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幼儿园英语艺术
lac.rl.k.3a带有提示和支持，确定故事中的角色。lac.rl.k.3b带有提示和支持，在故事中确定重大事件（例如问题或解决方案）。lac.rl.k.3c在提示和支持的情况下，展示角色在故事中的互动方式。lac.rl.K.3d在提示和支持的情况下，确定故事中的设置。rl.K.4询问并回答文本中有关未知单词的问题。lac.rl.k.4a在文本中询问有关未知单词的问题。lac.rl.k.4b回答文本中有关未知单词的问题。rl.K.5识别常见的文本类型（例如，故事书，诗）。lac.rl.k.5a回答有关阅读的问题，例如“我们为什么阅读？我们读什么？”lac.rl.k.5b识别常见的文本类型。
dedim：使用扩散模型去识别
摘要：作为对面部识别系统中恶意身份验证的对策，使用了从SNS或类似的面部图像或基于对抗性示例的De-nisteriation方法获得的面部图像。然而，由于对抗示例直接使用面部识别模型的梯度信息，因此它高度依赖于该模型，并且对于未知识别模型而言，很难实现识别效果和图像质量。在这项研究中，我们提出了一种基于扩散模型的新型去识别方法，该方法通过对面部形状进行微小变化来对未知识别模型具有很高的概括性。使用LFW的实验表明，与使用对抗性示例的常规方法相比，该方法对未知模型具有更高的识别效果，并且图像质量更好。
物理 51 期中考试样本 #1 (23 分) 作者：Todd Sauke 问题 #1。一个点电荷 Q = -800 nC（纳库仑）和两个未知点电荷，
物理 51 期中考试样本 #1 (23 分) 由 Todd Sauke 提出 问题 #1。点电荷 Q = -800 nC（纳库仑）和两个未知点电荷 q 1 和 q 2 的放置位置如右图所示。由于电荷 Q、q 1 和 q 2 ，原点 O 处的电场等于零。我们要确定电荷 q 1 和 q 2 的值。原点处的电场矢量有两个分量（x 和 y）。由于原点处的电场为零，所以 x 和 y 分量都为零。我们可以分别考虑 x 和 y 分量。请记住，由于 q 1 引起的原点处电场的 y 分量为零，因为它在 x 轴上。由于电荷 Q 引起的原点处 E 场的 y 分量是多少？（使用三角函数求得 y 分量。）
纸张 - GVSETS 文档管理系统
供应商向“未知”提出建议。在许多情况下，该计划可能没有所有可用的信息和资源来为特定用例制定明确的方法。即使有很好理解的解决方案，其中几种解决方案可能具有相似的投资回报率。在这种情况下，征求供应商的解决方案建议可能会有所帮助。为了 OMFV，这些被称为“未知”DE 解决方案。OMFV 有一个明确定义的用例和数据需求，但要求供应商满足用例的确切格式和 MS&A 类型要么未知要么未确定。在这些情况下，用例包含在 OMFV 计划的 DE 策略中，并要求供应商提出满足用例的解决方案。为了将此传达给 OMFV 的供应商，USG 开发了包含 DEE 和 MS&A 用例的 RFP 附件，为
更实用、更自适应的在线量子态学习算法
假设我们有一个可以产生量子态的量子装置或物理过程。通过反复使用该装置，我们可以准备该状态的许多副本，然后可以测量每个副本。量子态学习的目标是根据各种测量结果学习状态的近似描述。为了获得未知量子态的完整表征，最著名的方法是进行量子态断层扫描 [ NC10 ]，这具有重要的实践和理论意义。具体来说，状态断层扫描的目标是重建在 ε 迹距离内近似目标未知状态 ρ 的完整密度矩阵。一般来说，-量子比特量子态由大约 2 2 n 个实参数描述，这些参数的完整断层扫描成本相当高昂。在最坏情况下，完全重建未知状态需要指数级的状态副本 [ OW16 ， HHJ + 17 ]。任意 50 个-量子比特状态的断层扫描成本已经非常昂贵。
将 ISE 配置为 DNAC 图形用户界面的外部身份验证
注意：在 2.1.x 之前的版本中，当启用外部身份验证时，如果 AAA 服务器无法访问或 AAA 服务器拒绝未知用户名，Cisco DNA Center 将恢复为本地用户。在当前版本中，如果 AAA 服务器无法访问或 AAA 服务器拒绝未知用户名，Cisco DNA Center 不会恢复到本地用户。启用外部身份验证回退后，外部用户和本地管理员可以登录 Cisco DNA Center。
AP 物理 2：基于代数的 2022 年自由回答问题
在另一个实验中，学生们有一个电容未知的电容器 CU 。他们想用一个电位差为 4.5 V 的电池和几个已知电容的其他电容器来确定 CU 。他们用电池、未知电容器和其中一个已知电容的电容器创建电路。学生们等到电容器充满电，然后记录已知电容器两端的电位差 Δ V 和未知电容器两端的电位差 Δ VU 。他们的数据显示在下页的表格中。
钻石距离中统一通道的查询最佳估计
我们考虑统一量子通道的过程断层扫描。给定对作用于D维Qudit的未知统一通道的访问，我们旨在输出对ε-close的统一的经典描述，即ε-close的钻石规范中未知的统一。我们使用未知通道的O（D 2 /ε）应用来设计算法实现误差ε和仅一个Qudit。这改善了先前的结果，这些结果使用O（D 3 /ε2）[通过标准过程断层扫描]或O（D 2。< /div>）5 /ε）[Yang，Renner和Chiribella，Prl 2020]应用。为了显示此结果，我们引入了一种简单的技术来“引导”一种算法，该算法可以通过Heisenberg缩放来产生可以产生εError估计的恒定估计值。最后，我们证明了一个互补的下限，即使访问未知统一的逆版本或受控版本，估计也需要ω（D 2 /ε）应用。这表明我们的算法既具有最佳的查询复杂性又具有最佳空间复杂性。