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World File Search System典型例子
在量子计算机上准备开放 XXZ 链的精确特征态
相应的 Bethe 方程；后者通常难以求解。因此，尽管这些模型是“精确可解的”，但通常仍需要付出大量努力来明确计算感兴趣的物理量。量子计算机有望解决各种迄今难以解决的问题 [5,6]。这些问题包括分子和固态环境中多体系统的量子模拟 [7,8]。人们很自然地会问，量子计算机是否也能帮助解决计算量子可积模型感兴趣的物理量的问题。虽然求解 Bethe 方程仍然是一个有趣的开放性挑战 [9]，但最近一个重要的进展是发现了一种用于构造精确特征态的有效量子算法 [10]。该算法可能用于明确计算相关函数，否则这是无法实现的。可积模型还可以通过为量子模拟器提供试验台来影响量子计算。尽管人们正在大力开发近期算法，如变分量子特征值求解器 (VQE) [ 11 , 12 ]，以解决多体问题，但目前尚不清楚 VQE 是否能够在近期硬件上实现量子优势。另一方面，在容错量子计算机上获得一般模拟问题的量子优势被认为在量子资源方面成本极其昂贵 [ 13 – 15 ]。在嘈杂的中型量子时代 [ 16 ] 之后，早期量子计算机的可积模型的另一个好处是，它们的经典可解量可用于验证和确认目的。因此，研究特殊类别的问题（如可积模型）以更早地展示量子优势是很自然的。关键的第一步是找到解决这类问题的量子算法并量化所需的资源。 [ 10 ] 中的算法适用于闭式自旋 1/2 XXZ 自旋链，它是 Bethe [ 1 ] 求解的模型的各向异性版本 [ 17 ]，是具有周期性边界条件的量子可积模型的典型例子。将量子可积性扩展到具有开放边界条件的模型也很有趣且不平凡，参见 [ 18 – 21 ] 和相关参考文献。在本文中，我们制定了一个量子算法，用于构造具有对角边界磁场的开放自旋 1/2 XXZ 自旋链的精确本征态，这是具有开放边界条件的量子可积模型的典型例子。长度为 L 的链的（铁磁）哈密顿量 H 由下式给出
海马的脑启发的人工智能模型...
本研究提出了像人脑这样的人工智能模型，并将其应用于家庭服务机器人的任务。近年来，许多研究通过深度学习实现了人工智能。当在大型培训数据集上进行许多迭代培训时，深层的网络可以取得良好的结果。但是，单独学习无法通过深度学习来实现类似大脑的智力模型。可以通过两种类型的培训范例来训练人工智能模型。第一个范式是从大量经验中获得常识。获得的共同知识，例如“什么桌子”和“什么是茶”，适用于任何环境。深度学习对于共同的知识获取是有效的，因为可以收集许多有关综合知识的培训数据，并且深度学习的表现取决于培训数据的数量。第二个范式是从一些经验中获取本地知识。当地知识的典型例子是家庭的偏好和习俗。因为它使用了很少的培训数据，因此本地知识不能通过深度学习来有效地促进。要获得类似脑的艺术智能模型，需要用于第二个范式的学习系统。
关于制定TOMY集团“中
1) 扩大区域轴心 利用我们多样化的品牌组合，我们将把投资重点放在适合每个品牌的地区。特别是，我们将把投资集中在我们的优势领域，例如通过全球流行的“BEYBLADE”、“Transformers”和“SHINKALION Z”以及GACHA培育的公仔产品，以及通过TOMY国际集团、TOMY（上海）有限公司和TOMY亚洲有限公司与合作伙伴公司的强大角色合作的领域，这些公司主要分布在日本以外的北美、东亚和东南亚。TOMY国际集团被定位为TOMY集团拓展北美和欧洲市场的重要基地。除了努力提高盈利能力和建立治理结构外，我们还将与T-ARTS公司合作，实现公仔和毛绒玩具在北美市场的扩张。另一方面，除了扩展到我们核心地区以外的国家之外，另一种沿区域轴心获取机会的方法是与日本境内的海外客户建立联系，例如入境游客。 Kiddy Land 的入站需求就是一个典型例子。
