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原始发表论文的引文（记录版本）：Willsch, D., Willsch, M., Gonzalez Calaza, C. et al (2022)。Benchmarking Advantage 和
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题，对迄今为止最大的量子退火器（5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q）的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题，其中既有稀疏连接实例，也有几乎完全连接的实例。我们发现，Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q，成功率和问题规模都有显著提高。特别是，Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外，仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而，我们发现，D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率，因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
基准作为未来经济的基础
不幸的是，今天，竞争性问题通常仅从生产的角度考虑，而不会影响其他领域。现代思想假设确保无形资产和智力资本发挥竞争力的主要作用[1]。但是，该声明与市场上的俄罗斯现实并不完全一致：公司之间的信息链接仍然太弱，创新的引入薄弱，法律框架尚未充分准备[2]。另一方面，俄罗斯公司对各种因素，尤其是危机现象的越来越大的压力导致对他们之间的市场份额的竞争加剧。同时，大多数公司很少关注，也不在决策领域进行研究，以制定竞争性发展的战略。在经济各个部门管理生产方面和企业经济活动方面的有效机制之一是一项比较研究，是确定，理解和适应最近竞争性公司有效运作的现有示例的建模，以提高自己的绩效[3]。模型和决策方法，用于管理自己的竞争力
关于民族对哈基斯的承认的法律
西索讷（Sissonne）：军营边缘的营房，形成“村庄”（埃纳省）；马诺斯克（Manosque）：四季之城（上普罗旺斯阿尔卑斯省）；戛纳-La Bocca： 米莫萨斯城（滨海阿尔卑斯省）；超级昂蒂布： 桉树市 (滨海阿尔卑斯省)；马赛：奥利夫市，第 13 区 (罗讷河口省)；马赛：蒂勒尔市，第 15 区（罗讷河口省）；热夫雷尚贝坦 (Gevrey-Chambertin)：SONACOTRA-SNCF 住房 (Côte-d'Or)； Sireuil：克罗兹地区（多尔多涅省）；索恩 (Saône)：中转城市（杜省）；贝桑松 (Besançon)： 四风之城、蒙塔莫特 (Montarmots) 路径 (杜省)；德勒：SONACOTRA 建筑工地的营房（厄尔-卢瓦尔省）；德勒：Murger-Bardin 街市（厄尔-卢瓦尔省）；蒙彼利埃：前军营的训练场（埃罗省）；蒙彼利埃： 马萨维奥尔市 (埃罗省)；蒙彼利埃： 波塔利市 (埃罗省)；蒙彼利埃： Pont-Juvénal（埃罗省）； Chapareillan：住宿中心（伊泽尔省）；格勒诺布尔 (Grenoble): 位于烈士街 (rue des Martyrs) 的 SONACOTRA-SNCF 营房和住房 (Isère)； Roybon 3：一个与 Roybon 1 和 2（伊泽尔省）相似的森林村庄；圣热内-圣保利安附近市 (上卢瓦尔省)；塞莫伊（Semoy）： 埃尔夫利恩 (卢瓦雷省) 的城市；马恩河畔沙隆 (Châlons-sur-Marne): 比德 (Bidée) 市 (马恩省)；兰斯 (Reims)：维特里路 (马恩省) 上的城市； Vadenay：军营（马恩省）； Saint-Avé：预制建筑（莫尔比昂省）Cattenom：军营（摩泽尔省）；敦刻尔克：SONACOTRA-SNCF 住房（北）；豪蒙特（Haumont）： USINOR 军营（北部）；卢夫鲁瓦 (Louvroil)： 施魏策尔医生街 (北) 市；鲁贝：甘贝塔大道（北）的住宿中心；弗莱尔德莱奥恩省，SONACOTRA 市 (奥恩省)；梅里库尔 (Méricourt)： HBNPC 军营 (加来海峡省)；布尔加拉斯蒂克 (Bourg-Lastic)：吉马尔 (Gimard) 分区 (Puy-de-Dôme)； Grand-Couronne：巴斯德街和埃萨尔街（滨海塞纳省）等城市； Authieux-sur-le-Port-Saint-Ouen：马尔尼埃尔城堡（滨海塞纳省）；鲁昂：位于 Pavée 街（滨海塞纳省）的中转中心；鲁昂：位于圣吉尔街 (滨海塞纳省) 的中转中心； Saint-Aubin-lès-Elbeuf：拉皮埃尔圣乔治市（滨海塞纳省）Saint-Wandrille-Rançon：军营（滨海塞纳省）；皮卡第地区普瓦 (Poix-en-Picardy)：Vert Bois 地区 (索姆省)；亚眠：斯特拉斯堡大道（索姆省）上的紧急城市；亚眠 (Amiens)：砖厂之城 (索姆省) 隆格奥 (Longueau)：阿夫尔 (Avre) 之城 (索姆省)；阿维尼翁 (Avignon)：蒙克拉 (Monclar) 区（沃克吕兹省）的太阳之城；舒瓦西勒鲁瓦 (马恩省)。
AI 标签和水印 – 解释
在实践中，在训练 AI 模型时，训练数据的标记主要用于对图像进行分类（例如汽车或动物）。另一方面，文本的标记有助于识别情绪或特定关键词。对于旨在识别语音的 AI 系统的训练，标记还可以包括转录录音或识别音频输入文件中的特定噪音（例如背景中的交通或飞机）。
S2N -TLS基准测试和比较分析-libraetd
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生（AWS），我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全（TLS）库的简单且可靠的比较基准，以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接，从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库（S2N-TLS，OpenSSL和Rustls）适应一个共同的接口，并测量握手延迟，吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能，但要比Rustls更高的内存使用，这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中，以防止部署前的性能回归，更详细的测试以获得更具体的见解，并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议，可确保两个端点（例如，您的计算机和Web服务器）安全通信。TLS有两个主要目标：身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证，它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性，这可以防止
MedPerf - 使用联合评估的医疗 AI 开放基准测试平台
Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
条例01-O-25，“健康建筑条例”修改城市法规第4-22条“建筑能源和水利用基准测试”以合并建筑物
建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼：市政业务，建筑效率，可再生能源，弹性法规，实施，问责制和合伙企业：市政运营，建筑效率，可再生能源，可再生能源，弹性法规，实施，问责制，责任及合伙企业
使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。