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海马的脑启发的人工智能模型...
本研究提出了像人脑这样的人工智能模型，并将其应用于家庭服务机器人的任务。近年来，许多研究通过深度学习实现了人工智能。当在大型培训数据集上进行许多迭代培训时，深层的网络可以取得良好的结果。但是，单独学习无法通过深度学习来实现类似大脑的智力模型。可以通过两种类型的培训范例来训练人工智能模型。第一个范式是从大量经验中获得常识。获得的共同知识，例如“什么桌子”和“什么是茶”，适用于任何环境。深度学习对于共同的知识获取是有效的，因为可以收集许多有关综合知识的培训数据，并且深度学习的表现取决于培训数据的数量。第二个范式是从一些经验中获取本地知识。当地知识的典型例子是家庭的偏好和习俗。因为它使用了很少的培训数据，因此本地知识不能通过深度学习来有效地促进。要获得类似脑的艺术智能模型，需要用于第二个范式的学习系统。
飞机之间的安全距离和复杂性...
我们确定飞机之间的最小安全间距以及空中交通管制系统的复杂性。考虑到领先飞机在其尾流中留下的涡流，一架飞机的尾部和下一架飞机的机头之间的距离应至少为 5.5 公里或 3.4 英里。相邻飞机之间的最小间距（无论是侧面、上方还是下方）应至少为 730 米或 0.45 英里。这些距离是使用伯努利原理计算的，该原理指出，流体（例如空气）的速度增加时，其内部压力会降低。由于飞机的速度非常高，机翼周围的压力很低。与伯努利因子相关的压力变化施加在面对的表面区域上，导致将飞机推到一起的力；这种力量可能会改变飞机的飞行模式。最后，如果两架飞机相向而行，它们之间必须有足够的空间来执行规避动作。我们发现需要 12 秒；在正常飞行速度下，这相当于 2.9 公里或 1.8 英里。我们将空域扇区的复杂性定义为在给定时间段内发生冲突的概率。为了确定复杂性，我们假设扇区是长方体，飞机以平行或反平行方向飞行。我们计算一架飞机在另一架飞机之后过早进入扇区的概率，或者两架飞机以反平行方向进入同一航道的概率。
用于量子化学的量子计算机上的资源优化的费米子局域哈密顿模拟
在量子计算机上模拟费米子系统的能力有望彻底改变化学工程、材料设计、核物理等领域。因此，优化模拟电路对于充分利用量子计算机的功能具有重要意义。在这里，我们从两个方面解决这个问题。在容错机制下，我们优化了 rz 和 t 门数以及所需的辅助量子比特数，假设使用乘积公式算法进行实现。与现有技术相比，我们获得了门数节省率为 2 和所需辅助量子比特数节省率为 11。在预容错机制下，我们优化了两量子比特门数，假设使用变分量子特征求解器 (VQE) 方法。具体到后者，我们提出了一个框架，可以使 VQE 进程向费米子系统基态能量收敛的方向引导。该框架基于微扰理论，能够将 VQE 进程每个循环的能量估计值提高约三倍，与试验台上经典可访问的水分子系统中的标准 VQE 方法相比，更接近已知基态能量。改进的能量估计反过来又会节省相应数量的量子资源，例如量子比特和量子门的数量，这些资源需要在已知基态能量的预定公差范围内。我们还探索了一套从费米子到量子比特算子的广义变换，并表明在小规模情况下，资源需求节省高达 20% 以上是可能的。
生物继承中的捐赠和接受
植物，动物和人类作为物种以及个体中特征的继承代表了人们对人类生物学现象的思考最古老的概念之一。从一开始就链接到转移，即捐赠 +接受，分别来自母亲或父母的某些材料，分别来自女儿有机体或子女。尽管有一些关于遗产的机理基础的猜测，这些基础是在“ pangenesis”理论的制定中，与查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的遗传性有关，生物遗传问题的性质一直保持掩盖，直到最初识别出弗雷德里克（Frederick Griffith）在1922年的细菌转变，直到揭露了1928年的细菌转变，艾弗里，麦卡锡和麦克劳德于1944年。这是分子生物学的一系列关键发现的起点，例如对遗传密码的解密，最终引起了其中心教条，对生命科学和社会产生了根本的后果，例如排除了遗传性特征的遗传可能性。从那时起，遗传与DNA是遗传过程的介体或载体材料的密切相关的，这对于蛋白质的合成既是必要且足够的，并且是遗传中以DNA为中心的遗传观点的遗传观点，用于碱性结构的自我组合，以及完整有机体的发展。在这里，这种观点最有影响力的环境和推定将在与其他生物学物质（例如膜和细胞器）的结果共同划定，以及与生物学遗传中的自我组织和自动化过程有关的过程。
