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Brisanet Telecommunications Services S.A. （“公司”）根据CVM 44/2021决议，
Brisanet Telecommunications Services S.A. (“Company”) communicates to its shareholders and the market in general, pursuant to CVM 44/2021 resolutions, that its board of directors approved the proposal presented by the company's board of directors, for the payment of interest on equity (“JCP”), in the amount of R $ 18,000,000.00 (eighteen millions) R $ $ 0.041095183每个普通行动。Brisanet Telecommunications Services S.A. (“Company”) communicates to its shareholders and the market in general, pursuant to CVM 44/2021 resolutions, that its board of directors approved the proposal presented by the company's board of directors, for the payment of interest on equity (“JCP”), in the amount of R $ 18,000,000.00 (eighteen millions) R $ $ 0.041095183每个普通行动。
苏格兰预算，2025/26：苏格兰的停止气候混乱的简报，2024年12月。
一般和税收策略●议会可能希望调查主张总计49亿英镑分配给“对气候有积极利益的投资”的基础。尽管有这些担忧，但议会也可能希望指出分配给此“最高优先事项”的总支出百分比（7.7％），尤其是鉴于公共部门对苏格兰总体排放的重要贡献。●议会可能希望寻求更牢固的时间表，更确定的空中征税计划（ADT）和碳土地税。此外，还有许多关于理事会税，NDR和/或LBBT（所有财产税）改革的想法，这些想法可能会激发能源效率的提高；可以询问苏格兰政府必须考虑这些建议并改革这些税款。能源●议会可能希望： - 要求审查如何花费预算来确保在社会，环境和创造就业成果方面的效力 - 寻求明确公正过渡基金的资金和目的，以及/或其他预算是否有其他预算来支持更广泛的过渡，并且； - 在2025/26预算中每年要求5,000万英镑，以帮助其先前的10年内索赔这一问题
nsa-elegant-chaos.pdf - 克里斯托弗·帕森斯
充分利用一切：查询重点数据集 - 大规模数据分析意味着自动化、自动化、自动化。这是 ELEGANTCHAOS 的动机。优化自动化，包括：根据当前分析优先级自动对链接进行评分，并将优先级列表反馈给包括 DARKQUEST 和调制解调器在内的调查工具。次要目标：透明流程；灵活评分。
投资混乱工程作为战略必要性
基层混乱工程计划通常在特定的组织条件下出现。他们需要一个具有高度工程自主权的环境，在那里团队可以自由进行实验和创新而没有过多的官僚障碍。弹性工程或分布式系统方面的本地专业知识至关重要，因为它为理解和实施混乱实验提供了技术基础。最重要的是，这些举措通常依靠混乱冠军 - 了解混乱工程价值的人。混乱冠军愿意倡导采用混乱工程，教育同行并推动初步实验。没有组织自由，技术专长和积极进取的冠军，基层混乱的工程很少扎根，无论其潜在的好处如何。
稳定驱动的McKean-Vlasov Sdes
摘要。我们考虑了一般的McKean-Vlasov随机分化方程，该方程是由旋转变体α-稳定过程驱动的，α∈（1，2）。我们假设分支系数是身份矩阵，并且漂移是有界的，并且在某种意义上，相对于空间和测量变量，Hölder是连续的。这项工作的主要目标是证明相关均值相互作用粒子系统的混乱估计值的新弱传播。我们还对一个粒子的密度与限制麦基恩 - 维拉索夫SDE的密度之间的差异建立了一个重点控制。我们的研究依赖于与麦凯恩·维拉索夫（McKean-Vlasov）随机差异方程相关的正规化支持和半群的动力学，该方程的作用于在pβ（r d）上定义的函数，概率的空间在r d上具有r d的概率测量空间。更准确地说，半群的动力学是由在条[0，t]×pβ（r d）上定义的向后的kolmogorov偏差方程来描述的。
动态对称性和量子混沌
