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弗吉尼亚州亚历山大市总体规划
用红色边界标识的规划表示覆盖规划。覆盖规划是对现有小区域规划的补充规划和修订。边界内的房产须遵守覆盖规划的要求和规定。如果覆盖规划未提及或未解决特定问题或主题，则适用底层小区域规划。
多伦多市官方规划第 778 号修正案
地图 2 中的大道在多伦多的发展中发挥着关键作用。作为公共交通服务良好的主要街道，大道将不断变化和发展，以提供全方位的住房选择，并为多伦多完整社区的结构做出贡献。高质量、可靠的公共交通服务对于大道的成功至关重要。大道的发展和重建应得到高质量和可靠的交通服务的支持，包括优先考虑公交车和有轨电车，以及城市设计和交通工程实践，为所有用户（公交乘客、行人、骑自行车者和司机）创造安全、舒适和有吸引力的大道。随着大道的变化和发展，新的住房选择将有助于确保各种规模和生活阶段的家庭在每个社区都有更多选择。公共领域的改善，加上大道沿线更多的当地工作、商店和服务空间，将有助于创建充满活力、适合步行和以交通为导向的可持续、完整的社区，满足所有人的日常需求。随着大道的扩大，解决可负担租赁住房的流失以及小企业和社区服务提供者的流失也至关重要。大道将发挥不同的作用。一些大道充当“主街”，而其他大道则主要为“住宅”。大道沿线指定为混合用途区域的土地将发挥“主街”的作用，其用途将激活底层，例如商店和服务，居民可以方便地到达以满足他们的日常需求。这些“主街”大道是社区的焦点，拥有迷人而繁忙的人行道、居民聚会场所和广泛的住房选择。虽然一些大道已经履行了这一职责，但其他大道仍在发挥其潜力。对于那些已经发挥“主街”作用的大道，重建必须保留或加强这一作用。还需要特别努力来确保解决现有小企业和社区服务提供者的流失问题。新开发项目应保持（甚至改善）这些大道满足居民日常需求的能力，方法是在底层提供用于激活用途的空间，并在可能的情况下提供各种单元空间大小以鼓励各种用途。在指定为公寓社区的大道上，主要用途将是住宅，但鼓励激活底层的用途。如果最初在底层提供住宅用途，则应设计这些空间，以便底层以后可以过渡到激活用途。这些空间可以随着时间的推移而发展，以支持居民的日常需求并促进完整的社区。
MetriQs-法国
例子包括 IBM 的 Quantum VOLUME 和 CLOPS、Super-Tech 的 SupermarQ 或伯克利实验室的 Quantum LINPACK 以及 QED-C Benchmarks。这些方法中使用的指标相对技术性强，需要一定的底层技术知识。它们通常不提供在不同现有量子平台上执行的不同算法系列的性能操作指标。
![arXiv:2002.05817v1 [cond-mat.mes-hall] 2020 年 2 月 14 日](/simg/5\518681e16d0ce9d84b792aeae6b5fc2c6ce6c09a.webp)
arXiv:2002.05817v1 [cond-mat.mes-hall] 2020 年 2 月 14 日
非对称随机电报信号是在两个能级 y = y 1 和 y = y 2 之间随机切换的信号。它们是对各种物理系统进行测量的常见结果，包括细胞中的离子通道 [1]、晶体管 [2, 3] 等半导体器件、量子点 [4] 和光电器件 [5]、高温超导体 [6] 和单库珀对盒 [7]，也是 1 /f 噪声的组成部分 [8]。从 1 (2) 到 2 (1) 的转换率 Γ 1(2) 是描述底层系统动态的可访问参数，通常需要从测量的时间序列中提取它们。最直接的方法是按某个速率 fs 对时域信号进行采样，将其分为状态 1 和 2 中的各一个周期（图 1（a）），对停留时间 τ 1(2) 进行直方图绘制，并根据得到的分布拟合 ke − Γ 1(2) τ 1(2)。但是，噪声和有限的测量带宽的存在会导致测得的统计数据不能准确地代表底层系统。问题有两个方面：一个状态下的噪声可能导致检测到另一个状态下的错误时间周期（图 1（b）），而有限的带宽意味着看不到另一个状态的真正短周期偏移（图 1（c））。后者还会将错过的周期两侧的两个周期连接在一起，导致出现错误的长周期。已经提出了多种解决该问题的方法。一些研究侧重于优化将信号划分为状态 1 和 2 的阈值 [9]。Naaman 和 Aumentado 将检测器建模为一个单独的过程 [10]，并对测量的速率进行校正。其他技术包括小波边缘检测 [11]、自相关方法 [12]、互相关方法 [13] 和信号概率密度函数分析 [14, 15]。在本文中，我们证明了循环神经网络可用于从嘈杂、带宽受限的随机电报信号中提取底层速率。神经网络 (NN) 包括一个输入层，其中包含
动态系统的在线多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用的解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法实时逼近最优解值函数和相关控制策略。在仿真中说明了所提出的自适应跟踪机制，以在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机。
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歧视：机器学习、人工智能的考虑因素......
本期简报探讨了机器学习算法和人工智能 (AI) 算法中的歧视问题，以及这些模型的底层数据。它将定义歧视（包括区分歧视、不公平歧视和不公正歧视）；提出测试和监控算法的实用方法；提供该问题的监管概述；并确定精算师、算法创建者和监管者的考虑因素。
范围和主题类别光波技术杂志
一、光纤通信系统、子系统和网络 光学系统和子系统领域的稿件应关注能够实现前所未有的性能水平、明显超越以前建立的系统、明显超越以前发布结果的渐进式改进或代表总体上最先进的改进的演示。如果光学网络领域的稿件能够显著改善最先进的网络操作和性能，我们欢迎您提交。所有关于底层物理层的假设都必须切合实际，并且必须通过明确的参考资料或论文本身的详细技术描述来证实。专注于网络方面而不管底层物理光路如何的论文不适合在 JLT 上发表。JLT 非常重视实验工作、系统演示和子系统测量性能。如果稿件的技术内容主要包括模拟和理论推导和估算，并且超越了简单的性能优化并使用了切合实际的参数（可能从实验或其他实验论文中提取），我们欢迎您提交这些稿件。模拟或理论性手稿，如果只是为了推导而推导、与现实世界的操作限制脱节、或代表已发表作品的渐进式改进，则不适合在 JLT 上发表。