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World File Search System互利互惠
巴恩斯利包容性经济增长战略
此外，许多其他战略也具有相辅相成、互利互惠的目标，这些目标都受到积极的经济成果的影响。例如，巴恩斯利地区伙伴关系的“解决巴恩斯利健康不平等问题”战略旨在通过影响收入的提高来促进人口健康。该伙伴关系致力于通过“从当地购买商品和服务并对其进行投资，以在巴恩斯利和该地区实现可持续、包容性的经济增长”的方式帮助当地经济。同样，健康和福祉战略以及该行政区的心理健康战略都旨在让巴恩斯利的每个人都能获得过上健康生活所需的资源，并承认收入和良好工作在其中的作用。
Te Kete 策略数字 FINAL
参与 作为一所公立大学，我们为塔马基马考拉乌、新西兰和太平洋地区的创新力量和繁荣做出贡献。我们是大学-产业-社区合作和终身学习的中心。我们与合作伙伴、资助者和支持者合作，互利互惠，利用、多样化和调动资源实现我们的共同目标。我们位于一个由世界排名靠前的科技大学组成的社区中，建立了吸引学生、员工和合作伙伴的声誉。
创新合作机会
亨利·M·杰克逊军事医学促进基金会 (HJF) 是一家由美国国会授权的全球性非营利组织，旨在推动军事医学的发展，重点关注作战人员、退伍军人及其家人面临的挑战。自 1983 年以来，HJF 一直提供科学、行政和管理专业知识，为美国军医大学 (USU) 和整个军事医学界的研究人员和临床医生提供支持。HJF 致力于促进军民交流、支持 USU 并推进国防部 (DoD) 的所有研究工作，以实现军事和民用医学的互利互惠。通过其子公司 HJF Medical Research International (HJFMRI)、HJFMRI LTD-GTE 和 CAMRIS International, LLC，HJF 还推动医学研究并改善全球健康状况，造福于我们全球的客户和社区。HJF 致力于成为军事医学界与我们的联邦和私人合作伙伴之间的重要纽带。
巴恩斯利包容性经济增长战略 2025-2030
此外，许多其他战略也具有相辅相成、互利互惠的目标，这些目标都受到积极的经济成果的影响。例如，巴恩斯利地区伙伴关系的“解决巴恩斯利健康不平等问题”战略旨在通过影响收入的提高来促进人口健康。该伙伴关系致力于通过“从当地购买商品和服务并对其进行投资，以在巴恩斯利和该地区实现可持续、包容性的经济增长”的方式帮助当地经济。同样，健康和福祉战略和该行政区的心理健康战略都旨在让巴恩斯利的每个人都能获得过上健康生活所需的资源，并承认收入和良好工作在其中的作用。
对南非数字经济的政策建议
如果不能共同解决这些问题，南非的贫困成本将进一步上升，而数字时代将进一步加剧现有的不平等。在认识到当前现实后，专家组一致认为，南非有潜力成为南部非洲发展共同体 (SADC) 地区乃至整个非洲大陆数字经济的投资和知识中心。显然，南非在电信基础设施、连通性和技能方面最有能力在塑造南部非洲发展的数字市场方面发挥主导作用，该地区许多国家很可能会在监管数字平台、竞争和数据政策方面效仿南非。事实上，南非应该在该地区倡导其政策立场，以实现互利互惠的结果。
韦斯科特试验场火箭试验概况（2021 年）
位于英国白金汉郡韦斯科特创业园（前身为韦斯科特火箭推进机构）的火箭开发和测试设施 70 多年来一直是英国化学火箭科学和技术的中心。与大多数行业一样，英国化学火箭行业在其历史上经历了高潮和低谷，韦斯科特的员工人数在 20 世纪 70 年代和 80 年代高达 1,100 人，而在千禧年左右则低至 15 人。之前的一篇论文集中讨论了韦斯科特早年的火箭活动 [1, 2]；本文集中于 2021 年，重点关注 Airborne Engineering 和 Nammo UK 的活动。这些火箭公司经常合作进行新技术试验和机构赞助的研究计划。每个组织都有一套独特的能力和专业知识，可以汇集在一起，在这些计划上互利互惠。这些能力共同构成了
清洁能源新闻
