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QUANTUM TERMINALS PLC - 阿克拉
编制符合国际财务报告准则的财务报表要求管理层作出估计、判断和假设，这些估计、判断和假设会影响政策的应用以及资产和负债、收入和费用的报告金额。估计和基本假设基于历史经验和其他在当时情况下被认为是合理的因素，其结果构成对资产和负债账面价值作出判断的基础，而这些价值不易从其他来源看出。实际结果可能与这些估计不同。这些估计和基本假设会持续审查。如果修订仅影响修订期间，则在修订期间确认对会计估计的修订；如果修订同时影响当前和未来期间，则在修订期间和未来期间确认对会计估计的修订。
2021 年事实与数据
本演示文稿包含前瞻性陈述或信息。尽管 EDF 认为这些前瞻性陈述中所反映的预期是基于当时的合理假设，但这些假设从根本上讲是不确定的，并暗示了一定程度的风险和不确定性，而这些风险和不确定性超出了 EDF 的控制范围。因此，EDF 无法保证这些假设会实现。未来事件和实际财务和其他结果可能与这些前瞻性陈述中使用的假设存在重大差异，包括但不限于潜在的时间差异和其中描述的交易完成情况。
具有公共卫生数据应用的血清催化模型的数学
传播率通过称为感染力或FOI的度量来量化，即个体每单位感染的速率； FOI具有每个人每单位时间（通常每年）收到的平均感染数量的单位 - 请注意，如果预期在给定的时间间隔内会被感染多次一次，则该指标将超过1。流行传播转化为假设FOI随着时间的流逝几乎没有变化。此假设会导致血清阳性的特征增加，并且在图1B，I＆II中，我们显示了假设FOI随着时间而变化而产生的估计血清阳性。估计的等效物（虚线）通常为原始数据（实点和线路）的潜在趋势提供了合理的近似值。
在认知通用模型中实现的系统 1 和系统 2
人工智能作为将人类认知功能特性本体化的一种手段。系统 1 和系统 2 的神经关联也得到了研究 [6]。然而，最近这种双系统模型因缺乏精确性和概念清晰度而受到批评 [7]，导致了重大误解 [8] [9]，并掩盖了心理过程的动态复杂性 [10]。大部分批评源于对对齐假设的争议。对齐假设是指认知功能必须与系统 1 或系统 2 对齐的说法 [9]。从人工智能的角度来看，对齐假设会很方便，然而，这一假设被批评为过于简单，一些双系统理论家并不认可它，而是称之为“典型关联”而不是“定义特征”[8]。需要更具体定义的研究人员已经制定了系统 1 和系统 2 的更详细定义。例如，普鲁斯特 [11] 认为，需要更精确的计算定义来理解系统 1 和系统 2 在元认知（使用更高级别或元级别的过程来控制认知）中的作用。普鲁斯特根据其独特的信息类型来定义这些系统，其中系统 1 元认知是隐性的、非符号性的和非概念性的，而系统 2 元认知是显性的、符号性的和概念性的。
探索Covid -19对新生儿的影响...
