虽然移动技术已经连接了数十亿人,但物联网 (IoT) 现在正在将各种设备添加到数字生态系统中。将物理世界连接到互联网的潜在好处是巨大的,但尚未得到很好的理解。这项研究为量化物联网对经济增长的贡献做出了贡献。通过利用一个独特的数据集,该数据集衡量了 2010 年至 2022 年期间 163 个国家/地区按垂直行业划分的物联网连接,我们发现物联网对 GDP 增长做出了重大贡献。平均而言,人均物联网连接数增加 10 个百分点,中低收入国家的 GDP 增长 0.7%,高收入国家的 GDP 增长 0.5%。我们发现这种影响主要是由企业物联网推动的,占总效应的 80%,而消费者物联网贡献了 20%。
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过去几年,“印太”构想获得了相当大的关注。大多数有影响力的国家都采用了这一新的区域主义地理概念,并制定了与该地区接触的全面战略。这些战略有望重塑全球安全和经济架构。鉴于地理位置,全球向印太的倾斜对印度有直接影响。本文研究了不同国家的印太战略,以确定印度与其他参与国的利益交汇点。本文认为,尽管全球主要大国的印太战略轮廓各异,但它们在几个重要问题上趋于一致,包括供应链多样化、网络和海上安全以及改善连通性,这为印度带来了有趣的经济机会。
除了损失的PAYE税收收入外,政府还可能会错过大量退休金税收收入。根据表2,只有29%的现金工人代表雇主代表他们做出了强制性的退休金捐款。如果将15%的养老金缴纳税率应用于强制性的9%的捐款,这应该是对71%的现金工人的估计收入,他们报告说他们没有接受退休金,那么损失的税款将等于每年的另外1.23亿美元。结合了7.03亿美元的损失PAYE税,这相当于8.26亿美元的未支付所得税。
学习未知的 n 量子比特量子态 ρ 是量子计算中的一个基本挑战。从信息论角度来看,众所周知,断层扫描需要 n 个 ρ 副本的指数来估计其条目。受学习理论的启发,Aaronson 等人引入了许多(较弱的)学习模型:学习状态的 PAC 模型(皇家学会 A'07 会刊)、用于学习状态“阴影”的阴影断层扫描(STOC'18)、也要求学习者具有差异隐私的模型(STOC'19)和学习状态的在线模型(NeurIPS'18)。在这些模型中,结果表明,可以使用 n 个 ρ 副本的线性“近似地”学习 ρ 。但这些模型之间有什么关系吗?在本文中,我们证明了从差异隐私 PAC 学习到在线学习再到量子稳定性的一系列(信息论)含义。我们的主要结果推广了 Bun、Livni 和 Moran (Journal of the ACM'21) 最近的研究,他们证明了有限的 Littlestone 维度(布尔值概念类的)意味着 PAC 在(近似)差分隐私(DP)设置中的可学习性。我们首先将他们的工作扩展到实值设置,然后进一步扩展到学习量子态的设置。我们结果的关键是我们的通用量子在线学习器,稳健标准最优算法(RSOA),它对对抗性不精确具有鲁棒性。然后,我们展示了 PAC 模型中 DP 学习量子态之间的信息论等价性、单向通信模型中量子态的可学习性、量子态的在线学习、量子稳定性、各种组合参数,并进一步应用于柔和阴影断层扫描和嘈杂量子态学习。
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• “CHIPS 法案和美国技术领导地位的长期愿景” • “这笔钱将激励公司在美国本土制造半导体” • 该计划是否使我们能够建立一个可靠且有弹性的半导体行业,以保护美国未来几十年的技术领导地位? • 我们如何善用纳税人的钱?