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底盘设计中的减重策略无需...
在汽车行业，减轻汽车底盘重量是提高燃油效率、增强性能和满足严格排放法规的关键目标。但是，这必须在不损害车辆安全性和结构完整性的情况下实现。材料科学的进步、创新的设计技术和先进的制造工艺为大幅减轻重量铺平了道路，同时保持甚至提高了安全标准。本文介绍了底盘设计中采用的各种策略，以在不损害安全性的情况下减轻重量。
无需挑选赢家即可赢得人工智能竞赛
1 2024 年数字十年状况报告，ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 2欧洲审计院，《人工智能：欧盟必须加快步伐》，eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 3欧盟数字政策的未来 - 理事会结论（2024 年 5 月 21 日），data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-9957-2024-INIT/en/pdf 4参见“如何以有限的手段玩数字权力游戏”，thinkeuropa.dk/files/media/document/How%20to%20Play%20the%20Digital%20 Power%20Game%20with%20Limited%20Means_0.pdf 5参见“关于生成式人工智能基础模型和人工智能产品竞争的联合声明” - competition-policy.ec.europa.eu/about/news/joint-statement-competition-generative-ai-foundation-models-and-ai-products-2024-07-23_en。另请参阅“生成人工智能：法国税务局就该行业的竞争功能发表意见” - autoritedelaconcurrence.fr/en/press-release/generative-artificial-intelligence-autorite-issu es-its-opinion-competitive 6基于 cdn.digitaleurope.org/uploads/2024/06/DIGITALEUROPE-EU-CRITICAL-TECH-GAP-REPORT_WEB_UPDATED.pdf 和 francedigitale.org/en/posts/report-generative-ai 7consilium.europa.eu/en/european-council/strategic-agenda-2024-2029/ 和 commission.europa.eu/document/download/e6cd4328-673c-4e7a-8683- f63ffb2cf648_en?filename=Political%20Guidelines%202024-2029_EN.pdf 8ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_383 9euractiv.com/section/artificial-intelligence/news/european-commission-is-moving-ahead-with-ai-factories/ 10 欧洲审计院，《人工智能：欧盟必须加快步伐》，eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 11 europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/2994 12 ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 13 JRC，《将欧盟层面的融资工具与数字十年目标相结合》， Publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC134647 14 aiindex.stanford.edu/report/
无需控制操作的相敏量子测量
引言。量子振幅的复相位在量子算法[1-6]和量子传感[7]中起着至关重要的作用。许多算法需要测量两个量子态之间的相对相位[8-17]。用于此目的的常见子程序是 Hadamard 检验，它通过干涉将相位信息转换为概率[18]。尽管实验取得了令人瞩目的进展，但由于实现所需的受控酉运算的挑战，Hadamard 检验在大多数应用中仍然遥不可及。在本文中，我们提出了一种替代方法来确定某些状态之间的复重叠，该方法不使用辅助量子位或全局受控酉运算。与其他无辅助方案 [12,19] 不同，我们的方法不需要准备与参考状态的叠加，而叠加极易受到噪声的影响[20-25]。我们的方法不是基于干涉，而是基于复分析原理。所提出的方法适用于（广义）Loschmidt 振幅形式的重叠
无需砍伐树木即可安装太阳能设施
图片上显示的是世界上第一条太阳能自行车道 SolaRoad。它建于荷兰的克罗梅尼，最终被废弃。SolaRoad 和许多其他高速公路和道路上安装的太阳能电池板一样，存在同样的问题。它们地势低洼，因此极易受到损坏。
无需胸骨切开术的机器人辅助二尖瓣手术。