COVID-19大流行可以抓住机会探索产前暴露于病毒感染的假设会增加神经发育障碍的风险。在这方面促进我们的知识将改善儿童精神障碍的主要预防。在这项试验研究中，使用新生儿行为评估量表（NBAS）评估了六周的母亲（n = 21）或暴露于严重急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）的（SARS-COV-2）的六个星期（n = 21）（n = 21）。组比较，以探索感染和暴露时间的影响（就怀孕的三个孕期而言）。在暴露于SARS-COV-2组中，婴儿对NBA的能力和表现通常相似。发现最重要的差异是对拥抱性的最佳反应（州调节域上的项目），尤其是在妊娠三个月和拉力上暴露的母亲出生的婴儿中（运动系统域上的项目）。尽管我们的解释必须谨慎，但这些初步结果突显了产前SARS-COV-2暴露与运动技能的发展和婴儿互动行为之间可能的关联。需要进一步的纵向研究来探索这些关系并解散所涉及的生物学机制。
通过显着引导的贴片转移的遮挡人重新识别
近年来，仿制药的重新识别已取得了显着改善，但这些方法的设计是在人们可以使用的整个身体的假设下设计的。当由现实世界应用中的各种障碍物引起的遮挡时，这种假设会带来明显的表现降解。为了解决这个问题，已经出现了数据驱动的策略，以增强模型的遮挡性稳健性。在随机擦除范式之后，这些策略通常采用随机生成的噪声来取代随机选择的图像恢复以模拟障碍物。但是，随机策略对位置和内容不敏感，这意味着它们不能在应用程序方案中模仿现实世界的遮挡案例。为了克服此限制并充分利用数据集中的真实场景信息，本文提出了一种更直观，更有效的数据驱动策略，称为显着性贴片传输（SPT）。与视觉变压器结合使用，SPT使用显着贴片选择了人员实例和背景障碍。通过将人实例转移到不同的背景障碍物中，SPT可以轻松生成光真实的遮挡样品。此外，我们提出了一个与联合（OIOU）进行遮挡意识到的交叉点，以筛选面罩，以过滤更合适的组合和类临时策略，以实现更稳定的处理。对封闭和整体人士重新识别基准进行的广泛的实验评估表明，SPT在遮挡的REID上提供了基于VIT的REID算法的显着性能增长。
迈向物理可实现的量子神经网络
近年来，人们对量子神经网络 (QNN) 及其在不同领域的应用产生了浓厚的兴趣。当前的 QNN 解决方案在其可扩展性方面提出了重大挑战，确保满足量子力学的假设并且网络在物理上可实现。QNN 的指数状态空间对训练程序的可扩展性提出了挑战。不可克隆原则禁止制作训练样本的多个副本，而测量假设会导致非确定性损失函数。因此，依赖于对每个样本的多个副本进行重复测量来训练 QNN 的现有方法的物理可实现性和效率尚不清楚。本文提出了一种新的 QNN 模型，该模型依赖于量子感知器 (QP) 传递函数的带限傅里叶展开来设计可扩展的训练程序。该训练程序通过随机量子随机梯度下降技术得到增强，从而无需复制样本。我们表明，即使存在由于量子测量而产生的不确定性，该训练程序也会收敛到期望的真实最小值。我们的解决方案有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅里叶功率谱的 QP，我们表明 QNN 的训练程序可以可扩展；（ii）它消除了重新采样的需要，从而与无克隆规则保持一致；（iii）由于每个数据样本每个时期处理一次，因此提高了整个训练过程的数据效率。我们为我们的模型和方法的可扩展性、准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验验证了我们方法的实用性。
精确和近似标量电磁波散射的统一处理
