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搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
方法学用于计算量子键分布系统同步时间的平均时间，并通过图形分析方法降低长度的量子键分布的站点
摘要。提出了一种方法，用于计算量子密钥分布系统（QKD）站的平均进入时间，并通过降低长度的纤维通信线（focl）的段进行顺序进行轮询。构建了对光子脉冲的顺序搜索的状态图和过渡图。是为了找到检测光子脉冲的概率，进入站点同步的平均步骤数，步骤数的差异以及进入连接的平均时间的平均步骤数。注意到，当焦点分为长度降低的部分时，黑暗电流脉冲（DCP）的水平会显着降低。后者允许减少光电探测器的错误警报的概率。对所获得的结果的分析表明，在算法 - 模拟的情况下，提出的算法进入同步时间的时间比进入站点的通信所需的时间少3倍。获得的结果表明有可能增加焦点的长度，同时确保同步误差概率在0.01的水平上的值。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
收缩投影纠缠对状态一般很难
精确计算量子多体系统的性质是现代物理学和计算机科学中最重要的但也是最复杂的挑战之一。近年来，张量网络假设已成为最有前途的方法之一，能够以惊人的效率模拟一维系统的静态性质，并在凝聚态理论中拥有丰富的数值应用。然而，在更高维度上，与计算复杂性理论领域的联系表明，称为投影纠缠对态 (PEPS) 的二维张量网络的精确归一化是 # P 完全的。因此，PEPS 收缩的有效算法将允许解决极其困难的组合计数问题，这被认为是极不可能的。由于理解二维和三维系统的重要性，目前仍然存在的问题是：已知的典型状态结构是否与量子多体系统相关？在这项工作中，我们表明，对于典型实例，准确评估 PEPS 的规范化或期望值与计算难度最高的特殊配置一样困难。我们讨论了平均情况难度的结构特性与当前尝试张量网络收缩的有效算法研究的关系，这暗示了对量子多体理论中重要问题的平均情况难度的大量可能的进一步见解。
1 国家研究领域的标准化平均影响...
摘要 本研究对意大利研究领域标准化平均影响与世界平均水平进行了时间序列分析。该方法纯粹是文献计量学，基于对 2001-2006 年活跃的所有意大利公共研究组织的全部科学成果的普查（仅限硬科学）。分析在部门层面（按科学学科和学科内的单个领域汇总）和组织层面（按组织类型和单个组织）进行。该方法的本质应该可以在所有其他国家背景下复制。它为政策制定者和管理者提供支持，以进行战略分析，以确定国家研究系统和机构的优势和劣势。关键词 研究评估；文献计量学；领域标准化影响；公共研究组织；意大利
(704) 845-1195 ~ www.franklincpas.net ____________________________________________________ 提高平均分项扣除额的策略
策略：对于边缘逐项列举者，考虑每隔一年“加倍”慈善捐款和房地产税缴纳（在 12 月缴纳“A 年”的慈善捐款和财产税，在 1 月缴纳“B 年”的慈善捐款和财产税），因为标准扣除额增加了。示例：逐项列出的平均年份 (2019) (2020) (2021) (2022) 扣除额 V/S 年份 A 年份 B 年份 A 年份 B 州所得税 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 房产税 4,000 5,000* 0 5,000* 0 抵押贷款利息 9,000 9,000 9,000 9,000 9,000 供款 10,000 20,000** 0 20,000** 0 以逐项列出的金额为准或较高者 28,000 39,000 14,000 39,000 14,000 标准扣除额 24,000 24,000 24,000 24,000 24,000 平均：28,000 美元 V/S 32,000 = 4,000 美元增加平均扣除额
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space 等，2000 年），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 引言 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于维持乘客和机组人员的热舒适度 45 和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管 47 航空航天工业在过去 48 十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space et al.，2000），空气分配系统需要进一步改进。49