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World File Search System不久前
欢迎言论
首先是欧洲，弗拉基米尔·普京（Vladimir Putin）决定他需要重新建立俄罗斯帝国。这不是关于苏联的恢复。当被问及他的顾问是谁时，弗拉基米尔·普京（Vladimir Putin）说，伊万四世（Ivan Grozny，伊万·格罗兹尼（Ivan Grozny），伊万（Ivan）可怕），亚历山大二世（Alexander II）和彼得大帝（Peter the Great）。普京在不久前告诉我，俄罗斯只有像彼得大帝和亚历山大二世这样的伟人统治时才很棒。列宁和斯大林不是他的lodestars。这是俄罗斯帝国。当然，这会带来领土后果，我们认为这在乌克兰发挥了作用。对于任何认为这仅与乌克兰有关的人来说，请记住，俄罗斯帝国在欧洲基本上没有边界。那么，在他的脑海中重建俄罗斯帝国需要什么？我们不想测试该命题。
机器学习是实现量子比特可扩展性的推动因素
机器学习作为量子比特可扩展性的推动者 人们正在努力生产集成技术上相关数量的量子比特的电路。 虽然大多数材料系统中的量子比特控制现已成熟，但设备变异性是量子比特可扩展性的主要瓶颈之一。 我们如何表征和调整数百万个量子比特？ 机器学习可能可以给出答案。 不久前，编码和控制单个量子比特所需的掌握还只属于少数专家。 他们为自己的精湛技艺感到自豪。 攻读博士学位的学生或以《自然》杂志上的一封信为目标的早期职业研究人员愿意坚持不懈，直到他们获得实验所需的一个可运行的设备。 要作为量子比特运行，量子设备必须首先进行调整，研究人员必须找到一组可以编码量子比特并优化其性能的参数。 但是这种单一设备的方法不适用于工业量子技术。
国际应用预测杂志
这里的问题是，如果我们重新审视原始M4的结果（Makridakis及其同事，2020年，表4），我们将看到竞争实际上是通过方法ES-RNN赢得的，OWA的OWA为0.821。第二名是Fforma，OWA为0.838。陈述的OWA的时间网将将其置于第七位，在根本不使用深度学习的方法后面，甚至没有使用ML。这仍然不是一个不好的地方（在61名原始参与者中），但肯定不是SOTA，通常理解为方法是一种方法能够在该数据集中取得的最佳结果。另一个感兴趣的方面是他们对N-Beats的处理。这种方法不久前首次出现，正是通过声称在M4中实现SOTA的情况，其OWA为0.795（Oreshkin and Caleagues，2019，Table1）。时网确实确实报告了N-Beats的结果，但OWA为0.855。
人工智能的前景与危险
幸运的是，情报界并不缺少这两种类型的工作，这可能是天作之合。正如美国中央情报局开源企业总监兰迪·尼克松所说，“人工智能是一个起点。” 24 如果情报界能够巧妙地应用人工智能，它将赋予人类权力，而不是让机器失去自主权。人工智能很快就能跨多个平台实时看到、听到、倾听我们并与我们交谈。这意味着分析师将能够与看似智能的数字助理进行真正的对话。我们的人工智能助理将生成我们的旅行报告、起草我们的电子邮件并提供编辑更正。它们将集百科全书、同义词库和搜索引擎于一体，同时管理我们的收件箱、消除会议日历冲突、监控我们最喜欢的新闻源，甚至提供建议或谴责我们写作时产生的偏见。不久前，约瑟夫·加廷 (Joseph Gartin) 在这些页面上勾勒出了这一未来的令人信服的愿景。25
宝宝的电子学习怎么样？ 导致成功的因素或...
