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经合组织数据表明，将环境压力与经济活动脱钩
报告指出，到 2020 年，全球碳排放将以二氧化碳的形式释放，而甲烷的释放量要小得多。1990 年至 2020 年之间呈现出三种模式。煤炭在能源结构中的占比从 22% 下降到 15%，这可以通过从煤炭向天然气的转变来解释（图 2）。这由两个强化因素推动。一是电力资产生产基础的转变。二是天然气在供暖方面的增加。燃煤电厂和天然气电厂在电力系统中具有相似的功能。它们既可用于基本负荷，也可用于峰值负荷。反应堆可以快速启动以应对峰值需求。燃煤电厂每发电一千瓦时所排放的二氧化碳是天然气电厂的两倍多。
Sofi Bank - 社区再投资法案战略计划（2023 年
SoFi Bank 在全国范围内提供的主要产品是通过数字渠道提供的零售贷款和存款产品。贷款产品包括无担保个人贷款、学生贷款再融资贷款、帮助学生完成学业的私立在校学生贷款、单户住宅抵押贷款和信用卡贷款。就 2022 年而言，个人贷款是该银行迄今为止最大的贷款产品，在发放量方面超过所有其他产品的总和。存款产品包括零售支票和储蓄账户。所有这些产品都具有有竞争力的利率和条款，以及强大的移动设备客户体验。传统的 Golden Pacific Bank 部门（见下文）继续在其地理覆盖范围内提供商业贷款、商业存款和零售存款产品。
最佳锂离子电池lud预测的数据驱动方法
锂离子电池已经成为各种行业中普遍的电源，包括电动汽车部门，因为它们的能量密度较高和自我释放量较低。随着时间的使用和通过，电池降低并最终死亡，危害了它们供电的物体的完整性。准确预测锂离子电池剩余的有用寿命（RUL）的能力对于优化其利用并确保其安全运营至关重要。为此，已经实施了一种基于牛津电池电池降解数据集的基于深度学习的方法，并在生成的对抗网络（GAN）的帮助下进行了实施。设计的网络由长短记忆（LSTM）架构组成，并实现了策略策略和自定义损失功能。说明性结果表明，建议的方法可以对RUL产生适应性和可靠的预测。
非马尔可夫量子动力学：这是什么意思？
摘要：在过去十年中，非马尔可夫开放系统动力学研究变得越来越流行，并得到了来自不同研究团体的贡献。这种兴趣源于如何定义和量化量子领域的记忆效应、如何利用和开发基于它们的应用程序等基本问题，以及控制开放系统动力学的最终极限是什么。我们在这里对定义和量化量子非马尔可夫性的基本方法进行了简单的理论介绍，并强调了它们的联系和区别。除了对开放量子系统研究发展的重要性之外，我们还讨论了这一进展对其他领域的影响，例如随机过程和量子信息科学的形式研究，并总结了最近发展可能的未来方向。
![arXiv:2302.12674v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6a9501e8e452dd7d0e66ee17211a7218b305bbb6.webp)
arXiv:2302.12674v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 24 日
任何量子系统都不能被视为完全与其环境隔离。在大多数情况下，感兴趣的系统与外部自由度之间的相互作用会深刻改变其动态，如开放量子系统理论所述。然而，工程环境可以转化为对某些量子信息任务有益的影响。在这里，我们展示了一个量子系统的光学模拟器，它耦合到一个任意且可重构的环境，该环境构建为一个复杂的量子相互作用系统网络。我们通过利用连续变量光学平台的压缩和纠缠关联，通过实验检索开放量子系统动力学的典型特征，如光谱密度和量子非马尔可夫性。这为在可重构环境中对开放量子系统进行实验测试开辟了道路，这些环境与量子信息、量子热力学、量子传输和量子同步等相关。
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*
距离和熵可区分性量化器的比较用于检测记忆效应
最近，从记忆效应的角度对开放量子系统动力学进行表征引起了广泛关注，人们在这个方向上研究了不同的方法，以解决什么是非马尔可夫量子过程这一问题。1–6 我们在此重点介绍开创性论文中引入的一种策略，7 该策略只需要了解开放系统的简化状态随时间的变化。该方法最初是依靠迹距离来比较不同初始系统状态的演变。后来表明，也可以考虑基于量子相对熵的熵量词。8,9 在本文中，我们想研究这些量词的不同行为，以检查由此获得的非马尔可夫动力学概念是否确实对所考虑的量词具有鲁棒性，前提是它满足一些自然的一般性质。为此，我们研究了参考文献中引入的非马尔可夫性度量。7，
在人工智能时代将缩放到1,000层3D NAND -MEDISEROMER
3D NAND垂直堆栈缩放缩放量主要是在膜沉积和蚀刻方面引起的挑战，这与设备通过功能尺寸减小进行缩放不同。与图案，隔离并连接垂直集成的3D存储器设备，需要难以高纵横比（HAR）蚀刻。通常将孔或沟槽的纵横比定义为深度与孔或沟槽宽度的比率。3D NAND制造中的关键过程包括替代堆栈膜沉积，高纵横比蚀刻和文字线金属化。找到位密度，读写速度，功率，可靠性和成本之间的平衡对于应用至关重要。当我们在结构中添加更多层，并且还有额外的资本支出，随着层的数量增加，增加更多的存储容量变得越来越昂贵。
udc 004.8 管理中的人工智能...
– 依赖于输入数据。人工智能模型直接依赖于用于训练的初始数据的完整性和质量。训练人工智能模型时出现的错误和不准确性会导致结果出现偏差。然而，准确、完整和正确的初始数据并不能保证未来的结果正确，因为存在一次性事件的风险，由于缺乏事件数据，使用人工智能对其进行预测很困难。一个例子就是新冠肺炎危机，它引发了任何经济危机中典型的一系列事件：疫情爆发——隔离措施——全球经济衰退——各国各经济部门停摆——消费需求萎缩——企业收入下降——未能履行合同义务 [9]。在金融领域，危机导致利率上升、贷款发放量下降、债务人破产、股市下跌等风险成为现实，因此在财务管理领域不能仅仅依赖人工智能的工作成果。