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从几乎光滑的空间到RCD空间
RCD条件，或更精确的两个参数K和N的RCD（K，N）条件是RICCI曲率下的下限的合成概念，并且是公制测量空间的尺寸上的上限。Special examples of metric measure spaces verifying the RCD( K, N ) condition, called RCD( K, N ) spaces , include Ricci limit spaces , which are by definition pointed Gromov-Hausdorfflimit spaces of complete Riemannian manifolds with Ricci curvature bounded below by K and dimension bounded above by N .The structure theory of Ricci limit spaces has been extensively studied in the frame- work of the Cheeger-Colding theory [ CC96 , CC97 , ChC00a , ChC00b ] (see also, for in- stance, [ CN15 , CJN21 ] for the more recent update), which establishes a regular-singular decomposition in terms of tangent cone analysis via splitting techniques.该理论不仅使我们在Riemannian几何形状中做出了巨大的决议（例如，在Anderson-Cheeger，Fukaya，Fukaya-Yamaguchi和Gromov的猜想中），而且在数量非碰撞环境中也尤其是在各个角色中都有明显的应用。值得注意的是，他们的理论在Fano歧管上的Kähler-Einstein指标的Yau-Tian-Donaldson Contecter证明中发挥了至关重要的作用[CDS15]，以及在可平稳的K-Moduli k-Moduli空间的k-Moduli k-Stable fano品种的k-Moduli空间[DS14，LWX19，LWX19，O15，SSY16]。RCD空间的理论可以被视为RICCI极限空间的最佳合成处理，并以两种方式开发了。另一个是使用基于dirichlet形式理论的γ-钙库来使用bakry-émery条件。第一个是使用曲率维度条件[LV09，ST06A，ST06B]来自最佳运输理论，以及Riemannian假设，称为In-Mally Hilbertianity，由[AGS14A，G15]提出的Hilbertianity。从[AGS15，AMS19，EKS15]中知道两种方法都是相同的，即可以通过完全不同的方式来表征/研究RCD空间。值得一提的是，RCD理论的显着应用已经在其他几何形状上找到了[BMS22]，即[KLP21]，关于Alexandrov几何形状中存在许多无限期的大地测量学。请注意，Cheeger-Colding理论纯粹是局部特征，但是根据定义，RCD理论需要全球信息。因此，给出RCD空间的局部表征是一个有趣的问题。在许多感兴趣的情况下，在示例中，人们处理的空间几乎是平稳的，即，大粗略的空间是通过在下面界定的ricci的光滑的riemannian歧管给出的空间，其奇异集的奇异集具有很高的hausdorsimensimension。精确的定义将在第1.3小节中解释（对于更一般的加权空间，定义为4.13）。该问题然后减少到在单数集中施加适当的条件（另请参见[BKMR21]）。在许多几何环境中，几乎光滑的空间起着重要的作用，例如，汉密尔顿 - 蒂恩猜想的证明[CW17，BA16]，以及Kähler-Einstein关于奇异品种的指标的研究（例如，参见[CCHSTT25，SO14，SZ24，SZ24，GS25]）。在下一个小节中，让我们解释我们将采用的统一地方条件是什么。在本文中，我们将为RCD空间提供几乎光滑的空间（包括加权空间）的特征。我们的标准将以统一的局部条件为例，并且允许空间是非紧凑的。
2023 年几乎所有联邦省份的经济都出现萎缩
2023 年，国际商人的迁址导致福拉尔贝格州经济大幅下滑，而这在很大程度上造成了维也纳的经济增长。即使没有这一特殊影响，福拉尔贝格州的经济也会下滑，主要原因是制造业和建筑业表现疲软。在这个最西部的联邦省份，制造业实际增加值下降了 7.4%，这主要是由于金属制品制造业。在联邦首都维也纳，除了上述迁址之外，天然气贸易商的波动性增加值的强劲增长也促进了实际增长。如果没有这两个特殊影响，维也纳经济也会萎缩；不过，银行业和贸易（国际商人除外）的下滑被 IT 服务、旅游业和医药产品制造业的增长所缓冲。
新闻稿：13 449-215/24 企业对人工智能的使用在一年内几乎翻了一番