很难相信我们不久前还在谈论在线学习 (OLL)、基于 Web 的培训 (WBT)，甚至基于技术的培训 (TBT)。自从引入“电子学习”一词以来，它似乎已成为描述所有这些领域的统一术语。（引自 Learnativity 网站：www.learnativity.com。）上述引文说明了“电子学习”一词（或 E-Learning、eLearning、e-Learning 或 e-learning——对于如何书写该术语没有一致意见）的使用方式。在访问的一百多篇文章中，该术语被定义了近 50 次。大概其他作者只是假设读者已经知道它的含义。但由于我在 50 篇文章中统计了超过 20 种不同的定义，作者的理解与大多数读者的理解完全一致的可能性非常低——除非文章中确实说明了要使用的具体定义。我不会引用文献中遇到的任何定义，而只是以表 1 的形式呈现我计划使用的定义。
时间尊荣 - ERIC
更易于建立的空间和地理方法构成了环境研究的绝大部分。例如，进行自然研究散步的想法几乎是所有环境研究学生都熟悉的事情。然而，这些游览通常在“生产计划”的范围内进行，该计划“以线性锁定方式将项目移动到一系列事件中”（Wein & Kirby-Smith，1998，第 8 页）。此外，鼓励学生关注当地生态系统的特征、行走的地方等等。人们忽略了这种游览所能提供的另一种时间现象的刻意关注。此外，教室是荧光灯照亮的盒子房间，没有植物或动物生命，经常被批评为学习自然其他部分的贫瘠场所；人们已经尝试创造更适宜的空间。此外，正如我们不久前讨论的那样，通过课程的编排、截止日期和毕业承诺的不断提升，学生们逐渐将时间理解为线性的、渐进的和潜在的压迫性，这是一个常见的主题；然而，这个主题几乎与我们与自然界其他部分的关系以及课堂本身缺乏“时间的深度和广度”的方式没有联系。另一个被研究的主题是
Navascués、Pironio 和 Acín 的等级制度
在本讲座中，我们将定义和研究一类非局部博弈的策略，称为通勤测量策略，或称为通勤算子策略。这些策略包括所有纠缠策略，其含义稍后会更加精确——不久前，Slofstra 证明了这种包含是正确的 [ arXiv:1606.03140 ]。最近，Ji、Natarajan、Vidick、Wright 和 Yuen [ arXiv:2001.04383 ] 宣布了纠缠和通勤测量策略类所定义的值不同的证明，其中我们取这两类策略的最高获胜概率。但请注意——这篇论文长达 200 多页。这驳斥了冯·诺依曼代数主题中著名的 Connes 嵌入猜想，因此它值得每一页的篇幅。然后，我们将分析 Navascués、Pironio 和 Acín 的半定规划层次结构，即众所周知的 NPA 层次结构，它为我们提供了统一的半定规划系列，这些规划收敛到任何非局部博弈的通勤测量值。事实上，这个结果是 Ji、Natarajan、Vidick、Wright 和 Yuen 证明中的一个必要元素。
亚伯拉罕·林肯号航母打击群结束 COMPTUEX
和全国其他地区一样，海军历史和遗产司令部把二月定为非裔美国人遗产月。非裔美国人在美国历史上的每场战争和冲突中都表现出色，获得了我们国家授予的最高奖项，包括国会荣誉勋章和海军十字勋章。我们的国家是靠同胞公民和非公民的无偿劳动建立起来的，他们致力于民主价值观和改善他们的生活。我们知道，不久前许多有色人种还在有限的职位上任职，经常被排除在国家历史的叙述之外。然而，通过研究历史，我们了解到，我们多元化的人口一直在为确保所有人的权利而奋斗。在联邦政府，我们把团结视为体面的徽章。海军部、国家档案馆、国会图书馆和人事管理办公室等机构都承认并尊重工作场所的多样性和平等机会。这一运动的起源可以追溯到 1915 年，当时历史学家、学者和作家卡特·伍德森博士创立了黑人生活和历史研究协会。通过这个组织（现称为生活和历史研究协会 (ASALH)），伍德森博士于 1926 年 2 月发起了第一个黑人历史周。他选择了 2 月份的那周，包括亚伯拉罕的生日
T-18 新闻通讯 - T18.Net
这次我没什么好说的。我感谢大家在过去几个月的耐心等待。我知道我发新闻通讯的速度有点慢，但从我的电脑崩溃中恢复所花的时间比我想象的要长。我非常担心 T-18 运动的“制造商”端似乎会发生什么。Thorp 从未成为过大力推广的飞机，而且随着时间的推移，它的推广似乎越来越少。我从未在任何主要出版物上看到任何关于计划或套件的广告。Classic Sport 不久前以责任原因为由将 S-18 计划撤出市场。似乎人们有点偏离了计划……哇，想象一下。我给 Eklund Engineering 和 Classic Sport 都发了一封电子邮件，想了解他们的立场和未来计划。我没有收到 Classic 的回复，但 Richard Eklund 回复说他们将出售所有剩余库存，然后只按订单生产。他们确实说过，他们将继续支持所有计划持有者，并且他们会在时间允许的情况下继续开发他们的套件。我在本期后面转载了他的回复。我也担心 SpOli Aviation 的未来。我觉得我们的政府最终会通过用户费用法案，这将对负担能力产生重大影响。我非常想知道您对这个问题的看法，并希望您能提供一些反馈。请通过电子邮件或蜗牛邮件给我发送您的评论。
医学和皮肤病学中的人工智能
过去 20 年来，医学经历了快速发展。医疗专业人员现在必须应对新疾病、对旧疾病的新认识以及新药物和诊断方法。我们工作的专业环境在不断变化，医学要发展就必须适应这种变化。不久前，只有医生才有权获得医疗信息，有了这种权限，他们就有义务教育患者有关一般健康和疾病的知识。作为医学教育的主要来源，医生能够提供相关且适当的医疗建议。如今，患者进入医生办公室时，已经掌握了从可穿戴设备、谷歌医生、移动应用程序、社交媒体和聊天机器人获得的信息。不幸的是，这些信息大部分质量都值得怀疑，而且不确定这种不受限制的访问是否对患者有益。尽管如此，医生必须为这种互动做好准备，并制定与这些新患者和新技术合作的策略，因为机遇和挑战都摆在眼前。人工智能（AI），有时也称为机器智能，是指一种通过使用数据输入来做出独立决策或帮助用户做出决策来模拟人类智能过程的软件系统。然而，目前对人工智能的定义有很多不同，