在计算成像中，对象的定量物理特性是根据缩写范围的光学测量值估算的。导致散射的复杂光 - 物质相互作用受麦克斯韦方程的控制，或者在某些假设下，标量helmholtz方程式从与波长相比的物体中删除光弹性散射[1]。为了简化建模光学散射和估计对象性能的过程，已经进行了许多关于近似于标量Helmholtz方程的解决方案的研究。最原始的是投影近似，其中假定散射的场维持入射波前，例如平面或球形波，而attenua则和相位延迟会累积与穿过对象的射线的光路长度成比例的。当入射波前是平面或球形时，该假设会导致ra换变换公式，并且是计算机断层扫描的基础。当涉及到具有不可忽略的折射的相对较薄的对象时，所谓的单个散射近似（包括第一个出生和rytov方法）提供了更合适的描述[2]。随着对象变得密集且高度散射，正如预期的那样，即使是单个散射方法也开始失败，并且需要计算多个散射的模型。代表性的方法是Lippmann-Schinginger方程（LSE）[3-5]，多切片方法[6-9]和梁传播方法（BPM）[10-13]和BORN SERIST [14，15]。多层和梁传播方法非常紧密地相关，重要的区别是前者是由求解的schrödinger方程激励的，而后者则是用于Helmholtz方程。可以从标量Helmholtz方程开始制定多个散射模型，但它们依赖于差异
周期性超表面的综合多极理论
超表面应用数量的不断增长以及其制造和特性的快速发展[30]促使人们开发出精确分析和设计超表面的方法。虽然全波数值解始终是一种选择，但分析工具可能更具吸引力，因为它们有助于设计并提供有关超表面底层物理的宝贵见解。对于每个单位晶胞由单个散射体组成的周期性超表面，即我们在此重点讨论的超表面类型（图1），有几种用于此目的的技术。首先，开发了可理解的超表面和超材料电路模型[31–33]，这些模型易于在工业中使用，尤其是对于微波应用。第二种方法遵循均质化原理。它旨在用具有相同表面磁化率的表面替换有问题的超表面。[34–36]尽管这些方法对组件设计非常有帮助，但它们不足以描述所研究结构的内部物理特性，例如组成粒子的相互作用。此外，电路建模和均质化方法有时会涉及一些假设，这些假设会以牺牲准确性为代价来简化所研究的问题。第三种方法更多地来自“第一性原理”，旨在通过求和其组成粒子的响应，自下而上地构建二维阵列的响应。虽然这种自下而上的方法与最初提到的两种方法有一些共同之处，但它更通用、更灵活。它使大量设计更容易处理，包括毫米波和光学应用。[7,37–44] 在这种方法中，最好使用场的多极展开来讨论组成粒子的光学作用。[45–51] 在多极展开中，散射体的光学响应用一系列由外部照明和形成超表面的所有其他粒子的散射场引起的多极矩来表示。使用不断增加的
有限预见下的小型开放经济行为新凯恩斯主义模型
越来越多的研究和调查证据表明，经济决策者在形成预期时往往表现出强烈的偏见，偏离了理性预期 (RE) 的标准假设。特别是，最近有关开放经济体的实证证据表明，主观预期，而非其他力量，可能是许多基于理性预期的违规行为的主要驱动因素。1 受“前瞻性指引之谜” (Del Negro、Giannoni 和 Patterson，2015 年) 的启发，一些专注于封闭经济体理论模型的研究发现，放宽理性预期假设会产生重大的政策后果。2 然而，人们对开放经济宏观模型的关注相对较少。在本文中，我们旨在通过在开放经济背景下引入有限理性来弥合理论与实证证据之间的差距。我们的目标有两个。首先，我们开发一个小型开放经济新凯恩斯主义 (SOE-NK) 模型，整合有限理性的概念。我们考虑了 Woodford ( 2019 ) 开发的一种特殊的有限理性建模方法——有限远见。该模型足够广泛，可应用于典型的开放经济研究，同时也涵盖了决策者的远见无限延伸到未来时的 RE 分析。与标准 RE 情况相比，我们进一步研究了有限远见如何影响实际汇率的均衡动态和预测误差。其次，我们证明我们的模型为 RE 下几个与无抛补利率平价 (UIP) 相关的著名难题提供了内在的微观基础，特别是那些涉及不同时间和预测范围内的差异的难题。为了便于比较，我们使用 Gal´ı 和 Monacelli ( 2005 ) 提出的标准 SOE-NK 模型作为参考模型，并引入两个与该标准模型不同的模型。首先，我们假设决策者形成受有限远见影响的预期；也就是说，他们只考虑未来的有限规划期（以下称为 FH）。为了评估在规划期结束时可能出现的潜在情况，他们采用了从过去经验中学习到的粗略连续值函数。这意味着决策者将所有相关信息和政策变更纳入 FH 中。然而，当近似规划期之外的更远的未来时，与 RE 情景相比，他们的价值函数变得不那么准确。其次，我们假设资产市场不完整。这一假设源于这样一种观点，即为决策者提供了