文本挖掘人工智能技术使用最为频繁，65% 使用人工智能的企业都采用了该技术。同样受欢迎的还有自然语言生成（41%）、数据分析（34%）、语音识别（29%）和流程自动化或辅助决策（24%）等基于人工智能的技术。图像识别和图像处理（17%）以及自动移动机器或车辆（6%）等基于人工智能的技术使用较少。与上一年相比，人工智能使用量的大幅增长可以归因于文本挖掘和自然语言生成等基于人工智能技术的使用量增加。
奖励几乎是足够的
几个世纪以来，人类一直试图了解智力及其相关的机制，这些机制推动了我们的思维方式。有些人假设有不同类型的能力需要不同的信号或目标，包括学习，感知，社会智力，概括和模仿，但其他人则建议通过反复试验和错误学习以最大程度地提高奖励，这可以帮助发展包含所有这些能力的能力。在本文中，我们认为，尽管最大化奖励是发展各种能力范围的核心，但我们必须重新构架这些奖励的方式和制定这些奖励的方式，因为在增强学习中使用奖励的常规方法可能是令人难以置信的，并且在各种环境中都表现不佳，包括稀疏环境和嘈杂的奖励条件。我们建议需要对这些奖励进行改革，以纳入i）不确定性的不同概念，ii）人类偏好，iii）嵌套或混合的组成，iv）非平稳性，并说明v）无需奖励的情况。我们建议这样做可以使更强大的强化学习者成为迈向人工通用情报的一步。
集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
人们对 MXenes 的兴趣正在呈指数级增长，因此 2022 年有 4 场专门讨论 MXenes 的研讨会也就不足为奇了。经过两年的近
人们对 MXenes 的兴趣正在呈指数级增长，因此 2022 年有 4 场专门讨论 MXenes 的研讨会也就不足为奇了。经过两年几乎完全是虚拟会议之后，再次旅行并与来自学术界和工业界不同背景的对具有全球影响的新材料和应用有着浓厚兴趣的人面对面交流令人耳目一新；不仅旅行，还举办会议。2022 年 8 月 1 日至 3 日，第二届国际 MXene 会议，也是第一次面对面（混合）会议，在德雷塞尔大学举行，主题为 MXenes：用创新应对全球挑战。本次活动获得了广泛赞誉，来自世界各地的 225 多名与会者来到 AJ Drexel 纳米材料研究所、工程学院和德雷塞尔大学。34.7% 的出席者为女性，12.3% 为代表性不足的少数族裔，包括一名美洲原住民和几名非裔美国人和西班牙裔人。除了现场出席的人员外，在为期三天的活动期间，还有 50 名虚拟与会者，其中包括 12 名乌克兰人，我们公开支持他们的出席。
改进的具有两个几乎...的半量子密钥分发
摘要 半量子密钥分发 (SQKD) 协议试图在用户之间建立共享密钥，以抵御计算不受限制的对手。与标准量子密钥分发协议不同，SQKD 协议包含至少一个量子能力有限的用户，并且本质上几乎是“经典”的。本文探讨了 Massa 等人引入的中介半量子密钥分发协议 (Experimental quantum cryptography with classic users, 2019. arXiv preprint arXiv:1908.01780)，其中用户只需要检测量子位或反映量子位的能力；他们不需要执行任何其他基础测量；也不需要准备量子信号。用户需要量子服务器的服务，而该服务器可能由对手控制。在本文中，我们展示了如何扩展此协议以提高其效率和噪声容忍度。我们讨论了一种允许更多通信轮次直接使用的扩展；我们在特定攻击类型的渐近场景中分析了此扩展的密钥率，并与以前的工作进行了比较。最后，我们评估了该协议在各种有损和有噪声的信道中的性能。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
COVID-19：许多贫穷国家明年几乎没有疫苗，援助组织警告
疫苗的一个毫无歉意的ho积者是美国即将离任的政府，因为特朗普本周签署了一项行政命令，告诉疫苗制造商以优先美国人。该命令被广泛地看作是一种试图消除纽约时报的故事的尝试，该故事报告说，特朗普政府在7月拒绝了保留多达5亿剂量辉瑞和比奥特技术疫苗的机会。2在2021年，美国可能仅接受1亿剂（5000万次接种疫苗），而欧盟已购买或保留3亿剂。
目前，能源服务公司在近 50,000 个基站运营电力系统，到 2024 年将增加到 100,000 个以上
在过去三年中，ESCO 市场规模翻了一番，这令人印象深刻，但更重要的是，ESCO 正在实现其绩效目标。要求 99.95% 正常运行时间（相当于每月 14 分钟的停机时间）及以上的具有挑战性的服务水平协议 (SLA) 正在实现和超越——TowerXchange 收到多份报告称，ESCO 每月正常运行时间通常达到 99.99% 甚至 100%。停机罚款很少。同样，成本和碳足迹也在减少。幅度显然因运营条件而异，但经常披露 15-70% 的节省幅度。不仅仅是运营概念验证；投资者以数亿美元承诺资本的形式买入代表了该商业模式的财务概念验证。开发金融机构是 ESCO 负担得起的债务的热门来源，但我们已经看到私募股权和基础设施基金与该资产类别相关联。有一件事继续吸引着越来越多的潜在 ESCO 投资者，那就是大量机会正在涌入市场，这有望在未来几年维持 ESCO 的惊人增长轨迹。TowerXchange 了解到，非洲六个国家共有 6,600 个站点正在进行 ESCO RFP（见图一）。我们还了解到，至少有一家缅甸塔公司几个月来一直在进行 ESCO RFP，而巴基斯坦市场正开始开放，即将宣布一项具有里程碑意义的首个 ESCO 概念验证，涉及近 70 个站点。