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431会公告第40号令和6年6月12日入札公告分任契约...
日本陆上自卫队立川警备队第431会计组办公室及东部军会计组网站（https://www.mod.go.jp/gsdf/eae/kaikei/eafin/index.html）
姐妹会村/兄弟会公园膳食计划验证
$__________________________ ______ ______ ______________________ 学生每学期费用 (√)秋季 (√)春季 每周用餐次数 ______________________________ _______________________ ____________________ 学生签名 学生证号 日期 ______________________________ ________________________ ____________________ 房屋公司董事会代表 姐妹会/兄弟会名称 日期
2030 年可再生能源是否会盈利？它们是否会减少……
4 PRIMES 是一个局部平衡模型，可预测详细的能源平衡，包括需求和供应、二氧化碳排放、需求和供应投资、能源技术渗透、价格和成本”。这些预测是为了满足欧盟 2016 年制定的 2030 年排放目标而制定的（请参阅 http://ec.europa.eu/environment/archives/air/models/primes.htm）。 5 PRIMES 情景中未包括瑞士和挪威的发电结构。瑞士数据是根据联邦环境、交通、能源和通信部 (DETEC) 提供的数据制定的。挪威数据是根据挪威政府（请参阅：https://www.regjeringen.no）提供的火力发电厂数据和挪威水资源与能源局（NVE，请参阅：https://www.nve.no）提供的包括水电在内的可再生能源数据制定的。
现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
存在散斑和弱闪烁的闭环自适应光学
散斑是一种干涉现象，由相干照明从物体平面的光学粗糙表面散射而产生。传播到光瞳平面后，背向散射的光线自干涉形成亮斑和暗斑，这些斑块被称为“散斑”。假设照明为准单色，且表面高度变化超过光波长的一半，则散斑图案将“完全显现”，对比度趋于一致。在非合作定向能应用中，散斑充当乘性噪声，对图像质量[2]和轨迹质量[3]产生有害影响。给定一个扩展信标，自适应光学系统必须分别感测和校正大气引起的相位像差（导致闪烁）和物体引起的相位像差（导致散斑）。然而，波前传感器（在自适应光学系统内）实际测量和重建的是来自两个相位像差源的路径积分贡献的总和。例如，夏克-哈特曼波前传感器 (SHWFS) 使用单独的小透镜将接收器孔径划分为子孔径，这些子孔径对入射波前进行采样，并将样本聚焦到探测器阵列上。
在具有弱初始条件的相对熵中混乱的传播∗
由于随机噪声的正则化作用，提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同，我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵，而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
KTAO3处的超导性和弱反定位（111 ...
增强现实（AR）技术为人类机器人互动提供了一种令人兴奋的新媒介，为隐式和明确的人类机器人沟通带来了新的机会。例如，这些技术使身体受限的机器人能够执行非语言相互作用模式，例如Deictic手势，缺乏这样做所需的物理形态。但是，大量的HRI研究表明了物理体现的真正好处（与屏幕上的虚拟机器人相比），暗示虚拟机器人零件的AR增强可能面临挑战。在这项工作中，我们提供了经验证据，比较了使用虚拟（AR）和物理臂来执行识别虚拟或物理引用者的神性手势。我们的主观和客观结果证明了混合现实的神性手势在克服这些潜在局限性方面的成功，无论手势和参考方之间的身体差异如何，它们的成功使用。这些结果有助于激发混合现实机器人系统的进一步部署，并为混合现实技术在HRI环境中的作用提供细微的洞察力。
能量感知的树网络在计算上弱节点∗
我们研究了具有lim的计算能力的移动剂之间分布式网络形成的基本问题，旨在通过以对等方式无线传输和接收能量来实现能量平衡。特别是，我们设计了由少数状态组成的简单分布式协议以及形成任意和k -ary树网络的交互规则。此外，我们（理论上和使用计算机模拟）评估了很多能量再分配方案，这些协议可以利用不同的知识水平，以便在媒介之间实现所需的能量分布，要求每个代理具有至少或至少具有高度深度固定剂的两倍。我们的研究表明，如果不使用有关网络结构的任何知识，就无法及时实现此类能量分布，这意味着在重新分配过程中可能会有很高的能量损失。另一方面，只有几个额外的信息似乎足以保证与满足特定特性的能源分布的快速收敛，从而产生低的能量损失。
引力波中量子粒子的 Fisher 信息和弱等效原理
其中 D μ 是弯曲时空中的协变导数。在这种情况下，m 根本不是一个乘法因子，而是克莱因-戈登方程中的特征。在这种背景下，有建议认为量子流体（超导体、超流体、量子霍尔流体、玻色-爱因斯坦凝聚体）的性质可能会增强与引力波的相互作用，从而导致超流体成为引力天线的介质[1-7]，超导电路作为引力波探测器[8]、换能器[9,10]和镜子[11-13]。这些想法并非没有引起争议[14-16]。原因是许多这些想法启发性地应用了量子粒子违反 WEP 的概念。这促使我们为引力波中的量子粒子提供更严格的 WEP 特征。WEP 认为自由落体轨迹应该与质量无关，可以重新表述为自由落体物体的 Fisher 信息与质量不变的陈述 [ 17 ]。在这个信息论框架中，违反 WEP 意味着人们可以提取有关自由落体物体质量的信息。WEP 的这种信息论表述具有以下优势：它可以以明确的方式扩展到量子物体。具体而言，Fisher 信息给出了可观测随机变量提供的有关未知参数的信息量。在我们的例子中，随机变量是粒子 x 的位置，未知参数是其质量 m 。对于具有波函数 ψ( x , t ) 的粒子，Fisher 信息为
mctformer+：弱监督语义分割的多类令牌变压器
摘要 - 本文提出了一个基于变压器的新型框架，旨在通过生成精确的特定于类的对象定位图作为伪标签来增强弱监督的语义细分（WSSS）。在观察到标准视觉变压器中的单级令牌区域的观察基础上可以促进类不足的定位图，我们探索了变压器模型通过学习多个类代币来捕获类别歧视对象定位的特定于类别歧视对象的特定歧视对象的潜力。我们引入了一个多级令牌变压器，该变压器结合了多个类令牌，以启用与贴片令牌的类感知相互作用。为了实现这一目标，我们设计了一种班级感知的培训策略，该策略在输出类令牌和地面实际类标签之间建立了一对一的对应关系。此外，提出了一个对比类别（CCT）模块来增强判别类令牌的学习，从而使模型能够更好地捕获每个类别的独特特征和特性。结果，可以通过利用与不同类代币相关的类键入浓度来有效地生成类歧视对象定位图。为了进一步完善这些定位图，我们提出了从斑块到斑块变压器注意的斑块级成对亲和力的利用。此外，提出的框架无缝补充了类激活映射（CAM）方法，从而在Pascal VOC 2012和MS Coco 2014数据集中显着改善了WSSS性能。这些结果强调了类令牌对WSSS的重要性。代码和模型在此处公开可用。