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纠缠，部分测量值和Parton模型中密度矩阵的对角线
•τ〜∞⇒H |质子⟩= m |质子⟩，（纯）能量特征态。•Parton模型将质子视为几乎自由颗粒的收集•建议解决此明显悖论的分辨率：量子纠缠（Arxiv.1702.03489，Kharzeev＆Levin）•发明：发明：观察到的Parton的降低密度矩阵是粒子数量基础数
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
第1部分：本地计划核心策略部分审查和现场分配
理事会于2014年9月通过了Gravesham地方计划核心战略。本地计划核心战略是一项战略规划文件，阐明了理事会的愿景，战略目标以及涵盖Gravesham的发展和环境的政策，涵盖了2011 - 28年。本地计划核心战略为开发的关键站点分配，并涵盖了诸如住房，工作，零售，运输，环境，遗产和新开发质量等主题问题。与本地计划1 ST审查（保存的政策），东南海洋计划以及肯特矿产和废物本地计划中保存的政策一起，构成了该自治市镇的法定“发展计划”。理事会做出的所有计划决定必须符合开发计划，除非有其他考虑因素另有说明。
可行性和需要在410号高速公路和乡村驱动器（Ward 2）
在获得最终批准之前，所有者应与布兰普顿市签订协议，以与在乡村驱动器和心脏湖路交叉路口安装交叉路口改进相关的前端成本。此外，所有者应在乡村驱动器和Heart Lake Road的交汇处的详细工程设计和EA首选设计相关的所有费用，包括但不限于获得许可证。布兰普顿市应从多伦多和地区保护局和/或其他当局获得批准，作为批准过程的一部分。所有所需的土地获取（对于所有者拥有的土地）将由布兰普顿市支付并获得，以实施首选的EA设计，所有者所要求的任何土地均应免费专用于该市。该市应同意通过发展费用的信用协议来偿还所有者，以实现心脏湖路和乡村交叉路口改进的所有合理费用，并在建造交叉路口改进的建设后，并提供了支持收据和证明，并证明
使用近方面的RSA Primes
摘要 - 通过加密数据和确保信息完整性来固定数字通信至关重要。rivest-Shamir-Adleman（RSA）Crypsystem被广泛使用，其安全性主要依赖于整数分解问题的复杂性，尤其是模量N = PQ。试图考虑主要因素P和Q的对手已经做出了特定的假设，例如针对场景，其中P和Q表现出诸如Pollard弱质量结构中的脆弱性，或者当有关这些prime量最低的位置（LSB）中的部分知识时，可以使用这些漏洞。这些弱点使对手可以在多项式时间中有效地考虑模量n，从而损害了RSA加密安全性。本文通过引入另外三种形式的近方数量来扩大对这种漏洞的理解。这些新形式通过以下方式表示为p×q：（a m -r a）（b m -r b）和（a m±r a）（a m±r a）（b m r b），其中a和b是正整数，m是正偶数。假定攻击者已知与P和Q的LSB相对应的R A和R B。本研究证明了在这些假设下N的有效分解，并量化了此攻击对素数数量的影响。这些发现强调了RSA用户的重大风险，并强调需要对此进行对策来减轻此攻击的潜在影响。
深入加固Q学习，用于智能交通信号控制，部分检测
摘要 - 智能传统信号控制器，将DQN算法应用于传递光策略优化，通过将TRAF-Fimfimals调整到实时交通状态，可以充分地减少交通拥堵。文献中的大多数命题都认为，检测到十字路口的所有车辆都是不现实的情况。最近，新的无线通信技术已通过基础设施对连接的车辆进行了成本范围的检测。只有当前配备的总量的一小部分，可以在低检测率下执行的方法。在本文中，我们提出了一个深钢筋Q学习模型，以优化孤立的交叉点，在具有连接车辆的部分可观察到的环境中。首先，我们在RL框架中介绍了新颖的DQN模型。我们为部分可观察到的环境引入了新的状态表示形式，并为传播信号控制提供了新的奖励功能，并提供网络体系结构和调整的超参数。第二，我们以两个步骤在多种情况下在数值模拟中评估模型的性能。首先完全检测到现有的驱动控制器，然后部分分解，并与互联车辆比例的损失估计值进行部分分解。最后，从获得的结果中，我们定义了可接受和最佳性能水平的检测率。该模型的源代码实现可在以下网址获得：https：//github.com/romainducrocq/dqn-itscwpd
使用高压设备上的UHF传感器进行部分放电检测
