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World File Search System界限
最大权重策略的波动界限及其在状态空间崩溃中的应用
降低分析复杂性的常用方法是流体近似，也称为流体模型。流体模型依赖于两个简化，从而可以用一组微分方程来描述（参见第 2.3 节）：（a）动态在连续时间（而不是离散时间）中演变；（b）到达过程被具有相同平均值的恒定流所取代。流体模型是处理离散时间网络的通用技术的基础：用流体解近似队列长度，然后分析流体模型。该方法已被证明在 MW 动力学研究中非常有用，并产生了关于稳定性（Dai 和 Prabhakar 2000 、Andrews 等人 2004 ）、SSC（Stolyar 2004 ；Dai 和 Lin 2005 ；Shah 和 Wischik 2006 、2012 ）和重尾到达下的延迟稳定性（Markakis 等人 2016 、2018 ）的结果。这些结果背后的一个关键因素是理解流体解近似原始队列长度过程的准确性；本文有助于理解这一点。
指导 - 技术 - 界限 - ict-and-security- ...
混合或完全基于云的企业体系结构和服务可以显着改变许可实体的风险概况。需要有效管理和减轻对这种技术安排的依赖而产生的风险。必须有有效而清晰的ICT治理框架。，它要求持有许可证持有人的管理机构以及任何寻求授权的实体，以确保对依赖外包服务提供商的依赖程度有清晰的认识和理解。业务连续性和应急计划还需要涵盖外包安排的所有方面。MFSA认识到授权公司对推动关键或重要职能的技术安排的依赖，这可能涉及多个远程第三方服务提供商，这些服务提供商直接签约和/或分包。它也认识到传统企业外围的模糊 - 不仅在身体上而且在逻辑上也是如此。这不仅是由基于云的工作负载和地理分散的数据存储或服务带来的，而且还归因于公司需要适应访问计算和数据资产的多方面操作要求。后者包括无线和现场员工，包括外包提供商和业务合作伙伴的员工，手机中的服务和资源的访问以及多个上游和下游集成点。这在网络安全暴露方面提出了具有挑战性的弹性攻击表面，因此，在战略和运营计划水平上需要最大的关注，并结合
人工智能与法律人格的界限
2021 年，英格兰银行将发行新版 50 英镑纸币，完成从纸币到聚合物纸币的过渡。新版纸币的面值在公开评选中收到了近 25 万份提名；最终决定于 2019 年 7 月宣布，选择艾伦·图灵作为面值。图灵因在二战期间破译密码而被人们尊为英雄。他还帮助建立了计算机科学学科，为我们现在所说的人工智能 (AI) 奠定了基础。1 然而，他最著名的贡献或许是同名测试，用于测试真正的“智能”是否真正实现。图灵模仿了 1950 年流行的室内游戏。一名男子和一名女子坐在不同的房间里，以书面形式回答问题；其他参与者必须猜测谁给出了哪个答案。图灵假设可以用计算机玩类似的“模仿游戏”。当机器
STid 凭借其新产品突破了资产追踪的界限...
