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通过正交非...广播纠缠
在本文中，我们广泛研究了将纠缠广播为状态相关与状态独立克隆器的问题。我们首先重新概念化状态相关量子克隆机 (SD-QCM) 的概念，在此过程中，我们引入了不同类型的 SD-QCM，即正交和非正交克隆器。我们推导出这些克隆器的保真度将变得独立于输入状态的条件。我们注意到，这种构造允许我们以拥有输入状态的部分信息为代价来最大化克隆保真度。在关于纠缠广播的讨论中，我们以一般的两量子比特状态作为资源开始，然后我们考虑贝尔对角态的一个具体例子。我们在输入资源状态上局部和非局部地应用状态相关和状态独立克隆器（正交和非正交），并根据输入状态参数获得纠缠广播的范围。我们的研究结果突出了状态依赖型克隆器在广播纠缠方面优于状态独立型克隆器的几个例子。我们的研究提供了一个比较视角，即在两个量子比特场景中通过克隆广播纠缠，即当我们对资源集合有所了解时，以及当我们没有此类信息时。
Fox Sports将在商业上推出其AR广播机器人摄像头
Kudan Inc. (headquarters in Shibuya-ku, Tokyo; CEO Daiu Ko) is thrilled to announce that Fox Sports Productions, LLC (headquarters in Los Angeles, USA; CEO Eric Shanks, hereafter “FOX Sports”) has decided to commercially launch its augmented reality (AR) broadcasts robot camera to redefine AR experiences in live sports broadcasting.这项合作将在即将到来的超级碗Lix上首次亮相，Kudan的专利高频3D LIDAR大满贯跟踪软件将为下一代AR增强功能提供动力，为沉浸式体育娱乐活动提供前所未有的观看体验。1。产品发布和协作的详细信息Kudan的实时大满贯技术可以实现超专业的3D空间跟踪，而无需依赖外部定位系统，从而在现场体育中为AR解释了新的可能性。通过将这项技术集成到SkyCam的计算机控制，稳定，有线电视摄像机系统和Fox Sports的广播工作流程中，Kudan将赋予实时AR图形和视觉增强功能，这些图形和视觉增强功能无缝固定在游戏动力学上。
The-Plough-Inn-商业计划和预测-13-5-2024.pdf
7.1. 本地................................................................................................................................................ 28
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
预测人工智能进展：研究议程
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要，以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题，但对此的研究很少，也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外，该领域非常多样化，没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定，该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出，应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了一些突出的问题，这些问题既普遍存在，又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用，以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
兰开斯特区
1。简介背景1.1是理事会的法定责任，为其地区制定地方发展计划（地方计划）。本地发展计划应阐明如何满足发展需求，应为其环境，经济或社会重要性保护哪些土地，以及确定规划应用程序的当地规划框架。1.2本地计划是根据政府提供的国家规划指南制定的。2012年3月，发布了国家规划政策框架（框架）1，该框架1取代了规划政策声明（PPS）和规划政策指南（PPG）和规划政策指南（PPG）的指南。该框架的目的是为计划系统提供更简洁，易于理解的方法，并提供可持续发展。NPPF于2012年3月27日首次发布，并于2018年7月24日，2019年2月19日和2021年7月20日更新。本报告依赖于2021版的NPPF。因此，本报告中对NPPF的所有后续引用都是对2021版本的引用，其中将清楚地将NPPF的先前版本引用。1.3兰开斯特地区的本地计划为该地区提供了一个新的计划框架。1.4理事会先前曾在2014年12月采用开发管理DPD 4和Morecambe地区行动计划DPD方面在准备该地区的地方发展计划中取得了进展。1.5本文档代表对当地计划的气候紧急审查。该开发管理发展计划文件（DPD）的准备，以及其他关键文件，包括战略政策和土地分配DPD，Arnside和Silverdale Aonb DPD 2，Lancaster South Action South Action Plan DPD，GYPSY和GYPSY和Traveler Site分配DPD和Morecambe Arivation Dive dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd n lancaster <它审查了开发管理DPD的第二版，该版本在必要时更新了政策，并在其他开发计划文件中的新政策补充政策和分配中添加了进一步的政策方法，尤其是战略政策和土地分配DPD。1.6在2020年7月29日通过当前的地方计划之后，对当地计划的气候紧急审查开始，理事会对当地计划进行了立即进行部分审查。因此，该DPD以及战略政策和土地分配DPD已更新，以反映兰开斯特市议会对
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
赌场收入预测在开始速度较慢到2025年...
或工作转移选项。他将裁员描述为“不合理的解雇”，并批评该公司未能维护其企业社会的能力和对当地就业的承诺。lam还指出，政府已被游戏运营商默认批准裁员，只有一家主要公司尚未实施此类措施。他警告说，主要的游戏作者的不合理的临界者可能会设定令人不安的前者和加剧澳门的就业挑战，这特别是随着经济持续恢复。立法者呼吁政府调查解雇，澄清裁员政策，并确保当地工人得到保护。他强调，截至2024年6月，雇用27,000多名非居民工人的游戏运营商必须优先考虑当地就业，并避免破坏工作安全的做法。时间与DSAL和MELCO接触，以进一步了解此事，但没有在发稿时收到回应。
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。