HPC和Cloud已独立发展,专门将其创新成绩效或生产力。加速作为服务(XAAS)是一种配方,可以通过共享的执行平台授权这两个字段,该平台可提供对计算资源的透明访问,而不论基础云或HPC服务提供商如何。Bridg-HPC和云的进步,XAA提出了建立在可履行容器的容器上的统一档案。我们的融合模型集中在低空,高性能的通知和计算上,针对从气候模拟到机器学习的资源密集型工作负载。XAA提升功能-AS-A-Service(FAAS)的重新分配模型,使用户可以从无服务器的灵活性和有效的资源利用中受益,同时支持HPC的长期运行和性能敏感的工作负载。
个性化和量身定制的全渠道营销缺乏实时见解,并且对整个销售渠道的转换指标和扼流点的可见性有限,因此营销团队很难快速调整他们的活动。缺乏端到端的客户视图在开发针对特定渠道和客户量身定制的超相关内容方面造成了挑战。可以利用生成的AI来开发不同渠道的个性化营销内容以传达正确的信息。通过从近乎实时广告系列绩效报告,客户数据,当前漏斗状态和卖方反馈中介绍见解,Genai可以帮助识别客户意图,模型look-a-look-a-look-a-look-a-look-a-look-a-look thepts,创建个性化的广告系列策略和测试优惠。营销团队可以根据销售成果的反馈来不断调整营销策略,以改善基于渠道分类的客户外展。
b'对于刚才描述的情况,我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因,我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如,考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2,其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ,另一个(空间上分离的)粒子 2 处于状态 ,其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性,即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ,那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ,反之亦然。尽管如此,在进行任何测量之前,每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的,但我们认为,所有不可分离状态都是纠缠的并不正确(见图)。我们不想用纠缠来描述不可分离状态,因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上,没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠,即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
b'\ xc3 \ hi8 *\ xc3 \ xae \ xc3 \ xad \ xc3 \ xac \ xc3 \ x85 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ x 9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xbc \ xc3 \ xab \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xbb \ xc3 \ xc3 \ xa7 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ mm3 \ mm3 \ xc2 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ Xbo \ Xc2 \ Xc3 \ Xced \ Xbb \ xc3 \ xc2 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ x9f m \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xc3 \ xaas \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa9 g d \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa6 \ xa6 \ xa6 d \ xc3 \ xaad \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xa83 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xaa \ xaa \ xaa%\ xc3 \ xc3 \ xbb m \xc3\xa83\xc3\xaf=\xc3\xa9\xc3\xa5d\xc3\xa6l\xc3\xaf\xc3\xa6\xc3\xab\xc3\xaa%\xc3\xa83\xc3\xaf 8 {\ XC3 \ XAC \ XC2 \ XBB \ XC3 \ Xae \ XC3 \ XC3 \ X9F \ XC2 \ XB4 \ XC3 \ XC3 \ XBB \ XC3 \ XC3 \ XA6 L {\ xc3 \ xac \ xc2 \ xbb \ xc3 \ xbb \ xc3 \ xbb〜 \ xc3 \ xc3 \ xa39 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ xa5d \ xa5d \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa6 \ xa6> \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ d \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xaas \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xb7'
b'let g =(v,e)是一个简单,无方向性和连接的图。A con- nected dominating set S \xe2\x8a\x86 V is a secure connected dominating set of G , if for each u \xe2\x88\x88 V \\ S , there exists v \xe2\x88\x88 S such that ( u, v ) \xe2\x88\x88 E and the set ( S \\ { v })\ xe2 \ x88 \ xaa {u}是G的主导集。由\ xce \ xb3 sc(g)表示的安全连接的g的最小尺寸称为g的安全连接支配数。给出了图G和一个正整数K,安全连接的支配(SCDM)问题是检查G是否具有最多k的安全连接的统治组。在本文中,我们证明SCDM问题是双弦图(弦弦图的子类)的NP完整图。我们研究了该问题的复杂性,即两分图的某些亚类,即恒星凸两分部分,梳子凸两分部分,弦弦两分和链图。最小安全连接的主导集(MSCD)问题是\ xef \ xac \ x81nd在输入图中的最小尺寸的安全连接的主导集。我们提出a(\ xe2 \ x88 \ x86(g)+1) - MSCD的近似算法,其中\ xe2 \ x88 \ x86(g)是输入图G的最大程度)对于任何\ xc7 \ xab> 0,除非np \ xe2 \ x8a \ x86 dtime | V | o(log log | v |)即使对于两分图。最后,我们证明了MSCDS对于\ Xe2 \ x88 \ x86(g)= 4的图形是APX-Complete。关键字:安全的统治,复杂性类,树宽,和弦图。2010数学主题classi \ xef \ xac \ x81cation:05c69,68q25。