Stryker 先生还表达了对 TECO 与 USF 伙伴关系的支持，他表示，“过去 50 年来，坦帕电力公司与 USF 建立了多种合作，我们非常高兴能与 CERC 建立联系，因为这是互利互惠的。自 2000 年以来，坦帕电力公司已将二氧化硫和氮氧化物排放量减少了至少 96%，二氧化碳排放量减少了 56% 以上——尽管电力需求增加了 25%。在佛罗里达州所有公用事业公司中，我们的太阳能发电能力比例最高。这些成就带来了部署新技术的丰富经验。这意味着 TECO 团队可以让 USF 学生深入了解我们在能源行业面临的实际挑战以及他们可以提供帮助的方式。这种对话还可以提高学生对这个领域的动态性质及其潜在职业机会的认识。我们很高兴看到 USF 研究人员能够为坦帕电力公司提供创意、研究和实用解决方案，我们将继续致力于安全地提供可靠、经济和可持续的电力——现在和将来。”
合作社与人工智能的使用
摘要：数字化转型 (DT) 已成为组织的重要问题。事实证明，DT 推动了组织的数字创新。众所周知，分布式账本技术、开源、分析、大数据和人工智能 (AI) 等技术和实践增强了 DT。在这些技术中，AI 提供了支持决策和自动决策的工具。合作社是具有互利互惠范围的组织，其特点是由于成员的民主控制原则而具有参与性合作治理。在 DT 将继续存在的背景下，流程的非物质化可以为任何组织带来显着的优势，本文对在合作社中使用 AI 技术的危险进行了批判性反思。我们根据葡萄牙合作社守则进行了这一反思。我们强调，该准则与世界其他国家的准则没有太大区别，因为它们都是基于国际合作社联盟定义的《合作社身份声明》。我们明白，我们无法阻止人工智能技术进入合作社。因此，我们提出了一个在合作社中使用人工智能技术的框架，以避免损害此类组织的原则和价值观。
单个量子感知器的模式容量
纯量子力学特性（例如相干性和纠缠）可以解决困难的计算任务，与经典计算相比，其性能呈指数级提升 [8]。这两个领域取得的巨大成功正推动量子机器学习研究的快速发展，探索机器学习和量子计算之间的相互作用，以了解这两个领域是否可以互利互惠。最简单的人工神经元模型可以追溯到经典的Rosenblatt感知器[9]，它可以看作是最简单的二元分类学习算法。可以考虑通过量子架构实现感知器的多种可能性[10-16]。在这种情况下，研究特定量子感知器模型相对于其经典对应物实现量子优势的能力非常重要。单个经典感知器的主要限制在于，分类任务是通过在包含定义模式的 N 个特征的向量空间中的超平面将属于不同类别的模式分离来完成的。特别地，人们很快指出，简单的感知器无法计算 XOR 函数 [17]，因为这对应于一个分类问题，其中不同的类别不能用平面上的一条线分开。然而，人们发现，当考虑大量特征时，即对于具有大维度 N 的向量空间中的模式，给定 p 个随机标记模式，如果 p < 2 N 且 N 很大，则感知器无法对它们进行分类的可能性极小[18,19]。相反，当 N 很大时，当 p > 2 N 时，简单感知器能够对 p 个随机标记模式进行分类的概率变得非常小。显然，表征感知器性能的重要参数是比率 α = p / N ，并由此确定该比率的临界值作为经典感知器的模式容量，即 α c = 2。在开创性的工作 [ 20 ] 中，Gardner 采用统计物理工具特别是无序系统理论的方法，对神经网络的模式容量提出了一种新方法。找到分离随机标记模式的超平面的可能性实际上属于随机约束满足问题类 [ 16 ， 21 ， 22 ]，可以使用自旋玻璃的统计理论进行研究。在这个方法中，参数 α 在高维情况下引起相变，模式容量由分离 SAT 相的临界值 α c 决定，对于 α < α c ，可以满足所有约束，即将所有模式从 UNSAT 相中分类，α > α c ，其中未满足约束的最小数量大于零。在这里，我们将遵循 Gardner 的统计方法，推导 [14] 中引入的基于连续变量多模式量子系统的特定量子感知器模型的模式容量。我们表明，该模型与经典模型相比没有任何量子优势，因为其容量始终小于其经典极限。本文结构如下。在第 2 节中，我们介绍了经典感知器及其模式容量的定义。在第 3 节中，我们描述了正在研究的量子感知器模型，并展示了由此产生的模式容量。在第 5 节中，我们详细解释了所采用的技术，这些技术基于 Gardner 用来确定经典感知器的模式容量的相同统计方法。最后，在第 4 节中，我们讨论了本文获得的结果，并将它们与同样通过统计方法获得的模式容量进行了比较，但针对的是不同的量子感知器模型。