能源武器化
减少对俄罗斯能源的依赖完全背离了自由主义能源体制的原则，这些原则体现在《国际能源宪章》和《能源宪章条约》（ECT）（欧盟帮助制定）中。5 自由主义者认为，合作、能源贸易自由化以及促进和保护能源投资对于实现能源安全必不可少。6 相比之下，地缘政治分析强调某些国家如何寻求对国外关键能源基础设施的控制权（通常是通过国有企业（SOE）），以影响东道国的外交政策决策并对不友好行为进行报复。7 俄罗斯对前苏联和欧洲天然气管道的控制经常被视为能源基础设施依赖“武器化”的典型例子，俄罗斯国有企业俄罗斯天然气工业股份公司充当着克里姆林宫的“手臂”，追求外交政策目标。 8 俄罗斯入侵乌克兰以及随后导致欧洲天然气供应中断，这要求我们进行深入分析，看看自由主义能源制度是如何造成不良依赖的，以及各国如何避免在未来陷入类似的地缘政治风险。
生物药物的皮肤不良反应
生物疗法涵盖了医学领域中一个呈指数级增长的领域。顾名思义，生物疗法源自活体生物体，主要由蛋白质、糖和核酸组成。早期生物药物的一个典型例子是胰岛素。这些疗法彻底改变了医学，并为越来越多的疾病提供了靶向治疗，特别是在风湿病学、胃肠病学、血液肿瘤学和皮肤病学领域。但随着这些进步以及随之而来的生物和靶向疗法的广泛使用，也带来了许多独特的不良反应，这些新疗法最常见的一些不良反应是皮肤不良反应。皮肤不良反应可能会限制这些药物的使用，并增加本来就昂贵的治疗方案的成本。1 医生和其他医疗保健提供者必须意识到这些影响，对如何处理有这些反应的患者有基本的了解，并知道何时转诊给皮肤科医生。本文回顾了最近关于常用生物制剂和靶向疗法的皮肤不良反应的文献，特别是肿瘤坏死因子 (TNF) α抑制剂、表皮生长因子受体 (EGFR) 抑制剂、小分子酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 和常用的细胞表面靶向单克隆抗体。
对马来西亚印度妇女在国内的看法...
这项研究调查了马来西亚的马来西亚印度妇女如何看待和内部化家庭暴力。家庭暴力与与社会男性相比对女性的性别问题构成了不成比例的性别问题。在传统社会中，在角色，责任和职位方面，妇女经常被社交以服从男性。这些挫折已导致妇女的家庭暴力问题。家庭暴力是对妇女在生活的各个方面剥削和歧视妇女的典型例子。妇女通常是被动的，并且抵制家庭暴力经历，以保护其家庭，男性伴侣，儿童和社会。这项研究的数据是通过对24名马来西亚印度妇女的深入访谈来收集的，这些妇女是通过目的抽样技术招募的。使用NVIVO11软件分析了定性数据。确定了三个主题，这些主题反映了参与者对马来西亚家庭暴力的看法。首先，参与者将家庭暴力视为婚姻生活的正常情况。第二，参与者将家庭暴力视为影响妇女及其权利的严重问题。第三，参与者将家庭暴力视为保护妇女的男性身份的标志。这项研究提供了性别观点，例如男性的影响，
心脏病学中的人工神经网络：数值和文本数据的分析
