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![arxiv：2412.20138v5 [q-fin.tr] 2025年3月2日](/simg/2/24014d0a9140f19331809d215488901e572fc1c8.webp)
arxiv：2412.20138v5 [q-fin.tr] 2025年3月2日
使用由大型语言模型（LLMS）提供动力的代理商的社会在自动化问题中取得了重大进展。在金融中，努力主要集中在单个系统系统上，处理特定任务或独立收集数据的多代理框架。但是，多代理系统复制现实世界贸易公司协作动态的潜力仍未得到探讨。贸易商提出了一个新型的股票交易框架，其灵感来自贸易公司，其中包括LLM功率的代理商，以专门的角色，例如基础分析师，情感分析师，技术分析师和具有不同风险配置文件的交易者。该框架包括评估市场条件的公牛和熊研究人员的代理人，风险管理团队监控敞口以及交易者综合辩论和历史数据中的见解，以做出明智的决定。通过模拟动态的协作交易环境，该框架旨在提高交易绩效。详细的雅典结构和广泛的实验揭示了其优越的基线模型，并有明显改善的回报，夏普比率和最大缩减，突显了多代理LLM框架在财务交易中的潜力。贸易代理可在https://github.com/pioneerfintech上获得。
popcap一个Pager Draft V5
前列腺癌显着影响现役军人，退伍军人及其家人；实际上，现役男性被诊断出患有前列腺癌的可能性是他们的平民对手，对他们的服务能力产生了负面影响。此外，暴露于毒素（例如橙色，燃烧坑，PFAS和PFOA）等毒素的服务被认为是前列腺癌死亡的风险增加。前列腺癌是美国退伍军人事务部（VA）医疗保健系统中最常见的癌症。
LHB 示范常务命令保留和权力委托 - 2021 年 3 月 25 日 v5 最终版
这些 SO 旨在将《地方卫生委员会（章程、成员和程序）（威尔士）条例 2009》（SI 2009/779 (W.67)）中规定的法定要求转化为日常运营实践，并与通过保留给董事会的决策计划、授权给官员和其他人员的计划以及常设财务指令 (SFI) 一起，为 LHB 的业务行为提供监管框架。这些文件构成了 LHB 治理和问责框架的基础，并与通过卫生委员会价值观和行为标准框架以及商业行为标准政策一起，旨在确保实现为威尔士 NHS 设定的良好治理标准。所有 LHB 董事会成员和官员都必须了解这些常设命令，并在适当的情况下熟悉其详细内容。董事会秘书将能够就常设命令的任何方面或 LHB 内更广泛的治理安排提供进一步的建议和指导。有关威尔士 NHS 治理的更多信息，请访问 https://nwssp.nhs.wales/all-wales-programmes/governance-e-manual/ 。
比较车辆中的yolov5和yolov8性能...
摘要印度尼西亚道路上的移动车辆数量每年都在增加。因此，出于各种原因，必须验证这些车辆的身份，包括找到被盗的车辆，执行交通法，管理停车场和收集通行费。然而，手动检查这些大量车辆是一项具有挑战性的任务。机动车辆板板检测和识别在智能运输系统中起着至关重要的作用。通常，在机动车上的数字板的检测和识别需要三个主要阶段。基于机器学习的对象检测是一系列可以自动识别并在图像或视频中定位对象的算法的范围。这些模型利用多层处理单元从输入数据中提取复杂的特征，从而提高了对象检测目的的总体效率。Yolo算法是一种流行的对象检测算法，可以使用自定义数据集实时从图像或视频中检测对象。在这项研究中，我们直接比较了Yolov5和Yolov8模型，这些模型接受了平等的训练时期，达到了稳定性，并使用了具有图像大小为640、100时代，Val 200和批次16的超参数。
![arxiv：2409.18067v5 [cond-mat.str-el] 2025年1月22日](/simg/f/f1d3ba9fec4f5003c4aafb85c45b5da911d6975f.webp)
arxiv：2409.18067v5 [cond-mat.str-el] 2025年1月22日
我们研究了一种通过强烈的纯纯粹相互作用来产生超导性的机制，用于扁平分散ε〜k 4，而无需在费米 - 液体中使用配对不稳定性。所产生的超导体在电子的轨道运动中打破了时间反转和反射对称性，并表现出非平凡的拓扑顺序。我们的发现表明，这种拓扑性手性超电导率更可能在接近或完全自旋的谷化金属相和Wigner晶体相之间出现。这些拓扑性手性超导体可以完全或部分自旋谷化。对于部分自旋谷化极化，将与不同的自旋valley量子数相关的电子密度比定量为简单的有理数。此外，这些拓扑性手性超导体中的许多表现出电荷4或更高的凝结，具有分数统计的中性准颗粒和/或无间隙性手性边缘状态。两个拓扑性手性超导体与“自旋” - 三个或无自旋P + I P BCS超导体相同，而其他阶段则与任何BCS超导体不同。在存在周期性潜力的情况下，在分数异常量霍尔状态之间也会在分数异常霍尔状态之间产生任何机制。
集成Gabor过滤器，Yolov5和Deep Sort
尽管有技术的进步，但现有的车辆检测和跟踪系统通常以高车辆密度和频繁闭塞为特征的复杂交通情况失败。例如，跟踪系统可能难以区分重叠的车辆或实时保持整个帧的一致性（Zhao等，2022）。传统方法在计算上也很昂贵，这使得它们不适合智能运输系统中的现实部署。这项研究通过提出一个混合框架来解决这些挑战，该框架利用Gabor过滤器进行功能提取，Yolov5进行高核能检测和深层排序，以在动态的交通环境中进行可靠的跟踪。1.3研究范围本研究的重点是开发适用于各种现实世界应用的强大车辆检测和跟踪框架。研究包括：实施Gabor滤波器以进行基于纹理的特征提取（Duong，2021）。利用Yolov5用于实时检测汽车，公共汽车和卡车（Zhang等，2022）。深入排序以跨顺序框架进行多对象跟踪（Liu，2021）。使用代表城市，郊区和公路交通状况的注释数据集对框架进行评估（Mou等，2022）。1.4目的和目标本研究的主要目的是开发一个混合框架，以进行高效和实时的多类车辆检测和跟踪。目标包括：设计和实施混合框架，该框架结合了Gabor过滤器，Yolov5和深层排序以进行车辆检测和跟踪（Zhao等，2022）。
![arXiv:2210.06661v5 [quant-ph] 2025 年 1 月 14 日](/simg/2/2e27e4da944a3e3fc6c4a296a0aab0fdf74e1449.webp)
arXiv:2210.06661v5 [quant-ph] 2025 年 1 月 14 日
在各种量子纠错码 (QECC) 中，非稳定器码具有丰富的特性，具有理论和实际意义。然而，解码非稳定器码是一项非常艰巨的任务。在本文中，我们表明，Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码的解码电路可以直接扩展以处理一般的 QECC。扩展的关键在于使用与要解码的 QECC 相关的一对经典量子 (CQ) 码。所提出的解码电路的解码误差取决于 CQ 码的经典解码误差及其互补程度。我们在黑洞信息悖论的玩具模型中展示了解码电路的强大功能，与之前的结果相比，解码误差有所改善。此外，我们揭示了黑洞动力学可能以最佳方式编码量子信息，但对经典信息的编码效果很差。