XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标准模型
菜单成本经济中的非线性通货膨胀动态
典型菜单成本模型在参数化以匹配微观价格数据时，无法再现价格变化比例随通货膨胀而增加的程度。它们还预测在存在战略互补性的情况下，菜单成本会大得难以置信，并且分配不当。我们通过沿两个维度扩展多产品菜单成本模型来解决这些缺陷。首先，公司销售的产品是不完全替代品。其次，战略互补性存在于公司层面，而不是产品层面。与标准模型相比，价格变化比例会随着货币冲击的规模而迅速增加，因此我们的模型意味着非线性菲利普斯曲线。
精神高于物质：菲利普·安德森和物理学......
1990 年，美国众议院批准联邦政府共拨款 50 亿美元建造一台巨型质子加速器，即超导超级对撞机 (SSC)。这台机器的目的是测试亚原子粒子的复杂理论描述，并向全世界宣布美国不准备将高能粒子物理研究的领导地位拱手让给欧洲。一些不从事粒子物理研究的科学家和科学管理人员担心 SSC 的建设和维护成本会吸走政府从他们自己的研究领域获得的资金。结果，每年国会审议该项目预算时，科学界的意见并不统一。两位诺贝尔奖获得者成为支持和反对 SSC 的主要发言人。粒子物理学家史蒂文·温伯格支持该项目，凝聚态物理学家菲利普·安德森反对该项目。温伯格是微观物理学的专家，他是亚原子粒子理论“标准模型”的创始人之一，而 SSC 的设计初衷正是测试这一模型。他认为，科学界最重要的问题在于发现宇宙中最微小的粒子所遵循的物理定律。了解了这些微观定律，人们就可以（原则上）推导出原子核、原子、分子、固体、植物、动物、人、行星、太阳系、星系等较大物体所遵循的宏观定律。安德森是微观物理学的专家，他是凝聚态物理学的创始人之一，凝聚态物理学是一门研究大量原子如何相互作用，产生从液态水到闪亮钻石等各种物质的科学。他同意标准模型很有趣，但他否认基本粒子物理学定律对一些众所周知的难题和未解问题有任何帮助，例如：为什么存在物质？
过渡辐射跟踪器校准，超越...
本论文包含我对 LHC 上 ATLAS 实验中质子-质子碰撞物理研究工作的两个不同方面。第一部分侧重于理解和开发校准系统，以便在过渡辐射跟踪器中获得最佳带电粒子重建。本论文中解释的方法是 TRT 中当前使用的校准技术，它适用于 ATLAS 收集的所有数据。由于开发的方法，实现了探测器设计分辨率，甚至在 TRT 的中心区域得到了改进。在第二部分中，介绍了三种不同的分析。由于我对跟踪的兴趣以及 LHC 上可用的新能量范围，第一个分析是研究 900 GeV 和 7 TeV 的多粒子相关性。这项分析是使用 2010 年收集的第一批 ATLAS 数据进行的。研究了两个不同的方面：高阶矩和尝试测量 η 箱中的归一化阶乘矩。本论文中描述的另外两个数据分析侧重于发现超出标准模型的物理学。同号顶夸克和 b 型第四代夸克的搜索就是其中之一。对于这项分析，详细研究了使用错误电荷测量重建轻子的概率。开发了新的数据驱动方法，其中似然技术表现出色，并被 ATLAS 中的其他分析所采用。这项搜索表明数据与标准模型预期一致。最后的分析是寻找最终状态中有两个轻子且横向能量缺失较大的超对称性。详细描述了双玻色子的产生，这是本次分析的主要背景之一。最终测量结果与标准模型预期相比没有超出。
2022-2023 年合并年度报告及账目
实现企业合规计划 (ABC) 是目前正在进行的改革的一个很好的例子，旨在制定一套更智能、更面向未来的监管方法，使企业更容易做正确的事情，并确保资源用于风险最大的领域。我也欢迎与地方当局的合作，这使我们能够在开发新的食品标准模型方面取得良好进展。这旨在使该系统更有效地利用数据和情报来识别和定位不合规的企业，并使地方当局能够更好地分配资源来推动合规。
