摘要。信息处理速度(IPS)评估一个人对刺激的反应时间。成人-III(WAIS-III)的Wechsler在数字符号测试(DS-T)中包括此域。目的:本研究的目的是验证一个新的筛选测试,该测试可以与个人的年龄和奖学金相关的IPS。方法:构建了一种测量IP的新工具,自动收银器测试(AC-T),为了验证,还进行了DS-T。结果:该法案中时间使用的介质为12.3 s; DS-T中的热门单曲为38.8,P <0.0001和R 2:0.40。结论:p值在这两个测试之间显示线性关联,但是R²结果显示它们之间的关联较低。以相同的方式,两种测试之间的相关性是有希望的,因为这表明这两种测试都以不同的方式测量IPS的测试,其构造(例如言语流利性测试)也用于评估IPS。另一方面,两项测试都表明奖学金对IPS产生了积极影响。
2024 年 12 月 30 日 – 星期一 经济 正在制定加快 EPFO 索赔结算的路线图 劳工和就业部成立了一个由五名成员组成的委员会,提出一项路线图,以加快雇员公积金组织 (EPFO) 的自动索赔结算流程并取消人工干预。一位高级政府官员告诉 ET:“我们的想法是让自动索赔结算流程在技术上更加精明和无缝,同时大幅减少拒绝。”此举将使超过 7500 万 EPFO 用户受益。该官员表示,该委员会由该部的财务顾问 G Madhumita Das 领导,预计将在下个月中旬提交报告。 https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/policy/road-map-in-works-to-speed-up-epfo-claim-settlements/articleshow/116774672.cms 德勤:受高消费推动,印度经济在 2025 财年增长 6.5-6.8% 德勤周日表示,受国内消费推动,印度经济本财年可能增长 6.5-6.8%,2026 财年增长略高至 6.7-7.3% 之间。德勤印度经济学家 Rumki Majumdar 表示,2025 财年上半年的增长速度低于预期,因为选举不确定性以及随后的大雨和地缘政治事件导致的经济活动中断,拖累了国内需求和出口。不过,印度在某些值得注意的领域继续表现出韧性——无论是消费趋势、服务业增长、高价值制造业在出口中的份额不断上升,还是资本市场。https://www.business-standard.com/economy/news/indian-economy-to-grow-at-6-5-6-8-in-fy25-on-high-consumption-deloitte-124122900142_1.html 金融 RBI 创新中心为零工试行数字无抵押贷款 两位知情人士透露,印度储备银行创新中心 (RBIH) 已与数字贷方 Vivifi Finance 合作开展一项试点项目,向零工提供无担保贷款。两周前启动的试点旨在创建一个数字平台,为 Ola 和 Uber 等出租车应用程序的司机、Swiggy 和 Zomato 雇用的送餐司机以及其他临时工提供贷款。一位知情人士表示:“印度储备银行创新中心正在与 Vivifi Finance 和其他三个零工平台进行试点,使用替代数据为这些零工工人提供担保。”“我们的想法是将他们带入正规银行渠道,并根据这些数据为他们提供信贷。”https://economictimes.indiatimes.com/industry/banking/finance/banking/rbi-innovation-hub-pilots-digital- unsecured-loans-for-gig-workers/articleshow/116775810。cms 提高 FCNR 利率未能带来资金 印度储备银行 (RBI) 允许银行在特定时期内提供更高的外币存款利率,以吸引资本流动,但自该计划宣布以来的三周内,似乎很少有人接受。银行家们表示,卢比最近的大幅下跌以及美国和印度之间利差的缩小将使吸引储户变得更加困难。
我们考虑为作用在量子电路上的通用量子噪声设计合适的量子误差校正程序(QEC)程序的问题。通常,没有分析通用程序来获得编码和校正统一门,如果噪声未知并且必须重建噪声,问题甚至更难。现有过程依赖于变分的量子算法(VQA),并且由于成本函数的梯度的大小随量子数而衰减,因此很难训练。我们使用基于量子1(QW 1)的量子Wasserstein距离的成本函数来解决此问题。在量子信息处理中通常采用的其他量子距离方面,QW 1缺少单一不变性属性,这使其成为避免被困在本地最小值中的合适工具。专注于一个简单的噪声模型,该模型已知确切的QEC解决方案,并且可以用作理论基准,我们进行了一系列数值测试,这些测试表明如何通过QW 1指导VQA搜索,确实可以显着提高成功培训的可能性,并在使用恢复状态的情况下,以实现的态度来实现会议的方法。
为了计算200万公顷食品区域中砍伐的碳排放的百分比比较,在整个印度尼西亚森林砍伐的总排放量,我们可以使用印度尼西亚的年度森林砍伐排放估计。基于以前的估计,食品房地产项目的排放量约为862,450,000吨。同时,印度尼西亚森林砍伐的年度排放估计在6亿至10亿吨之间。使用这些数字,我们可以计算出与印度尼西亚年度森林砍伐排放相关的食品遗产排放率的百分比,无论是下降(6亿吨)和上限(10亿吨)。