Citrix安全访问客户端-NetScaler
1。支持Android 10及以后的网关配置中的VPN虚拟服务器上的客户端配置设置代理。仅支持具有IP地址和端口的基本HTTP代理配置。2。只有QR代码范围的令牌才有资格自动填充。自动填充在NFACTOR身份验证流中不支持。3。nFactor对Android设备的身份验证支持正在预览，并且默认情况下该功能会删除。与启用此功能的联系NetScaler支持。客户必须向支持团队提供NetScaler Gateway的FQDN，以实现Android设备的nFactor Authentica。4。有关详细信息，请参阅使用SSL VPN虚拟服务器配置DTLS VPN虚拟服务器。5。基于FQDN的拆分隧道支撑和Android设备的反向拆分隧道处于预处理状态，并且默认情况下该功能被禁用。与启用此功能的联系NetScaler支持。客户必须将其NetScaler Gateway的FQDN提供给支持团队，以便为Android设备启用它。6。对于拆分DNS，两种模式，必须在网关上配置DNS后缀，并且只有DNS将这些后缀结尾的记录查询发送到网关。其余查询将在本地解决。Citrix安全访问Android还支持Split DNS本地模式。7。tls 1.3默认情况下是MacOS和iOS的Citrix Secure Access客户端中禁用的。如果需要，请联系Citrix支持。
387 第 744 部分——控制政策：结束 - GovInfo
(a) 一般要求。在颁发此类物项的许可证之前，出口商务管制清单上的“600 系列主要国防设备”物的申请必须按照本节规定通知国会。 (1) 根据 GOV 许可例外（EAR 第 740.11(b) 条）向美国政府最终用户出口“600 系列主要国防设备”无需此类通知。 (2) 根据《武器出口管制法》由美国国务院提交的通知中已经描述或将要描述的“600 系列主要国防设备”的出口无需 BIS 的此类通知。 (b) 在颁发许可证之前，BIS 将通知国会，授权向国家组 A:5（参见 EAR 第 740 部分补充文件 1）中列出的国家以外的国家出口物品，这些物品是根据包含 14,000,000 美元或以上的“600 系列主要国防设备”的合同出售的。 (c) 在颁发许可证之前，BIS 将通知国会，授权向国家组 A:5（参见 EAR 第 740 部分补充文件 1）中列出的国家出口物品，这些物品是根据包含 25,000,000 美元或以上的“600 系列主要国防设备”的合同出售的。 (d) 除了申请中要求的信息外，出口商还必须为任何拟议的出口提供已签署合同的副本（包括根据合同将出口的“600 系列主要国防设备”物品的价值声明）
人类感知和性能的工程数据汇编
工程数据汇编是一群杰出人士共同努力的结果，他们为实现该项目的宏伟目标所做出的贡献详见汇编数据卷前面的致谢部分。此外，我们还要感谢为编写本用户指南做出特殊贡献的精选小组。特别是，我们要感谢 Herschel Self（阿姆斯特朗航空医学研究实验室）在协助开发设计清单方面所做的不懈努力。他的任务是评估和记录汇编数据与设计相关问题之间的关系，方法是确定特定的人类表现问题，这些问题的答案可能来自单个汇编条目。在几年的时间里，Hersch 根据对条目内容的深入审查撰写了数千个问题。随后对这些问题进行编辑，并根据与设备相关的分类法将其归类为有意义的类别。完成这项任务需要 Herschel Self、项目工程技术顾问 Ed Martin、系统研究实验室的 Barbara Palmer 和 Sarah Osgood 以及代顿大学研究所的 Anita Cochran、Jeffrey Landis 和 Patrick Hess 的详细审查和大量技术支持。主索引的编制是一项艰巨的任务，需要识别、排序和构建超过 10,000 个索引条目。这项工作得到了系统研究实验室的 Barbara Palmer 的努力以及 MacAulay-Brown, Inc. 的 Patricia Browne 的早期贡献的极大帮助。用户指南的最终风格和外观是系统研究实验室公司的作品
