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量子理论复兴简介
上述结构可以扩展到更一般类型的奇点，例如具有分支切割结构。现在我们可以理解“复苏”这一名称的由来。我们已经看到，Borel 变换的奇点会导致新的幂级数。事实证明，当 k 很大时，这些新级数通过系数 ak 的行为在原始级数中“复苏”。就 Borel 变换（在原点处解析）而言，这本质上是 Darboux 的一个古老定理，它将解析函数系数在原点处的大阶行为与最接近奇点附近的行为联系起来（参见例如 [ 2 ]）。让我们首先陈述结果。让 ϕ ( z ) 成为一个简单的复苏函数，如 ( 2.19 ) 中所示。假设 A 是复平面上最接近原点的 Borel 变换奇点（为简单起见，我们假设只有一个奇点，尽管推广很简单）。假设该奇点附近的行为如 (2.29) 所示，ζ ω = A 。为简单起见，我们假设 ξ = 0 处的留数为零，即 a = 0。然后，系数 ak 具有以下渐近行为，
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路线查找是一个常见问题，适用于许多抽象问题，例如帮助游戏中的虚拟角色决定下一步去哪里。这也是我们自己可以欣赏的问题：如何通过迷宫般的街道（嘿，它们可以表示为图表！）从维多利亚车站找到通往贝克街 221b 号的路。和无数可能的路线。与以往一样，有许多路线查找算法。其中一种从原点开始，并形成一个我们可以到达目的地的网络，同时从目的地开始，并形成一个我们可以回到原点的网络。这两个网络中第一个相撞的部分是最短路线。这大致就是您的卫星导航所做的。[ 我们的卫星导航系统似乎也有一种邪恶的幽默感，可能是某个心情不好的程序员放在那里的。 ]
车辆旅行时间估算中的机器学习
准确的估计到达时间（ETA）在各个领域（例如导航和物流系统）中找到应用程序。这个问题引起了研究界的广泛关注。最近应用了机器学习，并显示了ETA的有希望的结果。机器学习方法可以分为两类，这些类别是基于路线和基于原点的方法。第一个将路线分为段，并根据这些段的信息进行预测ETA。最后一个根据一些自然信息（例如原点，估计和出发时间）预测ETA。在本文中，我们旨在回顾有关ETA的机器学习方法的最新研究，以确定ETA预测模型的必要输入，关键因素和ETA的合适方法。此外，我们将讨论有希望改善ETA的有希望的研究方向，例如将ETA作为时间序列预测问题，包括不确定性或使用集合学习模型。
