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可组合安全和系统工程的标准
摘要。虽然安全工程标准为系统开发定义了严格且可控的流程，但不同领域的安全标准差异不容忽视。本文特别关注与运输市场相关的航空、汽车和铁路标准。造成上述差异的原因有很多，包括历史原因、启发式和既定做法以及法律框架，也包括对安全风险的心理感知。特别是，我们认为安全完整性水平不足以用作开发安全关键系统的顶级要求。我们认为服务质量是一个更通用的标准，它更好地考虑了用户感知到的可信度。此外，安全工程标准很少提供如何从组件组成安全系统的指导，而这是既定的工程实践。在本文中，我们开发了一个称为保证可靠性和弹性水平的新概念，作为考虑工业实践的标准，并展示了它如何补充安全完整性水平概念。
基于 Fisher 信息的量子信道不兼容准则
两个量子操作不能同时实现是量子理论的基本特征之一 [ 1 , 2 ]。该原理最著名的两个体现是海森堡不确定性原理（量子粒子的位置和动量不能同时测量 [ 1 ]）和不可克隆定理（不存在任何物理操作能够产生两个完全相同的未知、任意量子态 [ 3 , 4 ]）。一般而言，如果两个（或多个）量子操作（如测量、通道或仪器）可以看作是一个共同操作的边际，则称它们为兼容的；如果不存在以原始操作为边际的物理操作，则称它们为不兼容的。由于量子理论建立在希尔伯特空间上，一般的量子测量被认为是正算子值测度（POVM）。在量子信息论中，不兼容概念有许多应用，如纠缠的稳健性[5,6]、测量不兼容的稳健性[7–9]、量子非局域性[10,11]、量子操控[7,12]、量子态鉴别[13–15]、量子资源理论[16]和量子密码学[17]。在现代量子理论形式化中，量子态物理变换的最一般描述是用量子信道来描述的[18,19]。量子信道不兼容的概念是从输入输出设备的角度提出的[20,21]。在[21]中，作者表明量子信道不兼容的定义是量子可观测量联合可测性的自然概括。大量研究从不同角度处理这一概念 [ 15 , 22 – 24 ]。一般而言，判断给定的一组量子操作是否兼容可以用半定程序表示 [ 25 ]。然而，程序的大小会随着考虑的操作数量呈指数增长。因此，当系统数量适中时，即使对于较小的系统规模（如量子比特），这种方法也会在计算上令人望而却步。为了解决这个维数问题，引入了（不）兼容性标准；这些条件仅对于给定通道组的兼容性才是必要或充分的。与量子测量的情况一样 [ 20 ]，兼容性标准 [ 26 ] 比不兼容性标准多得多。
支持数据标准 2.6。高哈蒂大学
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定性指标：标准1 - 课程方面（30）
在现场工作的情况下，提及现场工作的目标和结果以及现场工作报告。1.4.1机构从各种利益相关者（例如学生，教师，雇主，校友等）那里获得有关机构的学业绩效和氛围的反馈。和有关反馈的行动报告可在机构网站的机构反馈过程中提供，如下所示：（20）A。在机构网站B上收集，分析，采取的行动和反馈。已收集，分析和行动已采取的反馈。收集和分析的D.收集的反馈（至少来自任何两个利益相关者）E。未收集反馈
标准描述 4.2.2 该机构有订阅...
该机构订阅了以下电子资源：1. 电子期刊 2. e-Shodh Sindhu 3. Shodhganga 会员资格 4. 电子书 5. 数据库 6. 电子资源远程访问
系统上周期截止标准的数值研究
目前的论文研究了三层热级热储能（TES）储罐系统的热性能的周期截止标准，该系统用于浓缩太阳能（CSP）植物。应用一维瞬态分散式（D-C）方案来计算每个胶囊内部的相变。使用MATLAB软件，已经弄清楚了数值模型方程。已经创建了五种不同的情况，以研究TES储罐热性能的周期截止标准。结果表明，有两个重要方面可以评估系统性能，即在充电/放电周期内的温度分布以及达到平衡条件所需的时间。这些方面直接影响存储系统的整体功率和外部效率，并在理解系统启动属性方面发挥关键作用，并在设计CSP应用程序的功率周期时洞悉存储可用性。还注意到，实现周期性条件所需的周期时间和时间不仅对存储温度差，而且对切割温度差非常敏感。电荷周期持续时间的差异和相应的排放周期可以归因于相似的截止标准。
深度神经网络剪枝的新标准
卷积神经网络 (CNN) 在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加。最近为减少这些开销所做的努力包括修剪和压缩各个层的权重，同时力求不牺牲性能。在本文中，我们提出了一种受神经网络可解释性启发的 CNN 修剪新标准：使用从可解释人工智能 (XAI) 概念中获得的相关性分数，自动找到最相关的单元，即权重或过滤器。通过探索这个想法，我们将可解释性和模型压缩研究联系起来。我们表明，我们提出的方法可以在迁移学习设置中有效地修剪 CNN 模型，在这种设置中，在大型语料库上预训练的网络可以适应专门的任务。该方法在广泛的计算机视觉数据集上进行了评估。值得注意的是，我们的新标准不仅在进行连续再训练时与最先进的修剪标准相比具有竞争力或更好，而且在资源受限的应用场景中，其表现明显优于这些先前的标准，在这种场景中，要迁移到的任务的数据非常稀缺，并且人们选择不进行微调。我们的方法能够迭代压缩模型，同时保持甚至提高准确性。同时，它的计算成本与梯度计算的数量级相当，并且应用起来相对简单，无需调整修剪的超参数。
1. 最优投资策略——对数效用准则
假设有一个投资机会，投资者要么投资翻倍，要么一无所获。有利结果的概率是 p 。假设投资者的初始资本为 X 0 ，她可以多次重复这项投资。为了使资本增长最大化，她每次应该投资多少？
添加 DSM-5 标准如何提高能量/...
在美国，制定精神障碍分类的最初动力是收集统计信息的需要。第一次正式尝试是 1840 年的人口普查，当时只使用一个类别：“白痴/精神错乱”。多年来，分类变得更加精细。所有类别分类的目的都是根据定义的操作标准进行精神病诊断，对可观察到的行为变化赋予不同的权重，从而实现较高的评分者间信度。 1952 年出版的《精神疾病诊断和统计手册》（DSM）第一版（DSM-I）列举了 106 种精神病诊断，而 1994 年发布的第四版 DSM-IV 已列举了 297 种。然而，在研究 DSM-IV 时发现，它只能正式诊断出不到 50% 的寻求治疗的各种主要精神疾病患者（1）。临床实践中代表严重精神障碍的标准与 DSM-IV 的定义之间明显存在巨大差距，对于躁郁症来说尤其如此。自 DSM-IV 推出以来，持续的讨论确定了诊断躁郁症的几个潜在陷阱。这些缺陷包括：持续时间标准是基于某种共识而非证据，优先考虑其他共病障碍（例如药物滥用），在许多情况下排除了躁郁症的主要诊断，以及任意截断症状数量以满足躁郁症的诊断标准。临床现实是，患者并不总是符合所有的诊断标准，而且缺乏可操作的亚阈值诊断（2）。因此，许多躁郁症患者最终被归为“未另作说明（NOS）”的笼统诊断，缺乏基于证据的治疗指导。除了任意的持续时间标准（尤其是轻躁狂发作的 4 天标准受到合理的批评）之外，DSM-5 试图接近临床现实，但在