XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdistributions
养老金分配的税务信息 - NJ.gov
从退休计划收到的付款需在收到的当年缴纳所得税。您可能希望通过将付款存入传统 IRA 或其他符合条件的雇主赞助的退休计划来推迟支付此类分配的所得税。这个过程称为滚存。当您稍后从传统 IRA 或雇主计划中提取这些资金时，它们将需缴纳联邦和州所得税。您也可以滚存到 Roth IRA，但您需要为滚存的金额纳税（减去任何税后金额）。但是，Roth IRA 中符合条件的分配的后期付款无需纳税（包括滚存后的收益）。如果您在滚存时未满 59 1/2 岁，则无需缴纳 10% 的额外所得税（提前分配）。
未来可再生能源的电价分配 -
未来对碳排放的限制严格的电力系统将比今天更依赖于风和太阳能产生，而边际成本为零。我们使用2050年德克萨斯州的容量扩展建模来说明在一系列技术/系统假设的范围内，只有能量，碳构成的网格，无碳约束的网格。收紧碳排放限制大大增加了价格非常低的频率。高价的频率也增加了，所有资源在相对较少的小时内就获得了其大部分能源市场收入。需求响应，长期储能，可调节的低碳产生或可用于非电力使用的氢化市场（以及用于储能）削弱，但不会撤消这些结果。对冲价格波动率的金融工具将更加昂贵，我们可能需要重新设计能力薪酬机制，以提供足够的激励措施，以最佳地投资于VRE生成，尤其是存储。为了鼓励整个经济电气化，每当批发价格低时，电力的边际零售价应低。通过需求响应合同对需求的自动控制，零售客户所面临的价格波动的风险可以缓解而无需牺牲效率。为鼓励整个经济电气化，当批发现货价格低时，电力的边际零售价格应较低。我们讨论了减少这个世界上消费者风险的方式，同时提供足够的投资激励措施。
fréchet谎言小组
求解普通微分方程的非自主系统导致考虑文献中称为⋆产物的双变量分布的新产品。该产品与卷积产品不同，最近已被用来建立有关非自治差异系统的结构结果，但其正式的未限制仍然不清楚。我们证明了它在r 2的紧凑子集上平滑函数空间的弱闭合。我们确定该弱闭合的子集具有Fréchet空间的结构d。⋆产物源于该空间内态的组成。d的可逆元素形成了它的密集子集，并且为操作的fréchetLie组构成了。该产品概括了卷积，第一类和第二种类型的Volterra组成，并引起了Schwartz的支架。
用机载测量的云粒子尺寸分布...
摘要。在试飞期间，原型机载数字全息仪器 HOLODEC（云全息探测器）获取全息数据，对其进行数字重建，以获得冰粒的尺寸（等效直径在 23 至 1000 µ m 范围内）、三维位置和二维图像，然后使用自动算法计算冰粒尺寸分布和数量密度，几乎无需用户干预。全息方法具有样本体积大小明确且不受颗粒尺寸或空速影响的优点，并提供了一种检测破碎颗粒的独特方法。全息方法还允许将体积采样率提高到超过原型 HOLODEC 仪器的采样率，而后者仅受相机技术的限制。在云的混合相区域中获取的 HOLODEC 尺寸分布与试飞期间飞机上 PMS FSSP 探测器的尺寸分布非常吻合。利用沿光轴的深度位置检测破碎粒子的保守算法可从数据集中消除明显的冰粒破碎事件。在这种特殊情况下，与所有粒子的尺寸分布相比，当量直径为 15 至 70 µ m 的粒子的非破碎粒子的尺寸分布减少了大约两倍。
神经元的组件学会分类分布
组件是大量的神经元，其同步射击被假设以代表记忆，概念，单词和其他认知类别。组件被认为可以在高级认知现象和低级神经活动之间提供桥梁。最近，已显示出一种称为组合微积分（AC）的组合系统，其曲目具有生物学上合理的组合操作，可以显示能够模拟任意空间结合的计算，还可以模拟复杂的认知现象，例如语言，推理和计划。但是，组件可以调解学习的机制尚不清楚。在这里我们提出了这样的机制，并严格证明，对于标记组件的分布定义的简单分类问题，可以可靠地形成代表每个类别的新组装，以响应类中的一些刺激。因此，该组件是对同一类的新刺激的响应可靠地召回的。此外，只要相应的类是相似的组件的群集，或者通常可以通过线性阈值函数与边缘分开，则这些类组件将可以区分区分。为了证明这些结果，我们利用具有动态边缘权重的随机图理论来估计激活的顶点的序列，从而在过去五年中对该领域的先前计算和定理产生了强烈的概括。被视为一种学习算法，这种机制完全在线，从很少的样本中概括，并且只需要温和的监督 - 在大脑模型中学习的所有关键属性。这些定理是通过实验来支持的，这些实验证明了组件的成功形成，这些组件代表了从此类分布中绘制的合成数据以及MNIST上的概念类别，这也可以通过一个AS-emerbly每位数字来分类。我们认为，从现实世界数据中提取属性（例如边缘或音素）的单独感觉预处理机制支持的这种学习机制可以是皮质中生物学学习的基础。关键字：关键字列表