希望您一直身体健康，并关注我们机构的所有令人兴奋的更新。首先，我们很高兴获得医学教育联络委员会的全面重新认证，最长期限为八年。这项享有盛誉的认证证明了我们对医学教育卓越、创新课程开发以及我们的教职员工和学生的杰出成就的坚定承诺。在过去的几个月里，我和人类病毒学研究所和癌症中心的一些领导一起去了尼日利亚。我们会见了政府官员和卫生部长、尼日利亚主权投资局、拉各斯大学教学医院、阿布贾大学的领导人，并参观了两座城市的许多医院。我对尼日利亚人类病毒学研究所印象特别深刻，它由我们共同的教职员工领导。我们参观了镰状细胞和肿瘤学项目，并讨论了如何利用我们与尼日利亚 25 年的伙伴关系来扩大我们的合作，以期解决非传染性疾病的“流行病”，包括癌症、心血管疾病和镰状细胞性贫血。在领导层新闻方面，我们目前正在进行几项重大变革：
无需组织知识，通过组织秩序实现人类增强
摘要 组织努力确保和维护其流程、商品和服务的可靠性、安全性、可用性和竞争力。提高员工的技能和能力有助于实现这些目标，并且是人为因素领域的一个相关问题。然而，比设计人体工程学、实施协议和进行培训更进一步的是尝试通过各种技术手段直接提高员工的技能。所谓的人类增强旨在直接通过技术干预员工的技能，这是一种众所周知的争议性但历史悠久现象。根据关于人类增强的经验和理论文献，我们试图在组织背景下对这一现象进行初步分析。当代人类增强的一个动机方面是需要满足内部的、通常是自我相关的，或外部的、通常是社会或组织的需求。鉴于人类增强的不同效果和手段，有些形式是非法的、被认可的和/或被谴责为道德错误的，而另一些形式则是强制性的和公认的。增强努力可以基于个人主动性，因此无需组织知识。与此相反的是组织秩序所应用的增强。我们还强调组织文化如何激励人们参与非法的人类增强手段。其与安全和保障相关方面的潜在关联，与这两极相关的增强效应可以为利益相关者的监管决策提供参考。
立即转换至我们的 5 星级 HMO 计划。您无需等到明年秋季。
我们不提供您所在地区的所有计划。我们提供的任何信息仅限于我们在您所在地区提供的计划。请联系 Medicare.gov 或 1-800-MEDICARE 获取有关您的所有选项的信息。塔夫茨健康计划是与 Medicare 签订合同的 HMO/PPO 计划。能否加入塔夫茨健康计划取决于合同续签。每年，Medicare 都会根据 5 星评级系统评估计划。请访问 www.medicare.gov 了解更多信息。塔夫茨健康计划医疗保险优势计划 (HMO) 在 2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 和 2023 合同年度均获得了 5 星评价。塔夫茨健康计划遵守适用的联邦民权法律，不因种族、肤色、国籍、年龄、残疾、性别、性取向或性别认同而歧视。注意：如果是西班牙语，请享受免费语言服务。拉梅阿尔 1-800-701-9000（TTY：711）。 H2256_2023_243_M
无需天然气即可满足不断增长的电力需求
经过 15 年的停滞，工厂、数据中心和电动汽车带来的新电力需求正在推动公用事业行业再次增长。为了满足不断增长的电力需求并应对清理经济的挑战，公用事业有多种选择。在几个需求增长的“热点”地区，越来越多的公用事业公司将天然气厂作为应对意外增长的默认解决方案。但新的天然气厂伴随着相当大的风险——对弹性、燃料市场稳定性、人类健康、未来碳监管、公用事业净零目标和国家政策目标。在本文中，我们回顾了可行的近期解决方案，以应对需求增长挑战，而无需对化石燃料基础设施进行风险投资。我们讨论了公用事业在实施现代解决方案以满足不断增长的需求方面的作用和监管反应，并最后列出了监管机构在调查近期扩大天然气产能的替代方案时应提出的问题。
Arduino Mega 2560的可用功率，无需求助于Extern Supply
1简介人类机器人是一个基于人体的机器人，其整体外观。感知，处理和行动以众所周知的拟人形式体现，以模仿人体和经验的物理，认知和社会层面的某些子集。在一般的类人动物机器人中，有一个躯干，有一个头部，两个手臂和两条腿，尽管某些形式的人形机器人可能仅对腰部的一部分建模。一些类人形机器人也可能有“脸”，带有“眼睛”和“嘴”。类人生物的定义与“具有人类特征”一样简单。有许多公司出于教育或娱乐目的生产类人动物机器人。Robotis是其中之一。在本文期间，我们主要使用它们的bioloid综合机器人。每个类型机器人都有其微控制器单元，能够操纵伺服器并管理其他员工。主要目标是用一个通用的开源微控制器来控制机器人，该机器人可以以合理的价格获得。该决定是Arduino Mega 2560。
通过选择性突触抑制实现快速机器去学习，无需再训练
机器反学习，即机器学习模型的遗忘能力，在遵守数据隐私法规以及删除有害、被操纵或过时信息方面变得越来越重要。关键挑战在于忘记特定信息，同时保护模型在剩余数据上的性能。虽然当前最先进的方法表现良好，但它们通常需要对保留的数据进行一定程度的再训练，以保护或恢复模型性能。这增加了计算开销，并要求训练数据保持可用和可访问，而这可能是不可行的。相比之下，其他方法采用无再训练范式，但这些方法的计算成本过高，且性能不如基于再训练的方法。我们提出了选择性突触抑制 (SSD)，这是一种新颖的两步、事后、无再训练的机器反学习方法，它速度快、性能好，并且不需要长期存储训练数据。首先，SSD 使用训练和遗忘数据的 Fisher 信息矩阵来选择对遗忘集不成比例的重要参数。其次，SSD 通过抑制这些参数来诱导遗忘，抑制程度与它们相对于更广泛的训练数据对遗忘集的相对重要性成正比。我们在一系列使用 ResNet18 和 Vision Transformer 的实验中将我们的方法与几种现有的反学习方法进行了比较。结果表明，SSD 的性能与基于再训练的事后方法相媲美，证明了无再训练事后反学习方法的可行性。