混沌和许多研究该领域的思想已经渗透到大量科学领域，特别是那些依赖数学的领域。希望这能说明这些思想对化学和物理等领域的影响有多么深刻和强大。自然界似乎太复杂了，不可能在所有层面上都一直保持线性。引用爱因斯坦的话来说，自然界的确切定律不可能是线性的，也不可能从线性中推导出来。量子力学在形式上是线性的，被认为是理解自然界的基础系统[1-3]。这些看似相互矛盾的观点促使人们问量子力学是否也能涵盖非线性现象。这个问题与经典非线性现象的研究有关[4,5]。这让人们想知道，如果经典版本是混沌的，量子系统的行为会怎样。要理解量子力学中的混沌，需要对量子理论的基本结构进行更严格的表述[6,7]。要做到这一点，需要制定量子-经典对应关系，而目前，这种表述还缺乏。在经典力学中，如果存在一组 N 个运动常数 F ifg 并且它们对合，则具有 N 个自由度的哈密顿系统被定义为可积的，因此泊松括号满足 F i ；F j = 0，其中 i, j = 1，...，N。当系统可积时，运动被限制在 2 N 维相空间中不变的 N 环面上，因此是规则的。如果系统受到小的不可积项的扰动，则 Kolmogorov-Arnold-Moser (KAM) 定理指出其运动可能仍然限制在 N 环面上，但会发生变形。当此类扰动增加到某些环面被破坏的程度时，就会出现混沌，它们的行为用正的 Lyapunov 指数表示。研究量子混沌的尝试主要集中在经典不可积系统的量化上。由于前者原则上只是后者的极限情况，而且大多数现实量子系统没有经典对应物，因此后一种方法更一般、更自然。经典极限最常用的方法是使用埃伦费斯特定理，下面给出了三种研究经典极限的常用方法。薛定谔方法是开发一个波包，其时间演化遵循经典轨迹，因此坐标和动量期望值的时间演化不仅可以求解哈密顿方程，还可以求解薛定谔方程。狄拉克的方法是构造一个量子泊松括号，使经典力学和量子力学的基本结构一一对应。第三种方法是费曼路径积分形式，它通过对给定的初始和最终状态积分所有可能的路径，用经典概念来表达量子力学。可以根据量子力学的公理结构来回顾这个问题，量子动力学自由度的定义如下
从混沌中解码量子信息
大规模量子信息处理的一个核心挑战是管理量子系统中的噪声。量子纠错 (QEC) 通过在噪声发生之前将量子态编码为量子纠错码 (QECC) 并在之后对其进行解码来解决此问题。最近，QEC 因其与量子混沌和量子引力的潜在联系而在理论物理学中引起了极大关注。随着人们对 QEC 的兴趣越来越广泛，解码问题（如何解码通用 QECC）变得越来越重要。到目前为止，已知的方法很少，但我们最近提出了两种方法：一种是基于稳定器 [1] 扩展标准类 QECC 的解码器，另一种是推广最初用于探索黑洞信息悖论的 Yoshida-Kitaev 解码器 [2]。在本次演讲中，我们将概述这些方法。
KCEC FFM更新2.11.25 -Taos
KCEC森林火灾缓解更新：2025年2月11日，新墨西哥州陶斯 - Kit Carson电气合作社（KCEC）正在积极实施2025年的森林防火措施。该地区在冬季缺乏降水会随着春季的临近而增加野火的风险。KCEC将系统地主动执行其树木修剪和维护计划，并建立缓解野火的微电网以减少火灾危害，以准备在接下来的几个月中进行准备。这项正在进行的工作对于我们社区的安全和福祉至关重要。KCEC正在与卡森国家森林服务局，陶斯县，陶斯基谷，圣十字医院，陶斯县商会和UNM-TAOS合作，以分发防火信息和资源。KCEC鼓励所有成员为该地区的潜在火灾威胁做准备。附带的是资源和疏散指南，成员可以用来采取积极措施以防止其特性发生火灾：如何为野火为野火野火降低风险的步骤做好准备，这些步骤可以使您的家在野火期间更安全https://www.emnrd.nm.gov/sfd/wpcontent/uploads/sites/4/firewisehowtoprepareyourhomehomeforwildfires.p df df准备，set，set，go！您的个人野外火灾动作指南https://www.emnrd.nm.gov/sfd/wp-content/uploads/sites/4/4/final-new-new-mexico-rsg-guide-2017_000.000.pdf，请采取必要的步骤，为这个春天的几个月做好准备，为自己和家人做好准备。KCEC工作人员正在努力工作，以通过检查和收紧我们的电力和互联网基础设施，并巡逻和监视我们的电动和光纤线路，以最大程度地减少服务中断。KCEC船员在2月在以下区域进行树木修剪和操作维护：•Costilla•牧场•缠绕•Ojo Caliente•iDlewild•Rodarte•Canon Plaza
将因果关系与神经混沌学习相结合
摘要 — 通过神经网络实现的深度学习通过提供用于复杂任务（例如对象检测/分类和预测）的方法，彻底改变了机器学习。然而，基于深度神经网络的架构已经开始产生收益递减，这主要是由于它们的统计性质以及无法捕捉训练数据中的因果结构。深度学习的另一个问题是其高能耗，从可持续性的角度来看，这并不是那么理想。因此，人们正在考虑采用替代方法来解决这些问题，这两种方法都受到人脑功能的启发。一种方法是因果学习，它考虑到神经网络训练数据集中项目之间的因果关系。预计这将有助于最大限度地减少深度神经网络学习表示中普遍存在的虚假相关性。另一种方法是神经混沌学习，这是一项最新发展，其灵感来自生物神经网络（大脑/中枢神经系统）中神经元固有的非线性混沌放电。这两种方法都显示出比单纯使用深度学习更好的效果。为此，在本文中，我们研究了如何将因果学习方法和神经混沌学习方法整合在一起以产生更好的结果，尤其是在包含链接数据的领域。我们提出了一种这种整合的方法来增强分类、预测和强化学习。我们还提出了一组需要研究的研究问题，以使这种整合成为现实。索引术语——深度学习、因果学习、神经混沌学习、图神经网络、随机共振