安全是空客业务的基础,涵盖了防止涉及空客产品和服务的事故和事件发生、在事件发生时进行管理、吸取教训并酌情实施变革的所有活动。
量子计算已成为一个新兴领域,可能彻底改变信息处理和计算能力的格局,尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的,而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域,它对 NISQ 时代具有潜力,近年来其活动日益增多,研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法,并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题:A) 量子退火器上的嵌入式特征选择,B) 短深度量子自动编码器电路,以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A,我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B,我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构,并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C,我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计,并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究,然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
根据可再生能源义务(RO)立法,使用生物质的电站必须每月遵守“土地标准规则”和“温室气体规则”,以便有资格获得可再生能源义务证书(ROCS)。这些规则是由政府在立法中制定的。使用生物质电站每年根据这些要求进行审核。我们从每月的数据返回中看到的证据和所需的审核表明,Drax有资格获得其ROC。,但我们确定Drax误导了与他们的“年度分析数据”有关的其他义务,因为他们无法清楚地证明为什么他们像在两个特定数据集上一样报告了。Ofgem非常重视任何错误报告,因此需要Drax来纠正其数据,支付2500万英镑并完成对整个全球供应链中年度分析数据报告的详细审核。
本研究探讨了大学学生在口头演讲中遇到的挑战,提高这些技能的策略以及讲师在增强学生演讲能力方面的作用。使用定量研究方法,研究人员通过社会科学的统计软件包应用了描述性和推论性统计分析,以检查来自柬埔寨巴坦巴国国立大学的200个学士学位英语作为外语(EFL)学生收集的数据。结果表明,EFL学习者在诸如有限的准备时间,表现焦虑和同伴评估不适等问题上挣扎。独立样本t检验的结果没有明显的性别差异,t(198)= 1.062,p = 0.289。然而,单向方差分析表明,不同类水平之间的口服表现困难在统计学上有显着差异(F [3,196] = 3.294,p = 0.022)。该方差分析分析发现,在应对策略方面,类排名之间没有显着差异(F [3,196] = 2.220,p = 0.087)。相比之下,班级水平之间存在统计学上的显着差异(F [3,196] = 4.328,p = 0.006)。此外,EFL学习者还利用了一系列策略来提高他们的口头表现能力,例如观察同龄人,增强信心,融合视觉辅助工具以及依靠简短的笔记而不是完全脚本的演讲。教师通过确保足够的准备时间,创造支持性学习环境并提供建设性的反馈,在这一发展中发挥了至关重要的作用。在口头演讲中认识到这些具体挑战,使教育者可以更有效地完善其教学方法。
本文档包含适用的加拿大证券法的含义内的前瞻性陈述和前瞻性信息。根据适用证券法的含义,包括加拿大证券法律的含义,意见,预测,资源潜力或有关未来结果事件的其他陈述是前瞻性信息,前瞻性陈述或财务前景或财务前景或财务前景(统称为“前瞻性陈述”),包括加拿大证券管理员的国家机器人工具51-102持续公开公开披露。这些声明是从本文档开始的日期开始的,并且该文档仍然可用的事实并不构成Volt Lithium Corp.(“ VLT”,“ VOLT”或“ COMPANY”)的代表,VLT认为这些前瞻性陈述仍然是真实的日期。VLT认为,这些前瞻性陈述是合理的,尽管这些假设和期望是合理的,但它不能保证这些假设和期望将被证明是正确的。读者进一步警告不要过分依赖前瞻性陈述,因为不能保证会发生计划,意图或期望。此类信息虽然在准备时由公司管理人员认为合理,但可能被证明是不正确的,实际结果可能与预期的结果有实质性差异。Volt的前瞻性陈述在本警告声明中明确符合其整体资格。读者被警告不要对这些前瞻性陈述不过时。Such statements include, but are not limited to, statements about future projected or target production, future expected product prices, future financial and operating results, the readiness for commercial production using the Company's direct lithium extraction technologies, expectations regarding the results to be obtained from the utilization of the Company's technologies, expectations regarding the commercialization of the Company's technologies and project, including expectations regarding Volt's first commercial-scale unit and the commercial production of battery grade lithium, the公司能够继续开发和商业化其业务,计划,目标,里程碑,期望和意图,对公司的生产,增长和发展,公司运营的预期经济学,商业规模的预期经济学,未来的环境立法,预期利用了公司的收益以及公司业务的未来开发。有关可能导致预期机会和实际结果的风险,不确定性和假设的更多信息,请参阅公司的披露文件和其他公开文件,该文件可根据公司的个人资料在sedar+上提供,网址为www.sedarplus.ca。除法律要求外,Volt违反了更新或修改任何前瞻性陈述的任何义务,无论是由于新信息,事件还是其他方式。在可能导致实际结果与此类前瞻性陈述指示的重要因素中有重大差异的重要因素是:预计Volt的运营将在加拿大西部和德克萨斯州,并且由于技术困难和运营困难而产生意外问题,这些困难和运营困难会影响其产品的生产,运输或销售; Volt项目和运营的经济学可能无法以商业规模或根本证明;地理和天气条件会影响其产品的生产,运输或销售;当前的全球经济和信贷状况可能会影响商品价格和消费的风险比伏特目前的预测更大。可能会出现意外延误和开发当前拥有的物业或其合作伙伴财产的困难的风险;公司技术无法实现商业项目;由于设备,技术和人员的可用性有限,意外延迟;以及披露文件中详细介绍的风险因素以及Volt的公开披露和其他定期报告中时不时。
Xu,J。(2025)。大脑网络通过图表学习。新加坡南南技术大学博士论文。https://hdl.handle.net/10356/182865
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