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World File Search System正序
因果序叠加的不成立定理
事件的因果顺序不必固定：在某个站点，一辆公交车是先于另一辆公交车到达还是晚于另一辆公交车到达可能取决于其他变量，比如交通状况。因果顺序的相干量子控制也是可能的，而且是多种任务的有用资源。然而，量子控制意味着控制系统携带着哪种顺序的信息——如果控制被追踪，事件的顺序将保持概率混合。两个事件的顺序可以是纯叠加，与任何其他系统不相关吗？这里我们表明，对于一类广泛的过程来说，这是不可能的：任何一对具有相同局部维度和不同因果顺序的马尔可夫幺正过程的纯叠加都不是有效过程，即当用某些操作探测时，它会导致非正则化概率。这一结果对量子信息处理的新资源和量子引力理论中的可能过程施加了限制。
基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。
区域经济采用混合序列到...
近年来，在全球化和结构调整的某些条件下，区域经济的作用发生了重大变化。变化过程对于分析区域经济和制定区域经济规划至关重要。发展中经济体往往依赖于产业和国家政策。现代研究倾向于参与该领域的重要因素，如能源强度、劳动力技能、当地产业、资源和当地专业知识。此外，在这项研究中，为了开始发展区域经济并在该领域进行革命以将其与新技术联系起来，我们训练了深度学习算法来收集因素以完美地管理它们并对未来经济做出良好的预测。混合序列到序列 (seq2seq) 深度学习算法以过去几年的先前信息为基础，并运行系统将预测结果数据与当前信息进行比较，以评估未来几年要认证的方法。
电网形成稳定性效益案例研究...
• 电网形成 (GFM) 与电网跟随 (GFL) 的概述 • EPRI 正序通用 GFM 模型摘要 • EPRI GFM 模型中可用的控制模式 • 正序模拟案例研究：
正能量区的本地生产和存储
响应正能量区过渡，本文提出了一种能源工具，用于建模配备了能源生产系统和分配存储的建筑物之间的能源共享配置。该模型是针对城市规划师和能源决策者的目标，并深入了解建筑物在该地区建立虚拟或物理同类产品时，在该地区建立虚拟或物理的同类产品时，在促进零净能量平衡方面的作用。真正的城市地区被视为案例研究，并且能够针对正确定义的关键绩效指标来衡量能量性能。结果确认了建筑物之间能源共享在实现自我舒适和碳中性地区的战略作用。尤其是，插入的插入不仅允许该地区更高的自我耐用性（通过促进生产和需求的耦合），而且还可以在建筑物之间的分布率更高。然而，应该适当平衡光伏插入和储藏量，因为已经观察到，在增加生产和存储系统的数量时，分布减少以减少自主权，从而限制了互连的局部分布网格的有用性。
美国投资者正在为...
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实现晚期胃癌序贯治疗
摘要 晚期胃癌 (AGC) 患者的治疗选择有限。改善 AGC 患者生存率的一种方法是通过序贯疗法优化可用药物。然而，一线化疗的临床试验报告表明，老年患者和大量腹水患者不太可能接受后续治疗。此外，二线和三线化疗的临床试验通常将这两类患者排除在外，因为他们可能体能状态不佳，并且存在难以处理的其他问题。良好的患者管理可能是成功在这两类患者群体中使用序贯疗法的关键，它可以最大限度地减少不良反应，使患者从附加治疗中获益。本叙述性综述总结了有关老年患者和大量腹水患者的 AGC 治疗和患者管理的可用信息。现有数据表明老年患者可从化疗中受益；然而，监测毒性对于避免化疗相关毒性至关重要。老年患者管理的重要方面包括症状监测、营养支持和跌倒预防。大量腹水患者的现有数据显示，一系列治疗方法（包括全身化疗）的成功率有限。腹水的治疗也具有挑战性，没有明确的指导方针指导首选策略。为了弥补这些知识上的差距，未来的临床试验应采用更具包容性的资格标准来招募 AGC 患者群体，这些患者群体在年龄、并发症和总体健康状况方面更能反映现实世界的人群。
计划、参加、生成：规划序列到...
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型，该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来，构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量，该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的，主要使用可微分操作。我们表明，它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明，该模型计算出定性的直观对齐，比基线收敛得更快，并且以更少的参数实现了卓越的性能。