我们的业务 – 保护并促进工业流程和流程的监管 STid 是极端环境下工业和物流追溯解决方案设计的领导者，通过将您的货物转变为整个供应链中连接和通信的对象，重塑了流程监控。我们通过提供嵌入式非接触式（RFID、NFC、Bluetooth®）和互联（物联网 - IoT、机器）识别解决方案，帮助要求最严格的行业提高安全级别并控制投资回报率。 ）。我们在领导端到端项目方面的经验以及自我质疑的能力使我们能够应对航空、能源或国防等行业的挑战。
突破 AI 研究的界限
Qualcomm 人工智能研究是 Qualcomm Technologies, Inc. 的一项计划。Qualcomm Snapdragon、Qualcomm 神经处理 SDK、Qualcomm 视觉智能平台、Qualcomm AI Engine、Qualcomm Cloud AI、Qualcomm Snapdragon Ride、Qualcomm Robotics RB3 平台和 Qualcomm QCS400I 是 Qualcomm Technologies, Inc. 和/或其子公司的产品。AI 模型效率工具包是 Qualcomm Innovation Center, Inc. 的产品。
定义教育、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析中的人工智能之间的界限：需要一致性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域已经发展出一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育 (AIED) 这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能 (AI)、学习理论和教育实践来改善使用计算机的学习者的学习成果 (Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年)。在 AIED 中，基于计算和机器学习的力量，出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统 (Aleven 和 Koedinger，2002 年)、自适应超文本系统 (Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年) 和计算机支持的协作学习 (CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等人，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学存在是可以鼓励学习者有效协作的重要概念。在 2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等人，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM) 来探索使用更大数据集和数据之间增加的互连的学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，该领域专门致力于理解复杂的
核范数中降维的界限
对于 p ≥ 1，令 ℓ p 表示具有有限 p 阶范数的实值序列 x ∈ RN 的空间 ∥ x ∥ p = ( ∑ i | xi | p ) 1/ p 。对于任何 n ≥ 1 和任何 x 1 , ... , xn ∈ ℓ 2，存在 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2 ，使得对于所有 i , j ∈{ 1, ... , n } ，∥ xi − xj ∥ 2 = ∥ yi − yj ∥ 2 。这直接源于希尔伯特空间的任何 n 维子空间都与 ℓ n 2 等距。事实上，甚至存在这样的 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2通过考虑 n − 1 个向量 x 2 − x 1 , ... , xn − x 1 ，我们可以得到 ℓ n − 1 2 中的任意 n 个点都可以等距嵌入到 ℓ n − 1 2 中。通过考虑 n 点集 { 0, e 1 , ... , en − 1 } ⊆ R n − 1 ，其中 ei 是第 i 个标准基向量，不难看出维度 n − 1 是等距嵌入的最佳维度。Johnson-Lindenstrauss 引理 [JL84] 建立了一个惊人的事实，即如果我们允许少量误差 δ > 0 ，那么更好的“降维”是可能的。也就是说，对于任何 n ≥ 1 ，任何点 x 1 , ... , en − 1 } , xn ∈ ℓ 2 , 且任意 0 < δ < 1 , 存在 n 个点 y 1 , ... , yn ∈ ℓ d 2 , d = O ( δ − 2 log n ) , 并且对于所有的 i , j ∈{ 1, ... , n } ,
复杂单位增益图的能量界限
AT 增益图 Φ = ( G, φ ) 是一种图，其中函数 φ 为边的每个方向分配一个单位复数，并将其逆分配给相反的方向。相关的邻接矩阵 A (Φ) 是规范定义的。T 增益图 Φ 的能量 E (Φ) 是 A (Φ) 所有特征值的绝对值之和。我们研究 T 增益图顶点的能量概念，并为其建立界限。对于任何 T 增益图 Φ，我们证明 2 τ ( G ) − 2 c ( G ) ≤E (Φ) ≤ 2 τ ( G ) p
静态 AdS 指标的唯一性和能量界限
为避免歧义，我们在本节中强调 ε = − 1。如果区域 M ext = (0 , x 0 ] × Q ⊂ M ，其中 Q 是紧 ( n − 1) 维流形，并且当 x 趋向于零时，g 的截面曲率趋向于一个（负）常数，其中 x 是沿 M ext 的第一个因子的坐标，并且度量 x 2 g 平滑扩展到 [0 , x 0 ] × Q 上的黎曼度量，则称该区域为渐近局部双曲 (ALH) 端。（假设最后一个性质，截面曲率条件等同于要求 | dx | x 2 g（即，度量 x 2 g 中 dx 的范数）在趋近于“无穷远处的共形边界” { x = 0 } 时趋向于一。）黎曼流形（M， g ) 称为 ALH，如果它是完备的，并且包含有限个 ALH 端。因此，M 的无穷边界 ∂M ∞ 将是有限个流形 Q 的并集，如上所示。广义相对论的哈密顿分析经过多次分部积分后，得出 ALH 端质量的以下公式 [9] 3（比较 [10]）
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本信中，我们引入了 thauma 度量系列来量化量子状态中的非稳定性数量，并利用该度量系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定性的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定性蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后我们证明 max-thauma 可以用作对魔法状态蒸馏效率进行基准测试的有效可计算工具，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用 min-thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。通过这个约束，我们发现两类具有最大 mana（先前确定的非稳定度度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。