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World File Search System无穷大
来自长虫洞的近似量子码
我们讨论了近似量子纠错码系列，它们作为某些由非交换项组成的量子多体哈密顿量的近简并基态出现。对于精确码，纠错条件可以用低温热场双态中双边互信息的消失来表示。我们考虑了近似码的距离概念，该概念通过要求这种互信息很小而获得，并且我们评估了 SYK 模型和一族低秩 SYK 模型的这种互信息。在外推到接近零温度后，我们发现这两种模型都产生了具有恒定速率的费米子码，因为费米子的数量 N 趋于无穷大。对于 SYK，距离按 N 1 / 2 缩放，对于低秩 SYK，距离可以任意接近线性缩放，例如 N . 99，同时保持恒定速率。我们还考虑了无低能平凡状态性质的类似物，我们将其称为无低能绝热可及状态性质，并表明这些模型确实具有可以在与系统大小 N 不成比例的时间内绝热制备的低能状态。我们讨论了这些代码的全息模型，其中较大的代码距离是由于在一个简单的量子引力模型中出现了长虫洞几何。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
时间的边界：量子信息的概念-OSF
摘要。使用了正式的先验主义概念。整体的基本和确定性的特性建议“全部全部”，因此，其外部性（与其他实体不同）都包含在其中。这会产生一个基本（或哲学上的）“加倍”，即提及整体的任何事物，即从哲学上考虑。因此，它可以正式解释为基本选择，例如一些信息和与要定义的基本选择的数量相对应的数量。这是在哲学和数学上超越，正式，因此，从哲学上和数学上定义的信息数量。如果有人专门定义信息，则将其作为有限性（或数学上的任何自然数量的Peano算术）和无穷大之间的基本选择（即在集合理论的含义中实际上是一个无限的集合），定义了量子信息的数量。可以证明，由量子力学标准定义的所谓量子信息和量子信息彼此等同。涉及选择公理的等效性和良好的“定理”。，它也可以根据整体所暗示的先验等价而超然。因此，所有的东西都必须被视为暂时性的，因为任何东西都必须具有如此暂时的对应物。正式定义，时间的前沿是当前的选择，即一些信息，此外，可以解释为量子信息的量子。关键词：选择的公理，选择，正式的先验主义，整体，时间，信息，量子信息，顺序良好，有序的原则
变革性人工智能下的经济增长
至少自从赫伯特·西蒙在 1960 年预测人工智能将很快取代所有人类劳动力以来，许多经济学家就已经认识到，人工智能 (AI) 迟早会彻底改变全球经济。人工智能可能会对各种领域产生变革性影响；事实上，它可以改变市场结构、教育价值、地缘政治力量平衡以及几乎任何其他事物。我们将重点关注经济学中最明确和研究最深入的三类潜在变革：对产出增长、工资增长和劳动力份额的潜在影响，即作为工资支付的产出份额。在所有方面，我们将关注长期影响，而不是转型动态。我们不会试图预测未来，而是将重点放在调查经济学文献中确定的各种可能性上。标准增长模型表明，人工智能对产出增长率的潜在影响可能表现为： • 增长率下降，甚至可能为负值； • 增长率永久性增加，因为工业革命将全球增长率从接近零提高到每年超过 2%； • 增长持续加速，随着时间趋于无穷大，增长率无限增长（根据 Aghion 等人(2019) 的说法，我们称之为“I 型增长爆炸”）；甚至 • 增长率加速到足以在有限时间内产生无限产出（“II 型增长爆炸”）。1
变革性人工智能下的经济增长
至少自从赫伯特·西蒙在 1960 年预测人工智能将很快取代所有人类劳动力以来，许多经济学家就已经意识到，人工智能 (AI) 迟早会彻底改变全球经济。人工智能可以对很多领域产生变革性影响；事实上，它可以改变市场结构、教育价值、地缘政治力量平衡以及几乎任何其他事物。我们将重点关注经济学中三类最明确、研究最充分的潜在变革：对产出增长、工资增长和劳动力份额（即以工资支付的产出份额）的潜在影响。在所有方面，我们都将关注长期影响，而不是转型动态。我们不会试图预测未来，而是专注于调查经济学文献中确定的各种可能性。标准增长模型意味着人工智能对产出增长率的潜在影响可能表现为：• 增长率下降，甚至可能变为负值； • 增长率永久性提升，正如工业革命将全球增长率从接近零提升到每年 2% 以上一样； • 增长持续加速，随着时间趋于无穷大，增长率无限增长（根据 Aghion 等人 (2019) 的说法，我们称之为“I 型增长爆炸”）；甚至 • 增长率加速到足以在有限时间内产生无限产出（“II 型增长爆炸”）。1
