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人工智能在工业环境中的应用
• 66% 的电力行业公司高度或非常重视人工智能在其商业模式中的重要性。尽管大公司和小公司对人工智能重要性的评估仍然存在差异，但已有 28% 的小型企业（营业额 < 5000 万欧元）高度或非常重视人工智能的使用。12 • 在电力行业，缺失或不可用的数据（52%）、监管或官僚障碍（51%）以及缺乏人工智能专家（47%）通常被认为是使用人工智能的最大障碍。对于较小的公司（营业额 > 5000 万欧元），不明确的经济价值（40%）是使用人工智能的另一个障碍。13
NPC02JAN2025.pdf
中国军事现代化周期，视频在社交媒体上出现在两个隐形战斗机以尾部配置的方式。其中一辆带有三角翼设计的巨大喷气式飞机，其中三个引擎暗示了可能长距离的发动机，在四川省的成都飞过社交媒体“ X”。第二次较小喷气式飞机的视频以较小的双引擎设计和扫式翅膀的形式出现。报告表明，较大的喷气机是由成都飞机公司设计的，而较小的喷气式飞机来自竞争对手的Shenyang Aircraft Corporation。但是，到目前为止，中国或其州媒体尚无对发展的正式评论。
使用小量子计算机的高维量子机学习
量子计算机具有增强机器学习的巨大希望，但是它们当前的量子计数限制了这一诺言的实现。为了应对这种限制，社区生产了一组技术，用于评估较小的量子设备上的大量子电路。这些技术通过评估较小的机器上的许多较小的电路来起作用，然后将其组合成多项式，以复制较大的machine的输出。此方案需要比通用电路更实用的电路评估。但是，我们调查了某些应用程序的可能性，许多这些子电路都是多余的，并且较小的总和足以估计全电路。我们构建了一个机器学习模型，该模型可能是近似较大电路的输出，并且电路评估要少得多。使用模拟量子计算机比数据维度小得多，我们成功地将模型应用于数字识别的任务。该模型还应用于将随机10量子PQC近似于5量子计算机的随机10量子PQC，即使仅使用相对较少的电路，我们的模型也可以准确地近似于10 Qubit PQC的输出，而不是神经网络尝试。开发的方法可能对于在NISQ时代实现较大数据的量子模型可能很有用。
了解退休计划费用和开支
小型计划提供的大多数投资都汇集了大量个人投资者的资金。汇集资金使小型计划和个人账户计划的参与者能够分散投资，从规模经济中获益，并降低交易成本。这些汇集的资金可以投资股票、债券、房地产和其他投资。大型计划由于规模较大，更有可能自行汇集投资 - 例如，使用在金融机构开设的单独账户。小型计划通常投资于金融机构（如银行、保险公司或共同基金）提供的混合汇集投资工具。通常，投资相关费用（通常按投资资产的百分比收取）由参与者或计划支付。
电动客运对电池金属的需求
● 到 2050 年，欧洲的累计电池需求量将比 2022 年高出 100-200 倍，相当于高达 2000 万吨的电池金属（而 2022 年的石油消耗量为 1.7 亿吨油当量）● 即使在一切如常的情况下，欧洲的需求也远远低于全球储量，相当于已知全球锂和镍储量的 11%、钴储量的 10% 和锰储量的 1%。● 使用更小的电池、减少私家车行驶里程和采用创新的化学物质（如钠离子）将使中心（或“加速”）情景下所需的电池金属量与一切如常相比减少三分之一以上。在最激进的情景下，这一数字会下降一半。● 更小的电池是带来最大影响的单一因素，或者在所有情景下原材料最多可减少四分之一。● 在供应受限的世界中，使用更小的电池和汽车不仅是环境要求，也是合理的经济和产业政策。 ● 在欧洲、国家和地方层面采取强有力的政策是关键，包括全欧盟范围内转向更小、更实惠、资源更丰富的轻型电动汽车的战略。
开发简介经济适用房网站
还可以确定，负担得起的住房站点可能在为“正确的大小”提供机会中发挥重要作用，在这些人居住在房屋中的人们可以移至较小的房屋，同时仍留在其既定的本地社区和社交网络中。使和支持人们摆脱不容置疑的住宿可能有助于提高现有住房库存的效率，并特别有助于“释放”更大的家庭住宅。政策H4 - 满足住房需求，特别是要求五个或更多房屋的发展应包括一部分较小的房屋，以鼓励和实现右派规模。在此基础上，进一步的期望是所有重新分区的地点都将提供一些较小的房屋。
On the Feasibility of CubeSats Application Sandboxing for Space Missions
Satellites, now numbering over 10,000 as of 2024 [43], have transitioned from extraordinary space achievements to common orbital fixtures, especially with the surge in small satellites like CubeSats and nanosatellites. This accessibil- ity has allowed diverse entities, including universities and startups, to engage in space projects. However, the ease of developing