高压传输对于电力系统中的有效能量传输至关重要，依赖于变压器和气体绝缘开关设备（GIS）等关键组件。检测部分放电（PD）对于防止绝缘失败并确保系统可靠性至关重要。这项研究通过使用超高频率（UHF）传感器来解决敏感的，无创的检测，解决了传统的PD检测方法的局限性，这些局限性通常是侵入性和嘈杂的。主要目标是使用UHF传感器在高压设备中研究部分放电，确定实验室环境中的绝缘缺陷并分析PD信号。HVAC测试以复制PD事件，并使用使用UHF天线测量电磁辐射。研究结果表明，UHF传感器有效地捕获了与PD相关的电磁信号，从而具有较高的灵敏度和准确性。这种非侵入性方法通过实现隔热缺陷的早期检测，从而提高了高压设备的可靠性和寿命，从而改善了维护和操作策略，从而获得了更一致的动力传递。
哈里斯副总统发布包括税收提案的部分经济计划
美国2024-312 2024 年 8 月 16 日 副总统哈里斯发布包括税收提案在内的部分经济计划 副总统兼民主党总统候选人卡马拉·哈里斯今天公布了她的经济计划要素的细节。除其他项目外，哈里斯还提出了几项新的税收激励和优惠措施，包括： • 为首次购房者出售房屋的建筑商提供税收激励 • 扩大现有的经济适用房建筑商税收激励 • 为首次购房者提供税收抵免 • 恢复美国救援计划法案版本的儿童税收抵免 (CTC)，为每个儿童提供高达 3,600 美元的抵免 • 扩大 CTC，为出生第一年的儿童提供 6,000 美元的税收抵免 • 将低收入个人可获得的劳动所得税抵免扩大 1,500 美元 • 减免《平价医疗法案》保费的税收 该计划没有具体说明这些项目的收入成本是否会被抵消，但它确实表示，哈里斯将要求“最富有的美国人和最大的公司支付他们应得的份额”，并且该计划将减少赤字。哈里斯还呼吁国会通过《停止掠夺性投资法案》，该法案将取消拥有大量独栋住宅的投资者的某些税收优惠。毕马威观察 值得注意的是，关于拜登总统经常承诺不增加年收入低于 40 万美元的人的税收，“哈里斯副总统致力于确保年收入低于 40 万美元的人不会缴纳更多的新税。” 这一承诺表明，对于定于 2025 年底到期的 4 万亿美元“税收悬崖”项目，哈里斯似乎致力于将这些减税措施延长至年收入 40 万美元或以下的个人。但值得注意的是，“新”一词的使用引发了一些关于如何应用这一承诺的不确定性。哈里斯在今天的新闻稿中没有认可或提及拜登-哈里斯政府的官方税收计划，即所谓的《绿皮书》。她誓言要提高大公司和富人的税收，
小儿心脏瓣膜功能障碍的部分心脏移植：临床试验方案
先天性心脏缺陷是人类最常见的先天缺陷类型，并且经常涉及心脏瓣膜功能障碍。目前对不可修复的心脏瓣膜的治疗涉及植入物，肺部肺自动移植或判例性矫形器心脏移植的瓣膜更换。尽管这些治疗方法适合年龄较大的儿童和成人，但由于几个原因，它们并没有在婴儿和幼儿中产生相同的功效和耐用性。心脏瓣膜植入物不会随之生长。Ross Pulmo-Narary自动移植植物的死亡率很高，如果肺门功能失调或不存在，则不可行。此外，正整体心脏移植随着时间的流逝总是因心室功能障碍而失效。因此，在婴儿和幼儿中无法弥补的心脏瓣膜的治疗仍然是一个尚未解决的问题。这项罪恶的前瞻性研究的目的是提供基于一种新型的转型类型的替代解决方案，我们称之为“部分心脏移植”。部分心脏移植与常规的矫形心脏移植不同，因为只有心脏瓣膜的心脏部分才被移植。类似于Ross肺自动植物和常规的矫形心脏移植，部分心脏移植包含活细胞，该细胞应使其与受体儿童一起生长。因此，部分心脏移植将需要免疫压榨。可以控制免疫抑制的风险，如常规的原位心脏移植受者所见。停止免疫抑制只会将生长的部分心脏移植转变为非生长的同型同种异体移植物。一旦这种同型移植物恶化，就可以用耐用的成人机械植入物代替。描述了我们的单臂试验的预付。临床。
部分端到端强化学习，以抗鲁棒性，以防止建模自动赛车
摘要 - 在本文中，我们解决了在存在实用车辆建模错误（通常称为模型不匹配）的条件下导航时自动赛车的强化学习（RL）解决方案的性能（RL）解决方案的问题。为了应对这一挑战，我们提出了一种部分端到端算法，该算法可以解除计划和控制任务。在此框架内，RL代理会生成一个轨迹，该轨迹包括路径和速度，随后使用纯粹的追击转向控制器和优势速度控制器对其进行跟踪。相比之下，许多当前基于学习的基于学习的（即增强和模仿学习）算法使用了一种端到端方法，从而深层神经网络将传感器数据直接映射到控制命令。通过利用经典控制器的鲁棒性，我们的部分端到端驾驶算法比标准的端到端算法表现出更好的模型不匹配的鲁棒性。