基于区块链的支持轻量级多跳信息问责的供应链隐私保护
众所周知，供应链上的信息共享可以提高生产力并降低成本。然而，随着供应链向更加动态和灵活的方向发展，隐私问题对所需的信息检索提出了严峻的挑战。不同利益相关者之间缺乏信任会阻碍先进的多跳信息流，因为用于跟踪和追溯产品和零件的宝贵信息要么不可用，要么仅保留在本地。我们对以前方法的广泛文献综述表明，这些跨公司信息检索的需求得到了广泛认可，但相关工作目前只能充分解决这些问题。为了克服这些问题，我们提出了 PrivAccIChain，这是一种安全的隐私保护架构，用于改进供应链上的多跳信息检索，并实现利益相关者责任制。为了满足特定用例的需求，我们特别在设计中引入了透明度和数据隐私的适应性配置。因此，即使在包括相互不信任的利益相关者的供应链中，我们也能实现信息共享以及多跳跟踪和追踪的好处。我们评估了 PrivAccIChain 的性能，并根据可购买汽车 e.GO Life 的信息证明了其在现实世界中的可行性。我们进一步进行了深入的安全分析，并提出了针对常见攻击的可调缓解措施。因此，我们证明 PrivAccIChain 即使在具有灵活和动态业务关系的复杂供应链中也适用于信息管理。
海湾国家，中国和中亚的绿色能源部门
中亚经济体，尤其是哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦，正在实现雄心勃勃的可再生能源目标。除了中国（市场上是一位既定的球员）外，越来越多的海湾国家一直在从事各自的项目，尤其是沙特阿拉伯，在较小程度上是阿拉伯联合酋长国（UAE）。中国和海湾国家似乎都找到了一种基于在价值链共享中亚市场的共同手术方法。这种方法可能是未来海湾 - 中国关系的蓝图，这些关系已与全球政治相关。同时，动力学也体现了欧洲几乎没有影响的能量和地缘政治动态的日益增长。对于欧盟（EU）和德国，这些事态发展是一个提醒：虽然 - 亚洲内部的动态越来越重要，但德国和欧盟的风险在有关能源，气候和地缘政治的事项上被边缘化，而不仅仅是中亚。在回应中，采用了一种更加一致的中亚战略，以及一种建设性和非意识形态的方法，用于与阿拉伯海湾国家的关系。大亚洲 - 一个从阿拉伯湾国家到日本到俄罗斯到澳大利亚的地区，其特征是新的和跨性别的动态，能源和气候政策起着核心作用。一个明显的例子是哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦中亚国家目前的投资格局。在这里，中国，最重要的是，沙特阿拉伯和阿联酋致力于扩大可再生能源，并越来越多地占据这一行业。
量子测量的热力学一致的方法
考虑一个量子测量机器的一般显微镜模型，该模型包含量子探头与热水浴的耦合，我们分析了实现量子测量所需的能量资源，其中包括产生系统设备相关性，不可逆的tran tran- tran-统计混合物的确定性混合物，以及确定的静止 - 以及一个光明的复合。至关重要的是，我们没有诉诸其他量子措施来捕获objective测量结果的出现，而是利用热浴的特性，从而重新记录了测量的自由度，从而自然地实现了量子达尔文主义的范式。在实践中，该模型允许我们对序列过程进行Quantative的热力学分析。从第二定律的表达中，我们展示了最小的重新工作工作如何取决于所测量的系统的能量变化加上信息的理论数量 - 表征了测量的效果 - 效率和完整性。另外，我们表明可以执行热力学可使用的测量，从而达到最小的工作支出，并提供响应方案。最后，对于有限的时间测量协议，我们说明了有限的热电学过程中固有的熵产生的上升产生所引起的侵扰工作成本。这重点介绍了测量速度和工作成本的速度之间的出现，除了测量和工作成本的效率之间的权衡。我们将这些发现应用于测量驱动量子发动机的热力学平衡中的新见解。