these smaller satellites often comes at the cost of security, making them prone to cyberattacks. Teams be- hind these projects may lack comprehensive cybersecurity knowledge, leading to significant vulnerabilities. Furthermore, the evolving nature of cybersecurity means satellite software can quickly become outdated, with updates in orbit posing a challenge, as noted in research like Willbold et al. [47]. Concurrently, there has been a significant evolution in satellite on-board computing, particularly in processing power. This advancement enables small satellites to run full operating systems like Linux, a shift from the basic systems in earlier models. This technological progress enhances satellite func- tionalities but also adds complexity and vulnerability, neces- sitating stronger security measures. As systems become more sophisticated, they are more susceptible to threats, requiring a layered defense approach. Sandboxing is one of the effective methods to isolate software vulnerabilities and protect these advanced systems. In this paper, we discuss the process of selecting a sandbox- ing mechanism for a satellite project currently under develop- ment, named RACCOON [41]. The project's goal is to design
记录了美国经济GDP和...
消费者支出的较小增加反映了商品支出的低迷和服务支出的较小增加。在货物中，耐用和非耐磨商品的所有组成部分都导致了经济不景气。领先的贡献者在服装和鞋类上的支出急剧放缓，在汽车和零件上支出的支出不足。在服务中，造成较小增长的主要贡献者是医疗保健支出的急剧放缓以及食品服务和住宿支出的低迷。私人库存投资的增加是造成Real GDP放缓的第二大贡献者。机动车经销商在库存投资下的经济低迷所占的范围较小。一个值得注意的偏移是石油和煤炭产品制造的库存上涨。出口放缓，反映出商品出口（主要是汽车，发动机和零件）的急剧放缓，这部分被服务出口的上升所抵消（超过旅行服务所解释的更多）。非住宅固定投资放慢了速度，反映了设备和知识产权产品的投资放缓，这些投资部分被结构投资的上涨所抵消。设备投资的放缓主要反映了运输设备支出的放缓。在知识产权产品中，研究，开发和软件的放缓部分被娱乐，文学和艺术原件的上升所抵消。进口放缓。结构上的上升不仅仅是采矿探索，轴和井的上升。作为GDP计算的减法，进口物在第四季度对GDP增长产生了积极贡献。主要贡献者是汽车，发动机和零件进口的进口放缓。
什么时候我们不需要更大的视觉模型？
摘要。扩大视觉模型的规模已成为获得更强大的视觉表示形式的事实上的标准。在这项工作中，我们讨论了不需要更大的视力模型的观点。首先，我们演示了S镇定的S平原的力量（S 2），从而预先训练和冷冻较小的视力模型（例如，，vit-b或vit-l），在多个图像尺度上运行，可以胜过较大的模型（例如，VIT-H或VIT-G）在分类，分割，深度估计，多模式LLM（MLLM）基准和机器人操作中进行分类，分割，深度估计。值得注意的是，S 2在V ∗基准上的MLLM详细了解中实现了最先进的性能，超过了诸如GPT-4V之类的模型。我们检查了S 2是与模型尺寸的缩放相比，S 2是首选缩放方法。虽然较大的模型在硬性示例上具有更好的概括，但我们表明，多尺度较小模型的模型可以很好地近似较大的视觉模型。这表明当前大型预训练模型所学的大多数（如果不是全部）也可以从多尺度较小的模型中获得。我们的结果表明，多尺度较小的模型具有与较大模型的可比学习能力，并且具有S 2的预训练较小模型可以匹配甚至超过较大模型的优势。我们发布了一个可以在任何视觉模型上应用一条代码的python软件包：https：//github.com/bfshi/scaling_on_scales。