讲座45 EEG信号的基本面
为了您的方便，我会重复一些事情。因此，在一定温度以下的耐药性突然下降称为“超导现象”，或者这会引起超导性。在电阻消失的温度中称为a，“临界温度”，这是特定材料的特性。以及TC，对于常规超导体，超导过渡温度通常为少数开尔文的顺序。现在，我们昨天讨论了这一点，有一些非常规超导体，也称为“高温超导体”。，并且对它们的广泛知识没有传统的知识。但是，TC的确从几个开尔文到大约23 kelvin，因为这是针对NB3 GE的。和功能是； I-零电阻或电阻率，ii -ii -no晶体结构的变化，这是通过X射线衍射来验证的。在TC下方和TC上方下方。处于正常状态和超导状态。和第三，是，它的状态是超级传导状态的特征是，（a）电导率为有限的，（b）当前密度仍然是有限的，（c）是，电场为零，（d）是磁场是恒定的。，这不能由经典的电动动力学来解释。因为，欧姆定律说，j等于sigma e，j为有限，j是当前的密度，j是有限的，sigma必须去，sigma倾向于无穷大，而e必须等于零，零。所以这是第三个，这是（c）条件。以及E等于e等于，减去del b，del t，使您b到b常数，这是数字d。因此，这些是超级传导状态的一些特征。
在客户选择和算法公平性下的在线广告分配
摘要。广告是电子商务平台的关键收入来源，也是其卖方的重要在线营销工具。在本文中，我们探索了动态广告分配，每个客户到达电子商务平台的到达时有限，在单击广告时，cus tomers遵循选择模型。是在最近倡导在线广告交付算法公平性的倡导中，我们通过对不同广告和CUS Tomer类型的点击进行评估的一般公平度量指标调整了广告的价值。原始的在线广告分配问题是棘手的，因此我们提出了一个新颖的随机程序框架（称为两个阶段目标debt），该框架首先决定点击键入目标，然后设计一个AD分配策略，以在第二阶段满足这些目标。我们显示了原始问题，放松的点击目标优化和流体 - 敏感性（流体）con Vex程序之间的渐近等效性。我们还设计了一种债务加权算法算法，并证明，只要问题大小尺寸到无穷大，该算法在最佳的第一阶段点击目标下（渐近）是最佳的。与流体启发式及其解决变体相比，我们的方法具有更好的可扩展性，并且可以在整个视野中更加顺利地耗尽广告预算，这对于在线广告业务中非常需要实践。最后，我们提出的模型和算法有助于下一步提高在线电子商务平台的AD分配的公平性，其效率很大。
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。
国会记录
在三个任期的过程中，Stephen始终超出了期望，并忠实地履行了他对宪法的宣誓。这意味着要熬夜，以帮助滞留的构成护照或确保我们在坎贝尔堡的服务人员拥有最安全的军营，斯蒂芬对公共服务的奉献是不明智的。在他的领导下，我的办公室为案例工作提供了7,100多名选民，这证明了他不懈的努力。斯蒂芬不仅是一个杰出的领导者，而且是一位杰出的导师。他花了无数小时的指导和支持初级员工，其中许多人继续取得了伟大的成就。斯蒂芬对他人的慷慨是他在众议院时代的标志。他总体鼓励他的同事们做正确的事，即使这很难。他对信仰，国家以及主恩祝愿他领导和服务的人有坚定的承诺。他的忠诚对我和我的团队意味着世界。对我个人而言，我最欣赏斯蒂芬的谦卑。我经常将他描述为具有无穷大的能力比率。在第118届比赛开始时，我的同事们以国土安全部的众议院委员会的主席委托了我。我采取木槌后做出的最重要的决定是将斯蒂芬担任参谋长。我知道史蒂芬的强大职业道德和坚定的诚信使他成为了美国历史上充满挑战的时期领导委员会工作人员的理想选择。2，安全作为参谋长，他在我们国家历史上的首次介绍了一位现有内阁秘书的复杂弹each诉讼。斯蒂芬还领导委员会撰写H.R.