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World File Search System度量
模糊软度量空间的一些性质
本文首先引入了模糊软度量空间的概念，然后定义了模糊软开球、模糊软有界集、模糊软序列收敛、模糊软连续函数从一个模糊软度量空间到另一个模糊软度量空间。本文的主要目的是研究这个空间，并研究模糊软度量空间的一些基本性质。
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，因为在代表经典粗粒化量子版本的完全正、保迹映射下，单调性是必须的 [ 35 , 40 ]。从无穷小角度来看，作用量 φ 可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（第 2 节将对此进行详细介绍），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u(H) 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [·,·] 给出的李积。特别地，可以证明 B(H)（具有 [·,·]）同构于 U(H) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL(H) 的李代数。此外，已知 [9,15,26,27] GL(H) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
Khronos：时空度量的统一方法 -
图1：我们提出了Khronos，这是一种在动态环境中执行指标同时映射和定位（SLAM）时，是一种统一的推理方法，以推理短期动态和长期变化。上面显示了始终代表场景状态的Khronos时空图中的一些实例。短期动力学（左）显示在洋红色中，并与相应时间间隔内观察到的人类作用进行了比较。我们显示了检测到的移动点以及质心轨迹周围的电流和初始边界框。检测到人类和无生命的物体（例如购物车（左下））。长期更改（右）显示了同一场景的三个时间实例。最早的实例是时间0:20（右上角）。机器人在走廊上移动时，卸下椅子，并将红色冷却器放在桌子的顶部；这些更改被检测到机器人重新访问，并在时间1:52（右下）关闭循环。最后，再次将冷却器卸下，该机器人在时间3:35检测到。
定量度量的支持文件5.2.2
Odisha联合入学考试（OJEE）奥里萨邦联合入学考试（0JEE）奥里萨邦ODISHA联合入学考试（OJEE）奥里萨邦Odisha联合入学考试（0JEE）ODISHA ODISHA联合入学考试（OJEE）ODISHA ODISHA联合入口审查（OJEE）联合入口检查（OJEE）_ ODISHA联合入口检查（ODISHA联合）联合入口（0JEE）OFISHA ODISH（0JEE）ODISH（0JEE）ODISH（0JEE）ODISH（0JEE）ODISH（0JEE） Entrance Examination (OJEE) Odisha Joint Entrance Examination (OJEE) 2106325008 RAJKISHOR PANDA 2020-21 2020-21 2106310002 PRASANJIT BEHERA 2020-21 2107288007 SUBRAT PATTANAIK 2021-22 2207288010 NAGESWAR DALEI 2021-22 2206331007 AJIT BEHERA 2021-22 2206326008 Amir Swain
SDOH筛选和推荐度量常见问题
在2018年，在社区组织的支持下，测量机构 - 指标与评分委员会（MSC）和健康计划质量指标委员会（HPQMC） - 重新审视了更广泛的SDOH措施的概念，该计划包括，包括但不限于食品不安全的措施。MSC要求俄勒冈州卫生当局开发一个衡量措施概念，其中包括社会需求筛选完成和数据报告以及可能的推荐数据。响应这些要求和优先事项，俄勒冈州卫生管理局开始了2019年开发更广泛的社会需求筛查措施概念的过程，并于2020年召集了一个公共工作组，这导致了2021年的筛查措施试点计划。2022年通过的措施。CCO从2023年1月开始衡量实施。II
学习数值模拟的相似性度量
我们提出了一种基于神经网络的方法，该方法可计算一个稳定且通用的度量（LSiM）来比较来自各种数值模拟源的数据。我们专注于标量时间相关的二维数据，这些数据通常来自基于运动和传输的偏微分方程（PDE）。我们的方法采用了一种由度量的数学性质驱动的孪生网络架构。我们利用带有 PDE 求解器的可控数据生成设置，在受控环境中从参考模拟中创建越来越不同的输出。我们学习到的度量的一个核心组成部分是一个专门的损失函数，它将关于单个数据样本之间相关性的知识引入训练过程。为了证明所提出的方法优于现有的向量空间度量和其他基于图像的学习到的度量，我们在大量测试数据上评估了不同的方法。此外，我们分析了可调节训练数据难度的泛化优势，并通过对三个真实数据集的评估证明了 LSiM 的稳健性。
定量度量的支持文件6.2.2
爱因斯坦技术与管理学院（由udainath教育与慈善信托基金会管理，布巴内斯瓦尔），由艾克特（Acte）批准。印度，新德里，隶属于政府。Odisha AN ISO：2015认证工程学院Odisha AN ISO：2015认证工程学院
能源度量和能源供应链概述...
假设和其他数据：图5仅包含％值。必须给出一个参考能量以缩放MJ中值的％值：假设电池电动车辆的最终能量需求为0.7 mj/km（购买的电力！）。进一步假设，在所有情况下，推动车辆的有用能量都是相同的！可以为用汽油作为最终能量运行的内燃机构建第四个病例，其中1 MJ的汽油需要1.25 MJ的原油。
巴西中立实际利率的度量
使用中性利率指导货币政策的固有困难是它是一个不可观察的变量。此外，此速率随着其决定因素的演变而变化，例如潜在的产出增长率；经济因素在消费，储蓄和投资方面的偏好；金融系统效率；以及经济风险溢价。因此，文献和货币政策的行为都考虑了中立利率估计的高度不确定性，并规定了它们经常被重新评估。作为这种不确定性的例证，该框对巴西经济1的中性利率进行了几种估计，该估计是通过不同的方法获得的，并有需要注意的是，文献中存在替代方法，并且可能在其决策过程中被货币当局考虑。因此，此框并不是详尽的分析。
神经表征的广义形状度量
理解生物和人工网络的运作仍然是一项艰巨而重要的挑战。为了确定一般原则，研究人员越来越有兴趣调查大量经过类似任务训练或生物学上适应类似任务的网络。现在需要一套标准化的分析工具来确定网络级协变量（例如架构、解剖大脑区域和模型生物）如何影响神经表征（隐藏层激活）。在这里，我们通过定义量化表征差异的广泛度量空间系列为这些分析提供了严格的基础。使用此框架，我们修改了基于典型相关分析和中心核对齐的现有表征相似性度量以满足三角不等式，制定了一个尊重卷积层中归纳偏差的新度量，并确定了近似欧几里得嵌入，使网络表征能够纳入几乎任何现成的机器学习方法中。我们在生物学（艾伦研究所脑观测站）和深度学习（NAS-Bench-101）的大规模数据集上展示了这些方法。在此过程中，我们确定了可根据解剖特征和模型性能进行解释的神经表征之间的关系。