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World File Search System二进制的
销售在第11章计划过程中切换
通常，根据第11章或小规定的任何成功重组的顶点，通常是通过确认第11章的重组计划或根据《破产法》第363条的销售而实现的。但是，退出的途径不一定是二进制的。对于破产中的债务人来说，提出第11章计划并不少见，该计划使债务人可以通过同时运行同时进行销售程序来“市场测试”公司及其资产，如果成功的话，该过程可能会导致债务人放弃重组计划，而有利于提供更大价值的交易交易，从而提供更大的价值。这通常称为销售“切换”。正确结构和实施，切换可以简化和缩短债务人在破产中的时间，推动共识，并提供更大的信心，即实现企业或其资产的最高和最佳价值。
数字土壤科学及其他 - GitHub Pages
1981 年的数字计算机技术已经远远落后于其他工具，例如穿孔卡，这是一种前电子数字数据存储和处理工具，被土壤科学家广泛使用（例如，Beckett 等人，1972）。在 McBratney 和 Webster（1981）的研究之前的几年，穿孔卡本身与模拟数据（例如 Buringh（1954）或 Webster 和 Beckett（1970）等人用于土壤和土地评估的航空照片）相比是一种改进。快进到今天，科学家已经接受并培育了由二进制的 1 和 0 组成的数字环境，而不是需要人工解释的模拟数据。人们使用包含数十万个土壤剖面的大型（> 10 Gb）电子数字土壤数据库制作世界数字地图。这些土壤数据可通过数字传感器和仪器快速获取。数据分析已启用
FPGA平台的Hex Itoh-Tsujii反转算法
摘要ITOH-TSUJII反转算法在发现诸如椭圆曲线密码学等密码应用中的倒数方面构成了主要贡献。在本文中，提出了一种新的HEX ITOH-TSUJII反转算法来计算由NIST推荐的不可舒服的三通式产生的二进制的二进制式栅极阵列（FPGA）平台上的多重逆逆向算法。基于十六进制算法的六角itoh tsujii反转算法是由十六进制电路和四链链构建的。此组合改善了资源利用率。实验结果表明，与现有实施相比，所提出的工作具有更好的区域时间性能。关键词：现场可编程栅极阵列（FPGA），ITOH-TSUJII反转算法（ITA），查找表（LUT），有限字段（FF）分类：集成电路
通过二进制残留神经网络合奏有效的布局热点检测
摘要 - 在物理验证流中，layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此，二进制的neu-lal网络（BNN）可以适合热点检测问题。在本文中，我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案，以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明，我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器，并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的，因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明，集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
当我们说“墨西哥元是多少？”时我们的意思是什么？
我们假设大脑是某种计算机，并研究比喻性语言所暗示的操作。比喻性语言无处不在，它绕过了所说内容的字面意义，并以隐喻或类比的方式进行解释。这种解释要求在概念空间中进行映射，这导致我们根据易于计算的映射来推测概念空间的性质。我们发现适当类型的映射在高维空间中是可能的，并用最简单的空间（即维度为二进制的空间）来演示它们。二进制向量上的两个运算（一个类似于加法，另一个类似于乘法）允许从现有表示中组成新的表示，并且“乘法”运算也适用于映射。高维空间的属性已被证明与记忆回忆等认知现象相对应。目前的想法进一步表明高维表示适用于认知建模。