训练稳定的神经普通微分方程-Indiento
神经普通微分方程（神经odes）是一个深层神经网络的新家族。本质上，神经极是一个微分方程，其向量场是神经网络。将神经颂作为机器学习模型的一部分，使该模型比标准模型更有效。的确，可以使用伴随灵敏度方法来训练模型的神经ode块，该方法计算梯度下降方法的梯度，以避免经典的反向传播的计算成本。我们对这一领域的贡献是对神经ode块的稳定性和合同性的研究，是一个微分方程，目的是设计训练策略，以使整体机器学习模型稳健且稳定，以抗对抗攻击。此海报基于[1]，[2]和[3]。
使用数百个分子离子在量子投影噪声极限下测量二尺度相干性
冷分子为量子信息、冷化学和精密测量提供了极好的平台。某些分子对标准模型物理具有超强的灵敏度，例如电子的电偶极矩 (eEDM)。分子离子很容易被捕获，因此对于灵敏度随询问时间变化的精密测量特别有吸引力。在这里，我们展示了在量子投影噪声 (QPN) 极限下具有秒级相干性的自旋进动测量，其中数百个被捕获的分子离子被选中，因为它们对 eEDM 敏感，而不是它们对状态控制和读出的适应性。取向分辨的共振光解离使我们能够同时测量具有相反 eEDM 灵敏度的两个量子态，达到 QPN 极限并充分利用高计数率和长相干性。
第4章aharonov-bohm效应和几何阶段
颗粒场相互作用的电动力学的有趣而遥远的方面涉及电磁电位！和A及其在带电颗粒的量子机械中的作用。在上一章中，考虑了使用矢量电位a的物质辐射相互作用（和相关光谱过渡）。当这些波穿过电势的区域时，了解量子机械粒子波的相位如何影响也很重要！和a为非零，而e和b为零。场和电势被认为是静态的。唯一的时间依赖性是由粒子运动引起的，这是如此轻微，以至于可以被视为，如下所述。尽管Aharonov-bohm效应是微妙的，但有望遇到的主要想法。效果直接与量子电动力学（QED）有关。对量规场理论是理论的，它是物理学的标准模型（其中一个适中的QED），并且可以瞥见弱力和强大的力量。对我们来说，其重要性是，当多原子分子的锥形相交通过细胞核的运动发挥作用（有时被包围）时，它与遇到的几何阶段具有不可思议的相似之处。aharonov-bohm效应（以下称为AB效应）是研究分子中圆锥形相交的良好发射点。与大多数科学发现一样，它在无数的先驱和互补研究中进入了进入。它不像正确的时间在正确的位置那样原始。通量量化与AB效应的磁性版本相似，由伦敦预测，由其他人精炼，并包含在1957年Bardeen，Cooper和Schrieffer传递的Fin ished产品中（BCS理论）。Ehrenberg和Siday在十年前（1949年）发表了一个现场结果。Yang和Mills的1954年Pre Scient论文将AB效应的U（1）量规对称性与SU（2）；本文为所谓的物理学标准模型提供了数学基础。David Bohm的1959年论文和他的研究生Yakir Aharonov是关于量子机械效应的，当粒子穿过
循环（UIL）中的用户-Finfo
在AI系统中，最有效的机器学习模型取决于人类和机器都制备的数据。正确设置时，它们允许双方通过称为“循环中的用户”（UIL）的机制连续相互作用。任何收集数据的业务都可以通过在需要的情况下（例如员工费用）在需要的情况下采用hitl模型来效力充当其自己的智能系统。在Finfo，我们帮助公司确定问题费用类别并采用HITL报告技术来对抗它们。标准模型看起来像这样：从输入到输出的直接线路，在这种情况下，员工的费用和费用的支出影响。数据正在收集但未使用，而不是回到系统中以鼓励效率。