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LSE法律，技术与社会（LTS）中心事件
rl是机器学习的领域，与软件代理如何在环境中采取行动，以最大程度地提高累积奖励的概念。rl是三个基本的机器学习范式之一，以及受监督的学习和无监督的学习。它与监督的学习不同，因为它不需要标记输入/输出对并明确纠正次优的动作。相反，重点是……在探索（未知领域）和剥削（当前知识）之间取得平衡。环境通常以马尔可夫决策过程（MDP）的形式说明，因为此上下文的许多RL算法都利用动态编程技术。经典动态编程和RL算法之间的主要不同：RL不假定MDP的精确数学模型的知识，并靶向大型MDP，而确切方法变得不可行。
统计物理学中的双重绿色功能
已在参考文献30到32中显示，可以从Bardeen-Cooper-Schrieffer模型Hamiltonian开始发展一种超导性理论，在该理论中，电子波相互作用被直接的电子电子相互作用所代替，并且仅考虑了与相反动量和尖刺的电子相互作用。表明，这种相互作用是超导现象的基本责任。在参考文献31中，从弗洛希里奇（Frohlich）的精确汉密尔顿（Hamiltonian）开始发展超导性理论，在该理论中，明确考虑了晶格声子的发射和吸收，这可能是由模型汉密尔顿（Hamiltonian）重新确定汉密尔顿人的可能性，尤其是在牢固的基础上进行的，并且更精确地选择了其参数。在本节中，我们考虑了基于这种类型的哈密顿模型的延迟和赋予绿色功能与超副标理论的应用。
使用...评估量子计算机上的能量差异
简介。在物理学中，评估能量差异而不是总能量是普遍存在的。特定哈密顿量的基态和第一激发态之间是否存在间隙与凝聚态 [ 1 ] 和高能物理 [ 2 ] 中的突出问题有关，也是多体物理学和理论计算机科学 [ 3 ] 之间深层联系的核心。无数的光谱技术最终将单个哈密顿量的两个或多个本征态的能量进行比较，作为特定物质的众多识别特征之一。本文关注的是使用量子计算机来实现这一目的。我们将感兴趣的哈密顿量表示为 H ，其中 N = 2 n = dim H 。H 的基态由其特征值 | E 0 ⟩ 标记，其上方的第 a 个本征态为 | E a ⟩。通过反复准备两个能量本征态的特定叠加态，使它们经历幺正演化 W(H)[4-7]，撤消准备过程，并在计算基础中进行测量（见图 1b），我们可以推断出两个本征态之间的能量差异，而无需辅助量子比特 [8] 或受控幺正操作。这不同于其他量子相位估计 (QPE) 方法 [9]，它们使用一个或多个辅助量子比特为编码物理系统的寄存器上累积的相位提供参考 [10-19]。我们的程序受到鲁棒相位估计 (RPE) 算法的启发，该算法被引入用于表征和校准单量子比特门的相位（即旋转角度）[20]。 W(H) 的一种常见形式是控制固定时间内汉密尔顿演化的指数映射的近似值 [21,22]，尽管它也可以采用其他形式，其中相位是特征值的已知函数 [5,23]。虽然相位估计广泛应用于量子计算机上的特征值计算，但 W(H) 的物理意义是在 n 个量子比特的希尔伯特空间中编码感兴趣系统的自由度的结果。虽然我们考虑分子系统中相互作用电子的特定编码 [24,25]，但我们注意到我们的结果可以扩展到其他领域，包括与核物质相关的领域 [26]，
2024 年技术趋势展望
2023 年最突出的两个趋势是人工智能和电气化与可再生能源。从 2022 年到 2023 年，人工智能在谷歌搜索中的搜索量激增了近 700%，同时招聘信息和投资也显著增加。技术创新的速度令人瞩目。在 2023 年和 2024 年期间，大型语言模型 (LLM) 可以处理的提示的大小（称为“上下文窗口”）从 100,000 个标记激增至 200 万个标记。这大致相当于在模型提示中添加一篇研究论文和在其中添加大约 20 本小说之间的差异。人工智能可以处理的模式不断增加，从文本摘要和图像生成到视频、图像、音频和文本的高级功能。这催化了旨在推进更强大、更高效的计算系统的投资和创新的激增。
生成人工智能政策在城市业务中的应用指南
