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投资者介绍 Q3FY25
要求）条例，2015 随函附上截至 2024 年 12 月 31 日的季度和九个月的未经审计独立和合并财务业绩的投资者介绍。此通知也正在银行网站 www.indusind.com 上上传。我们请求您将信息记录在案。谢谢您，您忠实的，代表 IndusInd Bank Limited Anand Kumar Das 公司秘书附件：a/a
前襟翼人工智能仅部分可见，只是......
无论您是社交媒体狂热者、人工智能的忠实拥护者还是偏执的怀疑论者，都无法逃脱人工智能无处不在的影响。人工智能是将量子计算、纳米技术、医疗技术、脑机接口、机器人技术、航空航天、5G、物联网等技术融为一体的大脑。它正在放大人类的创造力，颠覆医疗、军事、娱乐、教育、营销和制造业的基础。
2024 年 AACR 学者培训奖
这些奖项颁发给在 2024 年 AACR 年会上发表的药物耐药性领域优秀摘要的作者。这些奖项由 June L. Biedler 博士的遗产资助。已故的 Biedler 博士是 AACR 的忠实成员，也是纪念斯隆凯特琳癌症中心的杰出科学家。Biedler 博士认为科学传播是加速进步的基石。
固体量子中继器静止系统上不完美无相互作用纠缠纯化
摘要：固态量子中继器是大规模量子网络的核心部分，纠缠纯化是量子中继器的关键技术，用于从混合纠缠态的集合中提取高质量的非局域纠缠，并抑制噪声对量子信息载体的负面影响。本文提出一种适用于固态量子中继器的、无不完美相互作用的量子点中非局域电子自旋纠缠纯化方法，利用对电子自旋的忠实奇偶校验。在近乎现实的条件下，即使在微腔内嵌入的量子点与圆偏振光子之间存在不完美相互作用，忠实奇偶校验也可以在不破坏非局域固态纠缠的情况下对奇偶校验模式做出正确判断。因此，非完美相互作用纠缠纯化可以防止最大纠缠态转变为部分纠缠态，并保证纯化后非局域混合态保真度达到期望值。由于该方案在接近现实的不完美相互作用条件下是可行的，因此对实验实现的要求会放宽。这些独特的特性使得这种非完美相互作用纠缠纯化在用于大规模量子网络的固体量子中继器中具有更实际的应用。
2023撞击，结果和Outlook
回顾过去一年的成就和挑战，我们感谢我们忠实的学习者和教育伙伴社区。一起，我们制定了一个计划，该计划不仅满足了当前的需求，而且还为未来的供应链专业人士准备好了，以应对迅速变化的世界的复杂性。2023年SCM Micromasters计划的故事反映了我们对卓越和持续改进的坚定承诺。我们踏上旅途的下一阶段，加入接下来的几页，塑造了供应链教育的未来。
大语言模型的说服力
大语言模型充当人类社会代理人的能力越来越多，在意见动态领域提出了两个重要问题。首先，这些代理人是否可以产生有效的论点，这些论点可以注入在线论述中，以引导公众舆论。第二，人造代理人是否可以相互互动以重现人类社会系统典型的说服力的围导，为研究合成社会系统作为忠实人群的忠实代理提供了机会。为了解决这些问题，我们设计了关于气候变化主题的综合说服对话方案，其中“说服者”代理人为“怀疑论者”代理人产生了有说服力的论点，后来评估了Argument是否改变了其内见状态。产生了不同类型的论点，以结合观点变化的心理语言理论的不同语言维度。然后，我们要求人类法官评估机器生成的论点的性能。包括事实知识，信任标志，支持表达和传达地位的论点被认为是对人类和代理人的最有效的影响，人类报告对基于知识的论点有明显的偏爱。我们的实验框架为未来的意见动力学研究奠定了基础，我们的发现表明，人造代理具有在在线媒体中的舆论形成过程中发挥重要作用的潜力。
ex -vit -researchOnline@jcu
最近视觉变压器模型已成为多种视觉任务的重要模型。这些模型通常是不透明的，具有弱特征可解释性，使用户的预测差。虽然对解释模型决策的事后解决方案的开发产生了兴趣，但这些方法不能广泛应用于不同的变压器体系结构，因为可解释性规则必须基于数据和模型结构的异质性进行相应的变化。此外，目前没有为本质上可解释的变压器构建的方法，该方法能够解释其推理过程并提供忠实的解释。为了缩小这些关键的差距，我们提出了一种新型视觉变压器，称为“可解释的视觉变压器”（Ex-Vit），这是一种可解释的变压器模型，能够共同发现可鲁棒的可解释特征并执行预测。特定于特定的，前vit由可解释的多头注意（E-MHA）模块组成，属性引导的解释器（ATTE）模块具有自我监督的属性引导损失。E-MHA裁缝可解释的注意力权重，能够从具有噪音稳健性的模型决策中从代币中学习可解释的表示表示。与此同时，通过各种属性剖面构成了目标对象的区分属性特征，该特征构成了模型预测的忠实证据。结果，提议的前武率模型可以用各种学习的属性产生忠实而强大的解释。此外，我们为前武器架构开发了一种自我监督的属性引导损失，该体系结构既利用了属性的可行性机制和属性多样性机制来提高学习成分的质量。为了验证和评估我们的方法，我们将前vit应用于几个弱监督的语义细分（WSS）任务，因为这些任务通常依赖于准确的视觉解释来提取对象本地化图。尤其是，通过前视图获得的解释结果被认为是训练WSSS模型的伪分段标签。综合模拟结果幻想表明，我们提出的前武器模型可以达到与监督基线相当的性能，同时仅使用仅使用图像级标签的最先进的黑盒方法超过了最先进的黑盒方法的准确性和解释性。
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在打造品牌时，你需要能够深入了解你的受众。建立一个热爱你的品牌的忠实追随者社区或部落，是为你的品牌创造长期成功可持续发展未来的方式。品牌建设经常被描述为牵线搭桥，这是一个很好的参考，因为它就是牵线搭桥。你的客户有一个问题，这个问题的答案可能是你的品牌，但他们还不知道。这就是你必须牵线搭桥的地方，你解决了客户的问题吗？你解决了吗？……这很好，但是什么让你与其他产品或服务不同呢？