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量子计算：快速入门（快速入门课程）
▶ 量子力学 ▶ 量子计算的量子电路模型 ▶ 聚会小技巧——密集编码、隐形传态…… ▶ 量子优势——Deutsch 算法 ▶ 大海捞针——Grover 算法 ▶ 破解密码——Shor 算法
未来无人系统技术
1.莱茵金属公司代表德国联邦国防军开发了“螳螂”（模块化、自动化和网络化瞄准和拦截系统）防空系统，该系统是“天盾”的改进版，配备六个全自动炮塔。据莱茵金属公司称，这是全球同类系统中最先进的，可以可靠地保护军事设施（如前沿作战基地和其他重要设施）免受来袭火箭弹、炮弹和迫击炮弹的袭击。莱茵金属防务，莱茵金属在防空领域取得新成功：中东和北非国家下达 8300 万欧元新订单（2016 年 10 月 6 日访问）；可从 http://www.rheinmetall-defence.com/en/rheinmetall_defence/public_relations/news/archive_2014/details_5120.php 获取。2.在海上，“密集阵”近防武器系统是一种速射、计算机控制、雷达制导的火炮系统，旨在击败反舰导弹和其他近距离空中和地面威胁。陆基“密集阵”武器系统是美国陆军反火箭、火炮和迫击炮系统的一部分，用于在空中探测来袭炮弹击中地面目标之前将其摧毁。雷神公司，《密集阵近防武器系统——海陆空最后一道防线》（2016 年 10 月 6 日访问）；可从 http://www.raytheon.com/capabilities/products/phalanx/ 获取。
多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
Rajasthan Barmer District的Dhok Ka Oran的研究
图1：区域图显示了Dhok Ka Oran，密集研究地点。Dhok Ka Oran和附近的村庄。[不要进行比例]（在经理，Sri Viratara Mata Trust，Viratara的帮助下）
大脑的工作方式选择理论
William Glasser研究所：该研究所由Pychiatrist，讲师兼作家William Glasser博士于1967年在洛杉矶成立。从一开始就提供了现实疗法实践的培训，但是随着格拉瑟博士继续发展自己的思想，选择理论已成为所有研究所计划的心理基础。此外，领导管理概念的教学一直是培训过程中的重要组成部分。在美国，加拿大和世界各地的其他几个国家进行了密集培训。这些研讨会由来自心理健康，教育，矫正和牧养领域的众多专业人员参加。根据要求，如果有10个或更多感兴趣的人，研究所还可以安排将培训师送往代理，学校或业务。可以通过我们的网站访问密集培训列表。
机器学习线束连接
图1：椭圆曲线上的A d = 2网络，其输出应解释为khler势，k或倒数束公制的log g -1的log g -1，具体取决于一个人是计算calabi -yau公制还是Hermitian Yang -Mills的连接。在这里，“ Bihom”是指将z i =（z 0，z 1，z 2）作为输入的双重构层，并输出z z z j j的真实和虚构部分。“正方形”是一个具有二次激活函数的密集层，⃗X7→（W1⃗X）2，其中w 1是尺寸w（1）×9的一般线性变换。“ log”是一个具有对数激活函数的密集层，⃗X7→log（W2⃗X），其中W 2是维度1×W（1）的一般线性变换。