21世纪的能量：
今天存在的全球挑战是协调寻求确保社会为每个人提供可靠和可靠的能量的政策之间的冲突，同时保护各地的环境。这个挑战并不新鲜。自从人类首先摩擦棍子以创造出来，早期的博物学家和哲学家感叹造成的大森林以追求燃料的热量。历史记录古老的学者谴责采矿的危害，该行业可以追溯到数千年，以追求大自然基本要素的近乎魔法特性。当今人类需求的巨大规模增加了“数量具有全部质量”的真实性。为了喂养，庇护，移动，教育和权力文明，人类每年都会获取并使用约1000亿吨的材料（图1）。能量对于这些材料的各个方面至关重要。我们可以同时解决这两个挑战 - 所需的巨大能量和这种规模的环境影响 - 还是必须做出二进制选择？答案不是二进制的，而是基于关于如何与现实和现实息息的知情辩论的基础。
BPCI高级目标价格规格模型3
对于与BPCI高级模型时间段重叠的所有临床发作有关，请建立一组相关的患者和同伴组特征，以合并到临床发作级别文件中。请注意，在风险调整模型的第1阶段中，如果二进制协变量在基线期间少于21个临床事件为零，或者在基线期间少于21个临床发作，则在基准时期内将其从风险调整模型中删除，则如果没有相关的协方差（如果是二进制协调），则该模型是不存在的（如果没有相关的coiat efer），则该模型是相关的（如果是二进制的组合），则该模型（如果是相似的组合）。床尺寸）。风险调整模型捕获趋势群体之间的协变量捕获模型捕获水平差异的第2阶段差异。第2阶段中的协变量集对低容量的同伴组和临床发作类别进行了略微修饰。
国家量子任务
叠加 - 量子系统在测量之前能够同时处于多种状态的能力。 纠缠 - 这是一种现象，它解释了两个亚原子粒子如何不考虑距离而相互连接，以至于一个粒子的变化水平会反映在另一个粒子上。 干涉 - 亚原子粒子状态的波状叠加，会影响测量时这些粒子状态的概率。虽然纠缠是两个粒子之间的现象，但干涉是许多粒子相互环绕的结果。 量子比特 - 它是量子计算中的基本信息单位，在量子计算中扮演的角色与比特在传统计算中扮演的角色类似，但它们的行为非常不同。经典比特是二进制的，只能保存 0 或 1 的位置，但量子比特可以保存所有可能状态的叠加。可以使用多种方法将信号发送到量子比特，包括微波、激光和电压。 量子计算机组件 - 量子计算机有三个主要部分
具有基于错误扩散功能的二进制关键字发现系统
基于二进制的神经网络基于资源约束设备的关键字点（KWS）近年来引起了很多关注。尽管有几项作品证明了它们的成功，但考虑到高精度的语音特征图仍需要满足准确性，仍需要完全二进制KWS系统。这种精确的不匹配导致非二元激活层，从而导致额外的计算成本。在本文中，我们使用二进制神经网络和错误扩散的二进制语音特征提出了一个非常紧凑的KWS系统。该系统消除了所有高精度的多板，并且仅需要对硬件友好的位操作和推理的补充。在Google语音命令上进行的实验表明，我们的二进制KWS系统在1个密钥单词任务上的精度为98.54％，在2个密钥单词任务上的精度为95.05％，表现优于更大尺寸的8位KWS系统。结果证明了完全二进制KWS系统的可行性，并且可以鼓舞硬件实现。索引术语：关键字发现，二进制神经网络，错误扩散，卷积神经网络
部分Max-CSP
摘要在本文中，我们提出了一种新型的两相量子算法，旨在分析最大约束满意度问题（MAX-CSP）的变体，含量为二进制的二进制二进制Max-CSP。部分二进制Max-CSP的目标是最大化可行分配的变量的数量，同时确保无冲突的约束。所提出的方法使用两个不同的步骤使用量子近似优化算法（QAOA）。在第一步中，QAOA用于获得针对尽可能多的约束的初始解决方案。如果问题超出订阅并仍然存在冲突，我们使用第二步：未解决的冲突将映射到最小顶点封面（MVC）问题中，随后使用第二个QAOA解决了这一问题。这种两相方法可确保无冲突的解决方案，同时最大程度地减少停用变量的数量。我们通过一个说明性的例子来证明算法的功效，该例子涉及危险材料的安全存储，显示了其在现实世界中的潜在应用。本文为进一步探索量子算法的基础奠定了基础，以解决复杂的约束满意度问题。