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量子开关是一种在不同的幺正操作之间建立相干控制的量子过程,它通常被描述为一个量子过程,将一对幺正操作(U1,U2)变换为一个受控幺正操作,该操作以不同的顺序相干地应用它们,即|0⟩⟨0|⊗U1U2+|1⟩⟨1|⊗U2U1。然而,这种描述并没有直接定义它对非幺正操作的作用。量子开关对非幺正操作的作用被选为其对幺正操作作用的“自然”延伸。一般而言,一个过程对非幺正操作的作用并不是由其对幺正操作的作用唯一决定的。对于非幺正操作,可能存在一组量子开关的不等价延伸。然而,我们证明,自然扩展是 2 槽情况下量子开关的唯一可能性。换句话说,与一般情况相反,量子开关对非幺正操作的作用(作为线性和完全 CP 保持超映射)完全由其对幺正操作的作用决定。我们还讨论了量子过程的完整描述何时由其对幺正操作的作用唯一确定的一般问题,并确定了一组完全由其对幺正操作的作用定义的单槽过程。
直觉,我们似乎对算法是一个很好的了解。如果要求有能力的数学家或计算机科学家定义“算法”,她的答案将会像这样。算法是按照有限数量的说明列出的逐步过程;它们的步骤很小,因此可以通过“机械”(机械)来执行它们,这在任何步骤中都没有任何特殊的知识或理解。每个下一步都是由当前步骤和指令列表唯一确定的。将其称为“算法”的经典思想(更准确地说是在秒2);或者,用古里维奇的话说:1930年代(2019年)的算法。这个直观的想法真的有多精确?可以更严格地定义吗?
这本书对经济学的未来提供了一个大胆而发人深省的观点,敦促急需的范式转变,与我们宇宙的现实更加吻合。而不是将人类视为中心焦点,而是挑战读者考虑一种基于物理的更广泛的观点 - 一种将我们的星球视为广阔的空间中的罕见和宝贵的资源。
我们对最近在人工智能开发中使用的“人在环”、“人在环”、“人在环外”和“人指挥”等术语进行了广泛的研究,并研究了它们的伦理含义和隐含假设。通过追溯“人类……”这些术语的历史和发展,我们探索了它们从一开始就存在的背景和用法。随后,我们讨论了这些术语的起源及其最近在监督概念下为人工智能开发重新命名所产生的伦理观。借鉴布鲁诺·拉图尔的某些见解,我们认为拉图尔的“被遗忘的道德中介”融入到我们的技术中,在人类作为自动化系统的一个组成部分与人类监督角色交替出现的观点中具有相似性。我们认为,通过广泛强调人类参与技术生产社区,可以恢复人类与技术之间更合乎道德的关系。最后,我们提出了一个灵活的新量表,即 IGP 量表,以评估这种参与。
5。与DCLASS功率阶段的无缝兼容性I2DClass毫不费力地集成到Blustream的放大器设计中,从而消除了需要进行额外的转换阶段或调整。使用I2DCLASS技术,Blustream的新放大器将重新定义紧凑的音频系统中的可能性。放大器将以精确,效率和可靠性提供卓越的音频性能,为较小的形式的声音质量设定新的基准测试。无论是用于专业应用还是高端消费者设置,I2DCLASS都可以确保BlustReam放大器能够以提供纯净,动态,动态和畸变的自由声音的高级功能脱颖而出。
他于2025年1月发表的柳叶刀糖尿病与内分泌学委员会的报告和共识声明试图建立客观的标准,以定义和诊断临床肥胖症,以确认这是一种疾病状态,并帮助临床决策制定和管理人员的优先次序。该委员会由58名代表高收入国家和低收入国家的全球专家组成,包括具有肥胖经验的人。由弗朗切斯科·鲁比诺(Francesco Rubino)教授(伦敦国王学院)领导,该委员会使用Delphi共识建设技术来同意一系列基于证据的定义,诊断标准和建议。这些过多的肥胖性过多地屈服于“临床前肥胖”,其中当前没有器官功能障碍或日常活动限制,以及“临床肥胖”,一种慢性的,全身性疾病状态。委员会就如何诊断这两种情况提出了建议,包括定义临床肥胖的特定标准。先前关于肥胖是否可以归类为疾病的辩论已经有很多辩论,并详细讨论了这种方法的利弊。委员会寻求
2 RAJYA SABHA 无星号问题编号 2720 第 266 届会议 3 https://missionshakti.wcd.gov.in/#main-content 4 2023-24 年度报告 https://wcd.gov.in/documents/annual-report
摘要 - 在数据驱动的决策时代,提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习(PFL)通过分散学习过程来提供一个有希望的框架,从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而,PFL中先进的人工intel-ligence(AI)技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法,该方法通过替代AI方法来增强PFL,包括自适应优化,转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型,该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能,还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比,经验结果表明,模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路,对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习,隐私,联邦学习
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