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马朱罗的美国陆军陆军航空兵团 4
在政府间讨论之前，双方在科罗拉多州科罗拉多斯普林斯举行的第 39 届太空研讨会间隙举行了商业圆桌会议，会议汇集了来自两国的十多家私营太空公司，并强调了现有的合作伙伴关系。圆桌会议由新西兰太空部长 Judith Collins 和美国商务部太空商业办公室主任 Richard DalBello 共同主持。会议让行业代表更好地了解美国和新西兰如何促进各自的商业太空部门，并概述了加强双边合作的机遇和挑战。与会者欢迎对彼此太空部门的相互投资。审查了现有的合作伙伴关系，以帮助加强两个商业航天部门之间的联系。
印度电力行业用户的二氧化碳基线数据库...
《联合国气候变化框架公约》京都议定书下的清洁发展机制 (CDM) 为印度电力行业提供了通过减少温室气体排放 (GHG)，特别是二氧化碳 (CO 2 ) 来赚取收入的机会。印度在 CDM 项目方面拥有巨大的潜力。基于更高效技术的发电，例如超临界技术、整体煤气化联合循环、旧火电厂的改造和现代化、热电联产以及可再生能源，都是电力行业 CDM 的一些潜在候选项目。能源效率和节约项目也是符合条件的 CDM 项目，因为这些项目也将节省能源并减少与电网连接的发电站产生的相关二氧化碳排放。
来自气泡动力学的引力波 - INDICO全局
我们采用了一个详细的传输模型，并在重离子煤炭中使用逼真的流体动力学来研究炭的各向异性流动，包括定向流，椭圆流和三角流量。J /ψ的定向流（V 1）是由Quark-Gluon等离子体（QGP）旋转引起的速度-ODD初始能量密度引起的。同时，J /ψ的椭圆流（V 2）主要取决于两个因素：核碰撞区域的初始空间能量密度和魅力动力学的热化程度。j /ψ的三角流量来自魅力夸克的三角流，从而从周围的散装培养基中获取各向异性流动，并具有波动的初始能量密度。J /ψ的这些各向异性流（V 1，V 2，V 3）有助于我们理解波动和旋转QGP中魅力和炭的详细演变。
可能是世界上最朴素的啤酒。- CityAM
预计收入将减少 128 亿美元，仅为这一数字的一半。国际航空运输协会总干事亚历山大·德·朱尼亚克 (Alexandre de Juniac) 表示，对于那些更多地接触中国市场的航空公司来说，影响将是“严重的”。“航空公司正在做出削减运力的艰难决定，在某些情况下，还会削减航线。今年对航空公司来说将是非常艰难的一年，”他补充道。国际航空运输协会的估计是在法航荷航集团和澳航成为首批报告该疾病可能对利润造成影响的航空公司之后发布的。法航荷航集团股价昨日一度暴跌 7.6%，此前该航空集团警告称，如果航班继续停飞，到 4 月份，该疾病可能会使收益减少高达 2 亿欧元（1.674 亿英镑）。“显然，如果持续时间更长，影响会更大，”其财务主管 Frederic Gagey 补充道。以及许多全球航空公司，如英国航空、维珍航空和
量子计算在数据库查询优化中的适用性
我们评估了量子计算在两个基本查询优化问题（连接顺序优化和多查询优化 (MQO)）上的适用性。我们分析了目前基于门的量子系统和量子退火器（两种目前市面上可用的架构）上可以解决的问题维度。首先，我们评估了基于门的系统在 MQO 上的使用情况，MQO 之前已通过量子退火解决。我们表明，与传统计算相反，不同的架构需要进行复杂的调整。此外，我们提出了一种用于连接顺序问题的多步骤重新表述，使其可以在当前量子系统上解决。最后，我们系统地评估了我们对基于门的量子系统和量子退火器的贡献。通过这样做，我们确定了当前局限性的范围，以及量子计算技术对数据库系统的未来潜力。
迈向严谨的材料生产：新方法具有巨大潜力，可以改善当前的安全评估实践
在商业和消费市场中，人造纳米材料等先进材料的应用往往会遭遇阻力，这也是可以理解的。这种阻力的背后原因是担心从监管角度错误地应用新发展成果，以及对潜在健康风险、安全使用和正确废物处理的不确定性。由于纳米材料在生命周期中发生了复杂而难以定义的转变，因此很难得出有关人类和环境安全性的结论，这导致了对影响的概括从困难到不可能的局面，因此需要根据具体情况进行风险评估。[1] 哪些类型的安全数据可以被视为完全可靠尚不清楚，监管指南仍在制定中。使用实验室动物进行传统安全性测试的成本高是另一个因素，而各种非动物安全性测试方法越来越受到关注。
Marform |表格测试仪MMQ 400-2
为了确保工件的无问题功能和耐用性，关键因素是其尺寸，最重要的是其形式。在圆度，平坦度，直率，同轴性或跳动方面的要求（尤其是在轴对称工件方面）变得越来越严格。这些要求只能通过使用为此目的优化的高精度格式测试者可靠地测试。您是否正在处理燃油注入技术，微电子，攻击力学或医疗技术，关键的功能组件都变得越来越精确，并且越来越精确。使生产部门能够利用特定的公差，必须保持不确定性尽可能低。Marform可以帮助您在不增加测试成本的情况下降低过程成本，这要归功于具有最高水平的自动化，灵活性和精度的创新工具。Marform为所有要求提供了理想的组合。
Nehru News 2024
教授（博士）Karibasappa Kwadiki拥有超过37年的行政，教学和研究经验。 他专门从事广阔的土壤。 他监督了5博士学位。学者并获得17博士学位。机器学习和感知的学者。 在他的整个职业生涯中，他担任过各种职位，例如职业副校长，首席执行官Offi Cer，Dean，校长兼部门负责人，副校长，副校长，理事会成员，学术和执行理事会成员。 他在国家和国际期刊和会议上发表了70多篇技术论文。 他参与了众多挑战性的研发项目，并在国家/国际会议上发表了论文/主席技术。教授（博士）Karibasappa Kwadiki拥有超过37年的行政，教学和研究经验。他专门从事广阔的土壤。他监督了5博士学位。学者并获得17博士学位。机器学习和感知的学者。在他的整个职业生涯中，他担任过各种职位，例如职业副校长，首席执行官Offi Cer，Dean，校长兼部门负责人，副校长，副校长，理事会成员，学术和执行理事会成员。他在国家和国际期刊和会议上发表了70多篇技术论文。他参与了众多挑战性的研发项目，并在国家/国际会议上发表了论文/主席技术。
![arxiv：2501.14189v1 [cs.ai] 2025年1月24日](/simg/a\ad0826889a538270a9068b0b5ddda338f5f94e1c.webp)
arxiv：2501.14189v1 [cs.ai] 2025年1月24日
分布式约束优化问题（DCOPS）为多代理协调提供了一个强大的框架，但通常依靠劳动力密集的，手动的问题构建。为了打扮，我们介绍了VL-DCOPS，该框架利用大型多模式基础模型（LFMS）自动从视觉和语言指令中生成构造。然后，我们引入了用于求解VL-DCOPS的代理原型：从将某些算法决定委托给LFM的神经符号剂中，向完全神经剂授予完全在LFM上的完全神经药物。我们使用最先进的LLM（大型语言模型）和VLM（VI-SION语言模型）在三个新颖的VL-DCOP任务上评估了这些代理原型，并比较了它们各自的优势和缺点。最后，我们讨论了这项工作如何在DCOP文献中面临更广泛的边界挑战。