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广义 Winograd 模式及其语境性
量子计算机有望比传统计算机具有显著的优势，但量子计算的强大力量来源仍未可知。在这里，我们证明了语境性的出现与通过“魔法状态”蒸馏实现通用量子计算的可能性之间存在显著的等价性，这是实验实现容错量子计算机的主要模型。这是一个概念上令人满意的联系，因为语境性排除了简单的量子力学“隐藏变量”模型，提供了独特量子现象的基本特征之一。此外，这种联系为量子信息资源提供了一个统一的范式：量子理论的非局域性是一种特殊的语境性，而非局域性已经被认为是实现量子通信优势的关键资源。除了澄清这些基本概念之外，我们还将讨论如何将量子计算与语境性联系起来。
研究论文比较了模式疗法和正念与模式疗法的有效性以及心理灵活性
hrough普遍的propul术，强迫症（OCD）的终生患病率从2.3％到8.3％不等，预计到2026年将增加到15％（Hermida-Barros等人，2024年）。近年来，在心理疾病的病理和治疗中进行了广泛的研究，从而鉴定了580多种不同的治疗模型。某些疾病，例如抑郁，焦虑和痴迷，患病率更高，并导致功能障碍更大。结果，它们引起了研究的极大关注（Ponzini＆Steinman，2021）。OCD尤其可以显着影响女性并导致严重的功能障碍，保证涉及筛查和早期诊断的集中方法减轻其负面后果（Caudek等，2020）。
值得信赖的无人机关系：应用模式行动……
行动 1. 你会依靠无人机执行哪些行动？ 2. 你会不依靠无人机执行哪些行动？ 3. 相信无人机完成任务有多容易？ 4. 在行动过程中，你对无人机的信任会发生怎样的变化？ 5. 会有什么负面结果吗？
意识和注意力图式：为什么它必须是正确的
在本期的目标文章（Graziano 等人，2020 年）中，我和我的同事提出，当前的几种意识理论是相互兼容的，并且它们之间的连通性在我们提出的主观体验机械理论注意图式理论 (AST) 的背景下变得尤为明显。我热烈感谢所有为该文章发表评论的人。每一条回复都提出了一个有用且有理有据的观点，有些同意我们的主要论点，有些则直接反对。在每种情况下，我都很重视评论和对更广泛文献的指向，我希望总体讨论对每个人都有所帮助。许多评论支持我们的论点，或通过在更大的故事中添加新想法来扩展我们的论点（例如，Blackmore，2020；Dennett，2020；Frankish，2020；Prinz，2020；Romo & Rossi-Pool，2020；Vernet 等人，2020；Yankulova & Morsella，2020）。一些评论提出了主要围绕 AST 本身的反驳。如果 AST 不正确或严重不完整，那么它就无法对标准的意识理论做出重大贡献。因此，我对这些评论的最好回应是解释为什么 AST 有意义。与其单独处理每个评论，重复作者在他们的文章中更好地表达的论点，不如重复作者在他们的文章中更好地表达的论点。
人工智能理学士学位学习计划
人工智能学士学位课程的目标是培养全面发展的毕业生，在理论概念和技能方面打下坚实的基础，能够在不同的操作系统和后端技术下使用多种编程技术设计和实现复杂的智能软件。此外，还需要扎实的学术准备，以便在本地和国际 IT 行业从事职业，在那里他们可以进行有效沟通，并继续通过正式或非正式的方式寻求教育。资格标准
XML Schema 2.0 - BSA 电子归档系统
将与第 29 项（本报告涉及的金额）相关的以下 9.6.2 项说明替换为当前记录的内容：“第 *29 项本报告涉及的金额：输入本报告时间段内可疑活动涉及的总金额。如果金额未知，请将此项目留空并勾选第 29a 框“金额未知”。解释第 V 部分中金额未知的原因。如果某些金额已知而其他金额未知，请输入所有已知金额的总和并在第 V 部分中解释未知金额。如果可疑活动不涉及任何金额，请勾选第 29b 框“不涉及金额”。如果 FinCEN SAR 是持续报告，并且勾选了第 1c 框“持续活动报告”，则仅输入此 FinCEN SAR 所涵盖时间段内涉及的金额。请勿在第 29 项中包含来自之前 FinCEN SAR 的金额。有关输入金额的信息，请参阅一般说明 9。”
机器人情境意识的神经生物学模式模型
摘要 — 在多种环境下运行的机器人必须开发稳定且灵活的任务和环境相关表示。从神经生物学中汲取灵感，我们应用了图式和记忆巩固的神经网络模型来训练丰田人类支持机器人在室内环境中查找和检索物体。我们将图式定义为由共同上下文绑定在一起的物体集合。在这种情况下，机器人必须根据通常在这些房间中发现的物体来学习与学校房间相关的图式。由于该模型为每个房间开发了图式表示，因此机器人可以快速执行与熟悉图式相关的物体检索任务，并根据上下文消除任务歧义。我们的实验探索了该模型在具体环境中的效果，并展示了将记忆巩固研究应用于机器人情境感知的好处。索引词 — 记忆巩固、学习情境、认知机器人、神经调节、神经机器人、图式
ASN.1：用于 XML 和快速的强大架构符号... - 国际电联
Module-order 定义 自动 标签 ::= BEGIN Order ::= SEQUENCE { header Order-header, items SEQUENCE OF Order-line } Order-header ::= SEQUENCE { reference NumericString ( SIZE (12)), date NumericString ( SIZE (8)) -- MMDDYYYY -- , client Client, payment Payment-method } Client ::= SEQUENCE { name PrintableString ( SIZE (1..20)), street PrintableString ( SIZE (1..50)) OPTIONAL , postcode NumericString ( SIZE (5)), town PrintableString ( SIZE (1..30)), country PrintableString ( SIZE (1..20)) DEFAULT "France" } Payment-method ::= CHOICE { check NumericString (SIZE (15)), credit-card Credit-card, cash NULL } Credit-card ::= SEQUENCE { type卡类型，数字 NumericString（SIZE（20）），有效期 NumericString（SIZE（6）） -- MMYYYY -- } 卡类型 ::= ENUMERATED {cb(0), visa(1), eurocard(2), diners(3), american-express(4)} -- 等 END