在充满挑战的跨国环境中开展研究,为您提供绝佳的职业发展机会。您将有机会在尖端技术领域树立国际声誉。通过提供灵活的工作时间和异地工作的可能性,支持个人职业发展(例如会议、高级培训)以及满足员工的个人需求对我们来说非常重要。我们高度重视工作与家庭的兼容性。有关我们的科学卓越性和 IHP 工作环境的更多信息,请访问我们的网站。IHP 已通过 TOTAL E-QUALITY 认证,为男女提供平等的工作机会,并积极追求所有性别和所有群体的平等。我们促进女性的职业发展,并强烈鼓励她们申请。符合上述标准的残疾申请人将优先于具有同等相关资格的其他候选人。其他优势:
方法,通过用于调查研究的在线平台Cint招募了美国国家代表性的老年人样本,以参加在线离散选择实验。为了符合条件,受访者必须自我报告一些癌症的经验 - 他们,他们自己,亲密的朋友或家人,以前或目前被诊断出患有癌症。在实验中,受访者选择了两种癌症药物,考虑了五个属性:功能状态,预期寿命,新药的生存益处的确定性,该药物对替代端点的影响以及美国食品和药物管理(FDA)批准时间的延迟。第一个主要结果是生存益处确定性的相对重要性和等待受访者的时间。第二个主要结果是愿意等待更大的生存益处,包括按癌症经验,年龄,教育状况,种族或种族和收入和收入进行亚组分析。次要结果是对确定性和等待时间的敏感性的变化,具体取决于药物对替代端点的影响,受访者的功能状况和预期寿命。研究计划已在ClinicalTrials.gov,NCT05936632中注册。
关注点,包括但不限于折衷的同行评审过程,不适当或无关紧要的参考文献,其中包含非标准短语或不在期刊范围内。根据调查的发现,出版商与主持人协商,因此不再对本文的结果和结论充满信心。
摘要 SAT 问题是计算复杂性理论中具有根本重要性的典型 NP 完全问题,在科学和工程领域有许多应用;因此,它长期以来一直是经典算法和量子算法的重要基准。这项研究通过数值证据证明了 Grover 量子近似优化算法 (G-QAOA) 比随机抽样在寻找 3-SAT (All-SAT) 和 Max-SAT 问题的所有解方面具有二次加速。与 Grover 算法相比,G-QAOA 占用的资源更少,更适合解决这些问题,并且在对所有解进行抽样的能力方面超越了传统的 QAOA。我们通过对数千个随机 3-SAT 实例进行多轮 G-QAOA 的经典模拟来展示这些优势。我们还观察到 IonQ Aria 量子计算机上 G-QAOA 在小型实例方面的优势,发现当前硬件足以确定和采样所有解决方案。有趣的是,在每一轮 G-QAOA 中使用相同角度对的单角度对约束大大降低了优化 G-QAOA 角度的传统计算开销,同时保持了其二次加速。我们还发现了角度的参数聚类。单角度对协议和参数聚类显著减少了对 G-QAOA 角度进行传统优化的障碍。
据能源委员会 (EC) 称,政府正考虑向第三方开放电池储能系统 (BESS) 的安装,以探索在太阳能发电场预计将涌入该国之前加速基础设施铺设的方案。如果实施第三方安装,它可以模仿 1993 年推出的独立电力生产商 (IPP) 模式,允许私营公司与 Tenaga Nasional Bhd (KL:TENAGA) 一起参与该国的发电。BESS 安装是计划利用对可再生能源 (RE) 农场开发商及其承购商征收的系统接入费 (SAC) 收益的其中一种方式,作为交换,他们可以通过最近推出的第三方接入 (TPA) 机制使用国家电网,称为 CRESS(企业可再生能源供应计划)。 “这将包括未来可能实施的 BESS 拍卖和辅助市场机制,”EC 首席执行官 Datulc Abdul Razib Dawood 在回复 The Edge 的询问时表示。“拥有 BESS 对于满足这一开放电网接入计划下日益增长的可变 RE(太阳能)容量整合至关重要,”他补充道。在 CRESS 框架下,如果 RE 生产商管理 RE 源的间歇性,则将收取 25 仙/千瓦时的费用,这可以通过电池系统进行管理。如果电力生产商将“非稳定”RE 注入电网,费率会更高,为 45 仙/千瓦时,这意味着电网所有者必须管理间歇性。BESS 是平衡可再生能源(尤其是太阳能)产出波动以及防止可能损坏电网或导致停电的突然电涌的关键组成部分。这一点尤为重要,因为该国的目标是实现 40% 的发电量
摘要 受到动物大脑和身体共同适应环境的启发,我们提出了一种肌腱驱动和过度驱动(即 n 个关节、n + 1 个执行器)的双足机器人,它 (i) 利用其可反向驱动的机械特性来管理身体与环境的相互作用,而无需明确控制,以及 (ii) 使用简单的 3 层神经网络在仅 2 分钟的“自然”运动喋喋不休(即与腿部和任务动态兼容的探索策略;类似于儿童游戏)后即可学会走路。这种大脑与身体的协作首先学会在“空中”产生脚的周期性运动,并且无需进一步调整,就可以在双足动物放低到与地面轻微接触时产生运动。相比之下,用 2 分钟的“幼稚”运动喋喋不休(即忽略腿部任务动态的探索策略)进行训练,不会在“空中”产生一致的周期性运动,并且在与地面轻微接触时会产生不稳定的运动并且没有运动。当进一步降低双足动物并使期望的腿部轨迹达到地面以下 1 厘米时(导致期望轨迹与实际轨迹之间的误差不可避免),基于自然或幼稚的咿呀学语的周期性运动呈现出几乎同样持续的趋势,并且随着幼稚的咿呀学语而出现运动。因此,我们展示了如何通过植根于植物可反向驱动特性的持续物理适应来驱动在不可预见的情况下不断学习行走,并通过利用植物动力学的探索策略来增强这种适应。我们的研究还表明,受生物启发的肢体和控制策略的共同设计和共同适应可以在没有明确控制轨迹误差的情况下产生运动。