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用于量子机器学习的张量网络
张量网络 (TN) 曾为量子理论而开发，现已成为一种成功的机器学习 (ML) 范式。现在，它们已被移植回量子领域，即新兴的量子 ML 领域，以评估传统计算机无法有效解决的问题。它们位于物理学和 ML 之间的接口，这使得 TN 易于部署在量子计算机上。在这篇评论文章中，我们阐明了被认为注定要用于变分量子 ML 的主要架构之一。特别是，我们讨论了如何将矩阵积状态、投影纠缠对状态、树张量网络和多尺度纠缠重正化假设等布局映射到量子计算机，如何将它们用于 ML 和数据编码，以及哪些实现技术可以提高它们的性能。
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。
印度理工学院鲁尔基分校
系/中心/学院名称：管理研究系 科目代码：BMC-513 课程名称：生产与运营管理-2 LTP：3-0-0 学分：1.5 学科领域：PCC 课程大纲：布局设计、产品、流程、蜂窝布局、服务系统中的布局、生产线平衡、位置策略、评估位置替代方案的方法、服务位置策略、JIT 和精益运营、质量管理、质量成本、全面质量管理、质量工具、质量大师的贡献、统计质量管理、六西格玛、验收抽样、项目管理、维护管理、可靠性、TPM、整体设备效率、可持续运营管理、可持续制造、运营管理中的新挑战、IT 在运营管理中的使用。
Snap Pac Brains数据表
更快的设计：OSD32MP2X-PM简化了高速DDR4接口的设计过程，提供了一个可靠的起点并节省了数月的设计时间。〜 〜60％的板区域减少：使用3D SIP技术OSD32MP2X-PM将STM32MP2，DDR4集成，而被动剂与DDR4本身相同的包装，节省表面和路由区域。降低总拥有成本：使用SIP最多将工程设计时间减少9个月，降低您的PCB和组装成本，简化您的供应链，并确保更可靠的系统。世界一流的支持：访问参考设计，应用程序注释和OctavoSystems.com上的活跃社区。此外，我们还提供用于审查原理图和布局的服务，以最大程度地发挥第一通道设计的成功。
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人工智能驱动的营销和销售达到新高度...
超越了传统的使用网络抓取和简单优先级的 AI 驱动的潜在客户识别和定位。Gen AI 的高级算法可以利用客户和市场数据中的模式来细分和定位相关受众。借助这些功能，企业可以有效地分析和识别高质量的潜在客户，从而开展更有效、量身定制的潜在客户激活活动（参见“Gen AI 销售用例：动态受众定位和细分”）。此外，Gen AI 可以通过对页面布局、广告文案和 SEO 策略等各种元素进行 A/B 测试来优化营销策略，利用预测分析和数据驱动的建议来确保最大的投资回报。这些行动可以贯穿整个客户旅程，Gen AI 可以根据不断变化的客户模式自动开展潜在客户培育活动。
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• 微调搜索以理解特定领域的语言，从而高效且根据上下文提取相关的企业内容。从而使搜索能够了解金融服务、医疗保健、物流、高科技等领域使用的特定词汇。• 以针对下游业务流程标准化的格式检索和提取具有多模式内容（表单、布局、表格、图像和文本）的文档中的信息。这使其成为加快发票处理、索赔处理和经纪人提交处理等业务流程改进的理想选择。• 生成基于事实并适应领域和企业特定流程的语言和风格的内容。• 使用标准操作程序和历史数据根据输入推荐/规定操作/程序。这有助于将非结构化输入转换为行业/企业特定的标准/代码，例如 ICD、HSCODE。
MBER - web.stanford.edu
本书提供了足够的细节，让负责液体推进剂火箭各个方面的人员能够熟悉和全面地学习，包括发动机系统设计、发动机开发和飞行器应用。它应使火箭工程师能够独立地进行完整或部分发动机系统的初步详细设计，并了解和判断组成完整发动机系统的各个子系统中的活动、问题、限制和“生活事实”。它还试图教育那些最终对专门子系统和组件设计（推力室、涡轮泵、控制阀等）感兴趣的人，让他们了解自己的子系统以及邻近的子系统和完整的发动机系统。这应该使学生能够准备切合实际的分析计算和设计布局，并为子系统生产发布的最终专门设计提供长远的领先优势。
2023 年年度报告
这一年，顾客的行为逐渐恢复到疫情之前的习惯，随着顾客流动性的改善，他们更频繁地光顾我们的商店。我们继续对超市进行投资，这一年在澳大利亚和新西兰新开了 22 家超市，并续建了 55 家超市，以便为每个社区提供更好、更有针对性的体验。我们将商店划分为价值型、核心型和 UP 型，并根据当地社区的需求确定商店的特色，从而实现针对性的管理。我们还在这一年中测试并从许多商店升级中吸取了教训，包括优化店面布局，通过将快速通道改为额外的辅助结账通道、扩大辅助结账区域以容纳更大的手推车以及设立中央服务台以方便获得团队支持，从而提供更好的顾客体验。