量子寄存器中正态分布的有效准备
高效准备输入分布是在广泛领域获得量子优势的重要问题。我们提出了一种新颖的量子算法，用于高效准备量子寄存器中的任意正态分布。据我们所知，我们的工作首次利用了中间电路测量和重用 (MCMR) 的强大功能，广泛应用于一系列状态准备问题。具体而言，我们的算法采用重复直至成功方案，并且只需要期望常数界的重复次数。在所呈现的实验中，使用 MCMR 可以将所需量子比特减少多达 862.6 倍。此外，该算法可证明对相位翻转和位翻转错误均具有抵抗力，从而导致在真实量子硬件（支持 MCMR 的 Honeywell 系统模型 H0 和 H1-2）上进行首次同类经验演示。
朝量子大规模密码猜测现实世界发行版
摘要。基于密码的身份验证是最终用户安全性的中心工具。作为此的一部分，密码哈希用于确保静止密码的安全性。如果量子计算机以足够的大小可用，则能够显着加快哈希函数的预计数的计算。使用Grover的算法，最多可以实现平方根的速度，因此可以预期，量子通行证猜测也可以接收正方形的加速。但是，密码输入不是均匀分布的，而是高度偏差。此外，典型的密码攻击不仅会损害随机用户的密码，而且要解决数百万用户数据库中所有用户密码的很大一部分。在这项工作中，我们第一次研究那些量子大规模密码猜测。与经典攻击相比，当攻击所有密码的恒定分数时，我们仍然会在量子设置中获得平方根的加速，甚至考虑了强烈偏见的密码分配，因为它们出现在现实世界密码漏洞中。我们使用LinkedIn泄漏验证了理论预测的准确性，并为量子计算机时代的密码哈希和密码安全提供了特定建议。
在铁磁异常的约瑟夫森连接中切换电流分布
我们研究了铁磁异常的约瑟夫森连接的开关电流分布，该连接构成线性增加的偏置电流。我们的研究发现了开关电流分布的位置与关键系统参数之间的显着相关性，例如自旋 - 轨道耦合的强度和吉尔伯特阻尼参数。这表明可以通过实验测量直接确定这些参数。通过对噪声，磁化，相动态和开关电流分布的统计特性之间的相互作用进行全面分析，我们加深了对这些有趣的低温旋转型旋转设备的理解。这些发现有可能在量子计算体系结构和信息处理技术领域的应用中进行应用。
在深层生成模型上，用于近似和估计歧管上的分布
生成网络在分销学习方面取得了巨大的经验成功。许多现有的实验表明，生成网络可以从低维易于样本分布中生成高维的复杂数据。但是，现有的现象不能被现有理论所构成。广泛持有的歧管假设推测，自然图像和信号等现实世界数据集表现出低维几何结构。在本文中，我们通过假设数据分布在低维歧管上支持数据分布来考虑这样的低维数据结构。我们证明了Wasserstein-1损失下的生成网络的统计保证。我们表明，Wasserstein-1损失取决于固有维度而不是环境数据维度，以快速的速率收敛至零。我们的理论利用了数据集中的低维几何结构，并认为生成网络的实际力量。我们不需要对数据分布的平稳性假设，这在实践中是可取的。
气候变异性对利基概念和物种分布的影响
青年气候变化影响长期增长率，从而影响人口的生存能力。尽管气候变异性很重要，但利基模型和物种分布模型（SDM）通常不考虑它。这会导致物种预计的分布中的系统偏见，并可能误导保护措施。在这里，我们使用随机人口统计学中的想法来量化年际气候变化对种群绩效和物种分布的影响，从而开发了一种新的SDM框架，我们称为XSDM。新框架扩大了基本利基市场的传统确定性概念，重新概念化了利基市场以说明随机性。XSDM可以广泛应用，仅需要出现数据，例如来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。 使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。 我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。 不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。 由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。我们的新XSDM方法通过帮助重新定位的利基理论包括随机效应，为这样的研究计划提供了新的基础。