医疗方法、设备和仪器的密集发展使得检测疾病的新指标（标记物）成为可能[1–3]，从而提高了诊断质量，这对于心血管疾病（CVD）尤其重要[4–6]在工业中心。然而，诊断特征数量的增加意味着处理时间的增加和医生系统化过程的复杂化，因为临床数据通常是零散的，既可以以定量指标的形式呈现，也可以以图像和文本数据的形式呈现。通过引入风险量表可以部分解决这一问题，心脏病学和心脏外科领域的典型例子有SCORE、TIMI、CRUSADE、GRACE等。 [7, 8]。尽管这种方法已被证明具有很高的效率，但这些秤有一个明显的初始缺点——人为限制了半自动计数所必需的构造参数[9]。此外，量表在与用于创建或验证该工具的人群相似的人群中表现相当良好，这可能会导致其他人群的估计出现严重偏差[9]。值得注意的是，患者的医疗检查、病史和体格检查会形成大量数据，这些数据可能有助于预测结果、做出诊断和确定在扩展方法中通常不会考虑到的风险。因此，
操作和可靠性 - 维护和可靠性
人力规划的目标是，决定就业规划的因素（例如劳动力分配和人员排程）与工作时间表的安排和人员轮班分配有关，以满足随时间变化的人力资源需求。在这种情况下，所谓的以项目为中心的规划[6]起着至关重要的作用，这种方法用于将工作划分为项目并分配不同员工组的公司。这类公司的典型例子包括按任务生产的公司，例如造船、桥梁建设和建筑公司；生产一次性产品的公司（例如游艇）；生产家具等手工工艺品的企业；或按订单设计的公司，在这些公司中，员工必须具备执行创造性任务的资格[20, 33]。在该主题的文献中[2, 22, 45]，能力被定义为一组由理论知识、实践技能、行为和资格组成的集合，使工人能够成功地执行他们的任务。在调度阶段，人员名册（或工作分配）是通过将可用的人力资源（具有特定个人能力的员工）分配给特定职责来构建的。换句话说，规划决策将项目任务（需要特定员工能力）分配给
预测飞机起飞噪音水平
飞机噪音对机场周边人员和财产的影响不容小觑。飞机噪音是一种主要的刺激物，可引起各种健康问题、心理、功能和生理紊乱 [1, 2]。这些健康问题（包括烦恼）已被研究过 [3, 4]。白天暴露于 60 dBA 以上的噪音和夜间暴露于 45 dBA 以上的噪音时，恐惧、抑郁、沮丧 [5, 6] 和血压升高等心理健康问题会更加常见 [7, 8]。当儿童暴露于 50 dBA 以上的噪音水平时，学习困难也是一个常见现象 [9]。尽管航空运输具有巨大的经济和社会效益，但其负面外部效应（包括空气污染物、流动性差距和事故）也不容小觑。飞机噪音是与民航有关的最重要的环境问题之一 [10]，与飞机推进系统以及大气条件 [11] 密切相关。尼日利亚拉各斯的穆尔塔拉·穆罕默德国际机场 (MMIA) 是机场与周边住宅区和城市中心商务区完全融合的典型例子。我们的目标是提供一个模型，可以预测机场的噪音水平，并可能预测远离任何新机场位置的安全区。
用有限数据验证多光子量子干涉
摘要 多粒子干涉是量子信息处理的关键资源，玻色子采样就是一个典型例子。因此，鉴于其脆弱性，一个必不可少的条件是为其验证建立一个坚实可靠的框架。然而，尽管已经为此引入了几种协议，但该方法仍然支离破碎，无法为未来的发展构建一个大局。在这项工作中，我们提出了一种操作性的验证方法，该方法涵盖并加强了这些协议的最新技术。为此，我们分别将贝叶斯假设检验和统计基准视为小规模和大规模应用最有利的协议。我们在有限样本量下对它们的操作进行了数值研究，将之前的测试扩展到更大的维度，并针对两种用于经典模拟的对抗算法：平均场采样器和都市化独立采样器。为了证明对改进验证技术的实际需求，我们展示了数值模拟数据的评估如何取决于可用的样本量，以及内部超参数和其他实际相关的约束。我们的分析为验证的挑战提供了一般性的见解，并可以启发具有可衡量的量子优势的算法的设计。