本指南旨在帮助您理解和遵守生成人工智能的使用政策。如果您还没有这样做，请花一点时间阅读该政策。它首先帮助您了解人工智能 (AI) 和生成人工智能 (GenAI) 之间的区别。接下来，您将找到政策部分“职责”、“隐私”和“生成人工智能的使用”，其中包含将该政策应用于您的城市工作的详细信息。接下来是使用生成人工智能所涉及的风险以及如何确保在保护城市数据的同时安全使用它。最后是附录。附录 A 包含生成人工智能的使用政策。附录 B 提供了有关学习生成人工智能的更多信息的资源。附录 C 涵盖了生成人工智能不同用途的风险级别，包括禁止的用途。附录 D 提供了术语表。
瞬时流向有限的 - 拉迪乌斯井，并在孔隙弹性的含水层中具有井眼的存储和皮肤效应
本文提出了分析解决方案，用于从孔隙弹性的含水层中抽水，其中充分合并了有限厚度的皮肤区域和井眼存储的合并效果。在拉普拉斯变换域中得出了泵浦引起的轴对称应力，平面应变变形和孔隙压力。使用Stehfest反转算法获得时域溶液。的数值示例，以研究水力降低的水力耦合和毛弹性的影响。结果表明，与使用完全耦合的毛弹性理论预测的缩减相比，传统方法在低渗透性硬岩中井井有条中的下降良好。当存在有限的厚度阳性皮肤的渗透性低于地层的渗透性时，差异会变得更加明显。对于用储存的有限拉迪乌斯抽水井，与井眼存储相关的效果掩盖了毛线弹性的影响。
稳定，自粘性和高性能石墨烯 -
离子热电材料由于其高灵活性和高seebeck系数而引起了人们的关注。然而，它们的不良热电性能和长期处理限制了其实际应用。为了实现异国情调的热电材料，在这里，氧化石墨烯（GO）修饰的丙烯酰胺离子凝胶的设计具有高热电性能和功能高。详细的结构特征证实了Ionogel结构中GO颗粒的均匀分散剂使功率因数为753.0μWm -1 K -2，有希望的ZT值为0.19。此外，准备好的离子热电薄膜表现出极好的功能，可伸缩性和自粘性。由准备的IonogeLefms组装的集成设备可以产生1.32 mW cm-2的最佳输出功率密度，温度差异为20 K，这表明可穿戴电子设备的潜力很大。这项工作为搜索长期，高性能离子热电材料提供了见识。
与COVID-19疫苗接种后与中风相关的因素
结果：在2020年12月1日至2022年2月28日之间，大约有500万成年格鲁吉亚人至少接受了一种covid-19疫苗：54％的人接受了BNT162B2，41％的疫苗收到了mRNA-1273，5％接受了AD26.COV2.S。那些在疫苗接种后21天内在21天内感染的人的缺血风险增加（OR = 8.00，95％CI：4.18，15.31）和中风（OR = 5.23，95％CI：1.11，24.64），没有证据表明疫苗类型和coscine typecine coccecter covirny covir covicn covicn covicn covicn covid covicn covid covid covid covid covid covid covid covid covid covid covid covid covid covid coccocinenoctact上。Bnt162b2，mRNA-1273和AD26.COV2.S的接受者的缺血性中风后21天疫苗接种发生率分别为8.14、11.14和10.48。在调整了年龄，种族，性别和共同的19人感染状态后，在与AD26.COV2.S疫苗相关的疫苗接种后21天内，风险增加了57％（OR = 1.57，95％CI：1.02，2.42），与BNT1622B2相比； mRNA-1273和BNT162B2之间的中风风险没有差异。
'更少的是更多：消费者支出和...
4在附录B中，我们表明，在现金分配的底部，较大收入变化的MPC较低的结果反映了这两个广泛利润的组合：更多的受访者报告说，MPC = 0及更少的家庭报告了MPC = 1的MPC = 1大盖恩的案例）。相比之下，在现金分配的顶部，较高收入收益的MPC较高是由于较少的家庭报告MPC = 0的事实（而不是更多报告MPC = 1的家庭）。5使用2012年现金手机分配的分数获得了非常相似的结果。6为了保留现金付费十分列车的全套假人，我们贬低了所有其他回归器，并删除了所有规范中的截距。在最后一列中，我们进一步添加了单个现金的日志差异，以控制某些家庭可能从2010年到2012年的现金分配的十分位数。