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周期驱动的两能级系统的相位因子
对与周期性或准周期性时间相关外部源相互作用的力学系统（经典或量子）的行为进行理论计算，需要对其在长时间内的行为进行非常好的控制。简单的解决方法可能会导致涉及长期项（依赖于时间的多项式增长项）或小分母（特别是在准周期相互作用下）的棘手问题。通常的数值积分方法在长时间内也可能不稳定，并会导致不受控制的误差。这些问题最早是在天体力学中发现的，在周期性或准周期时间相互作用下的物理系统中普遍存在。这些稳定性问题及其解决方案的分析是物理学和应用数学的一个广泛研究领域，并导致了重要的发展，如庞加莱-林德斯泰特级数和 KAM 理论。此类系统的微扰处理的主要目标是用依赖于时间的均匀收敛级数来表达物理上有意义的量，也就是说，用级数来表达，当截断时，与精确解的差异最多为一个固定的微小量，并且不会随时间而增加。量子相的计算是一种相关的物理情况，其中这种均匀的，即时间
RFID 如何解决当今的供应链挑战
然而，如果公司在供应链的早期阶段就能够了解包裹或托盘的运输情况，运营经理就可以规划产品流，使其更高效地通过更优化的路线离开工厂。这种方法可以节省公司资金，通过减少总行驶距离和减少前往相同或类似地点的次数来提高可持续性，并减少运输时间，以更好地满足或超越客户的期望。
确定铜线扩展方法的设备构建设计和参数
摘要。本文分析了在铜材料上处理牵引机上使用的伸展方法中发生的表面层的因素，以及研究的原因（研究原因）的结构，并提供了建议。在牵引力机中充分说明了为传统拉伸方法推荐的设备结构的实质，基本元素，依恋顺序和操作原理。在设备结构的工作部分的伸展过程中，提出了用于确定压缩，拉伸，伸长系数，电压和拉伸力的公式。在设备的结构中以理论上的研究为目的，在拉伸M1品牌的拉伸铜线过程中的压缩值取决于拉伸比的比率，以及技术单位对重力的锥角度的依赖性，由基于这些弹力的弹力弹性的参数来确定重力的参数，以延伸为基础，以伸展的方式伸展，以伸展的速度延伸，以伸展的速度延伸。行业使用的牵引机技术设备。以理论上的研究为目的，在拉伸M1品牌的拉伸铜线过程中的压缩值取决于拉伸比的比率，以及技术单位对重力的锥角度的依赖性，由基于这些弹力的弹力弹性的参数来确定重力的参数，以延伸为基础，以伸展的方式伸展，以伸展的速度延伸，以伸展的速度延伸。行业使用的牵引机技术设备。
FiNN：神经生理网络分析工具箱
方向绝对相干性利用复相干性函数来计算幅度平方相干性 (Carter 等人，1973 年)、相位斜率指数 (Nolte 等人，2008 年) 和虚相干性 (Nolte 等人，2004 年)。这三个指标结合起来，形成一个可靠的相干性测量指标，该指标取自它们各自的优势，而不考虑各自的弱点。该连接性指标是方向性的，可以检测体积传导，并且静态地绑定到 [-1, 1]。
使用自动化系统评估环境监测板检查的新标准化方法。
传统上，由于人工解读、微生物形态（形状、群集等）的不可预测性以及人眼的自然检测限，单个操作员容易在同一块培养皿上计数出不同数量的微生物。1 必须定义一个标准化的 CFU 计数来评估当前方法的性能。为了获得这个黄金标准，我们开发了一种方法来使用从培养开始捕获的所有图像生成的数据来校正实际操作员计数。我们将其定义为“参考传统计数”。
凯捷生成式人工智能实验室的剧本
生成式人工智能让人工智能成为创意艺术、数据分析、客户服务和工程等领域的焦点。然而，这种快速崛起也让人工智能领域一个长期存在的问题凸显出来：人工智能“好”意味着什么？传统上，机器学习模型的性能仅通过狭隘的测试和验证分数来评估。然而，人们对具有创造力和幻觉的生成式人工智能的新关注，迫使我们重新考虑准确性的真正含义，或者准确性在这个新世界中是否重要。简单的准确性衡量标准对我们来说已不再足够好
Ceiba Renewables Limited – 条款和条件
5.3. 我们将始终致力于按照您接受的报价单中规定和定价交付太阳能光伏和/或电池存储系统。我们在调查之前提供您的报价单，因此某些特性和值已被估计或假设。我们通过考虑太阳能光伏系统的容量 (kWp)、基于位置的估计太阳辐照度、屋顶的倾斜度和方向以及遮光系数来估计太阳能光伏系统的性能。我们根据 MCS 标准计算来计算性能，详见 2014 年 MCS 光伏系统安装指南。
使用量子比特训练人工神经网络作为...
事实证明，人工神经网络 (ANN) 能够有效解决使用机器学习进行大数据分析的许多问题。ANN 可以学习和概括输入数据的复杂和非线性特征。在大数据时代，大量数据来自多个来源。预计甚至超级计算机也将被大数据淹没。由于大数据的大小和维度，在这种情况下训练 ANN 是一项具有挑战性的任务。此外，网络中需要使用和优化大量参数来学习模式并分析此类数据。量子计算正在成为一个为该问题提供解决方案的领域，因为量子计算机可以使用量子位以不同的方式表示数据。量子计算机上的量子位可用于检测数据中传统计算机难以发现的隐藏模式。因此，人工神经网络领域具有巨大的应用空间。在这项工作中，我们主要专注于使用量子比特作为人工神经元来训练人工神经网络。模拟结果表明，与传统 ANN 相比，我们的 ANN 量子计算方法 (QC ANN) 非常高效。对于二元分类任务，以量子比特为人工神经元的模型可以使用更少的参数来学习数据的特征。我们使用量子模拟器演示了我们的实验，并在经典计算机上对 QC ANN 中使用的量子参数进行了优化。