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World File Search System分裂
全球经济分裂和投资模式转变
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竞标区分裂在德国-FFE
•市场区域的分裂在2030年将南部的电价提高了8欧元/兆瓦，与SESARIO NOSPLIT相比，在北部最多将其减少6欧元/兆瓦。分为两个电价区域可降低重新配置成本，从而减少消费者的电网费用。此成本节省适用于两个区域，在计算消费者的成本时必须考虑到。
一维广义分裂量子步行
摘要：量子步行不仅仅是构建量子算法的工具。在许多复杂的物理过程中，它们已被有效地用于建模和模拟量子动力学。尤其是，一种被称为分裂量子步行的离散时间量子步行的变体与Dirac Cellular Automata和拓扑绝缘子密切相关，其实现依赖于位置依赖于进化算子的控制。由于操纵多个光子自由度的易于性，我们提供了拆分步骤运算符的光学设置，该设置与位置依赖性硬币（PDC）操作结合使用，可以完成广义分配步行的桌面设置。此外，我们提出了用于PDC操作的光学实现，例如，允许实现电量子步行，控制定位动力学并效仿时空曲率效应。此外，我们提出了一个设置，以实现涉及2个J板，2个可变波形，半波浪板，光学开关和光学延迟线的任何t -step splent量子步行步行。
对分裂学习和联合学习的评论
分裂学习（SL）和联合学习（FL）的整合提供了一个令人信服的机会，可以解决两种方法的固有局限性，并创建更强大的，具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习，涉及将机器学习模型跨多个方分开，并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件，敏感数据保持本地化，从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外，SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率，2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型，而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是，FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力，该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如，通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起，可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外，SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如，探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外，开发有效的通信协议，用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之，分裂学习和联合学习的结合为开发更安全，高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势，研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
叙利亚领土分裂与依赖的政治经济学
伊拉克库尔德地区政府 (KRG)。一家伊拉克-库尔德-土耳其-德国公司似乎主导了大部分进口商品，这些进口商品主要来自土耳其，但也来自伊朗。在 NWS，出口微薄。然而，NWS 每年从土耳其的进口额超过 13 亿美元，这一数额与叙利亚冲突前从土耳其进口的全部商品水平相当（图 2）。5 阿扎兹、巴卜和阿勒颇以北其他城市的军阀拥有通过 Bab al-Salam 边境口岸进口的土耳其许可证，他们与萨尔玛达和伊德利卜周边其他城市的军阀竞争，后者通过 Bab al-Hawa 边境口岸进口商品，该口岸也用于人道主义援助。第一组军阀与阿夫林的“幼发拉底河之盾”行动和“橄榄枝”行动的不同战斗派系有直接联系；后者与“解放组织”（HTS，前身为“努斯拉阵线”）有直接联系。
欧洲在分裂世界秩序中的角色
在米尔雅娜·斯波利亚里奇的领导下，红十字国际委员会肩负着独特的使命，即保护人们的生命和尊严，并减轻全球 80 多场冲突中人们的苦难。在 2022 年 10 月就任主席之前，斯波利亚里奇女士曾担任联合国助理秘书长、联合国开发计划署助理署长和欧洲及独联体地区局局长。斯波利亚里奇女士在瑞士外交使团服务多年，表现出色，曾担任大使和联合国和国际组织司司长。她曾在伯尔尼的瑞士联邦外交部任职数年，并曾担任瑞士常驻纽约联合国代表团参赞兼政治小组组长。斯波利亚里奇女士在巴塞尔大学和日内瓦大学学习哲学、经济学和国际法，拥有硕士学位。 2004年至2006年，她担任卢塞恩大学兼职全球治理讲师。
基于机器的基于机器的分裂启发式启发式 -
摘要。在本文中，我们提出了一个基于机器学习的启发式启发式，用于分裂和遇到的平行布尔sat求解器。使用代理指标设计的分裂启发式方法，无论它们是看上去的还是看上去的，它是设计的，在优化后，近似于拆分产生的亚构架上的求解器运行时的真实度量。这样的指标的理由是，除了以在线方式计算时，它们已被经验证明是解决方案运行时的绝佳代理。但是，传统拆分方法的设计通常是临时的，并且不利用求解者生成的大量数据。为了解决上述问题，我们提出了一种基于机器学习的启发式启发式启发式，以利用输入公式的特征和在分裂和构架（DC）Par-allel求解器运行期间生成的数据。更准确地说，我们将分裂问题重新制定为排名问题，并为成对排名和计算最低排名变量开发两个机器学习模型。我们的模型可以根据它们的分裂质量比较变量，该变量基于从输入符号的结构属性中提取的一组功能，以及在求解器运行期间收集的动态探测统计。，我们通过在样品公式和其中的变量上的o ffl i ine收集了平行直流求解器的运行时间来得出真实标签。在每个拆分点，我们生成了候选变量的预测排名（成对或最低等级），并将公式分配在顶部变量上。我们在无痛的平行SAT框架中实施了启发式，并在编码SHA-1预映射以及SAT竞赛2018和2019基准的一组密码实例上评估了我们的求解器。与基线无痛求解器相比，我们从最近的SAT比赛（例如TreenGeling）中求出了更多的实例。此外，我们比这些顶级求解器在加密基准测试中要快得多。
天气 - 气候分裂-AMS期刊
大气科学界包括天气和气候科学家。天气研究部分重点是理解和预测天气的时间扩展到大约10天。气候研究涉及了解天气的统计数据及其由于内部变异性和外部强迫而导致的变化。在这里，我们直接陈述了广泛认为但很少公开认可的内容：在美国，一些气候科学家认为天气研究，其关注相对较小的时空尺度，范围狭窄，并且与过去和未来气候变化的巨大问题分离。在另一边，一些天气科学家认为气候科学家对天气一无所知，气候科学过度专注于基于场景的未来气候变化的“预测”，而这些气候变化无法使用当今的观察结果进行评估。这些不幸的刻板印象在美国尤为普遍。他们正在减慢这个国家的地球系统科学的进步。分裂并不新鲜；它与我们在一起已有50年或更长时间了。在学术部门，实验室，专业社会甚至资助机构中都可以找到它。这里有一些示例：
贸易战争和地球经济分裂
Jorge Abad（BancodeEspaña），Saki Bigio（UCLA），GaloNuño（BancodeEspaña），Salomon Garcia-Villegas（Banco deEspaña）和JoëlMarbet（西班牙银行）