字段和设备连接对话框添加上下文菜单 LabOne API：使用 vectorWrite 进行波形更新，被更快、更强大的 setVector 方法取代。波形现在按照序列程序中定义的顺序排序，而不是按字母顺序排序。 LabOne API：波形更新现在使用整数格式。建议使用辅助函数 convert_awg_waveform 和 parse_awg_waveform 转换为新格式。 规格：添加了信号输出相位噪声的性能图
AIST5030.PDF -CUHK CSE
课程：AIST5030课程ID：014509 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]生成人工智能生成式人工智能该课程旨在为学生提供最新生成的AI（Genai）技术的概述，这些技术生成了各种类型的数据，例如图像，视频，音频，文本，代码，音乐和分子等对行业和社会产生了深远的影响。本课程将对Genai背后的基本概念和技术提供全面的理解，包括生成模型，概率模型，深度学习体系结构以及自学/无监督的学习等。将进一步探讨大型语言模型，对话型AI和Mutli-Mododity AI的先进主题。将引入语音和对话数据的应用，以说明Genai的概念和技术。在本课程中也将讨论Genai的道德和社会含义，以便学生可以批判性地分析Genai对社会的影响，并提出道德准则对其发展和部署。将为学生提供充足的机会，以通过动手实施和研究论文在课堂上实现他们在课堂上学到的知识。该课程适合具有机器学习，概率，统计和线性代数背景的学生。
csci5160.pdf -cuhk cse
1。组合优化：Alexander Schrijver，Springer，2003年，多面体和效率。2。近似算法的设计，David Williamson和David Shmoys，剑桥大学出版社，2010年。3。L.Lovász的半决赛程序和组合优化，载于：算法和组合学的最新进展（编辑B.A. Reed，C.L。 linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。。B.A.Reed，C.L。 linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。。Reed，C.L。linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。4。Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。5。关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。
图像处理及计算机视觉 -CUHK CSE
课程：ENGG5104课程ID：011157 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]图像处理和计算机视觉图像处理及计算机视觉本课程将涵盖图像处理和计算机视觉中的基本知识和高级主题，包括特征检测，细分，运动估算，全景构建，3D重建，场景检测和分类，颜色图像处理和恢复。还将引入计算机图形中的应用程序，包括图像转换和摄像机校准。将讨论相关算法和数学背景的基本概念。
Maharaja Suhel Dev University，Azamgarh，U.P。 div>Maharaja Suhel Dev University，Azamgarh，U.P。 div>
学分：等级 *在特定课程平均分数平均分配的学分（SGPA）：特定学期 /学分时间的学分 *将在下一个学期中评估和贷记
主题-CUHK CSE-香港中国大学
课程：CSCI3330课程ID：014446 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[课程Rev]应用计算机视觉的基础知识应用计算机视觉基础本课程提供了全面的介绍和应用计算机视觉的基础。计算机视觉是可以从3D场景中感知和提取信息的建筑机器的企业。这是当今学术界和行业中增长最快，最令人兴奋的学科之一，在机器人技术，视频监视，导航，消费电子，人类计算机互动，医学成像，遥感，太空探索等方面有各种各样的应用。本课程旨在为有兴趣了解计算机视觉的基本原理和重要应用的学生打开大门。将涵盖以下主题：相机和图像形成，图像过滤，边缘和角落检测，图像特征和匹配，图像对齐，几何相机模型，双筒望远镜立体声，光学流，放射线，光度法，光度法立体声，结构性光，结构化的光以及其他在机器视觉中的应用。我们将使学生接触到许多对我们日常生活重要的现实应用程序。学生将学习计算机视觉的核心概念以及动手实践的经验，以解决计算机视觉的现实世界问题。
影子经济、AEOI 和税务合规
受保护的珍稀动物，以及货物未经海关从中国进入印尼的情况。这种现象导致国家因无法征收进口税以及进口货物无法阻挡地流入印度尼西亚而遭受损失（Samuda，2016）。基于此，一个国家影子经济的增长是经济参与者税收负担增加的一个指标。 2018 年国家预算中，税收收入目标设定为 1,618.1 万亿印尼盾（相当于 2018 年国家预算总国家支出的 72.86%），非税收国家收入目标设定为 275.4 万亿印尼盾（相当于 2018 年国家预算总国家支出的 12.4%）。 2018年税收目标较2017年预期增长9%。2018年，税收收入占GDP的比率（狭义税率）目标为10.9%，广义税率（包括自然资源、石油和天然气以及矿产和煤炭开采收入）目标为11.6%。这一税率数字与 2017 年展望相比增加了 0.1 个百分点，因为 2017 年狭义税率为 10.8%，广义税率为 11.5%1。政府必须通过可衡量、可持续的国家收入安全战略预测不断增长的税收目标。
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