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World File Search System确定性
量子计算用于处理与确定性因素模型相关的不准确知识
摘要：本文说明了不准确的知识可以在量子环境中有效实现。为此，我们分析了确定性因素与量子概率之间的相关性。我们首先从经典的角度探讨了不精确推理的确定性因素方法。接下来，我们介绍量子计算的一些基本方面，并特别关注基于量子规则的系统。在此背景下，构建了一个特定的用例：一个推理网络，用于测试确定性因素方法在量子环境中的行为。在设计和执行实验后，在三种不同情况下对得到的结果进行了相应的分析：（1）陈述性知识不准确或不精确，（2）程序性知识不准确或不确定性，以及（3）陈述性和程序性知识都不准确。正如结论中所述，本文旨在为未来处理不准确知识的成熟方法的量子实现铺平道路。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
具有普通依赖性结构的样品协方差矩阵的定量确定性等效
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
科学家利用确定性单光子源实现首次城际量子密钥分发
研究人员推测，量子点还为实现其他量子互联网应用提供了巨大的前景，例如量子中继器、分布式量子传感，因为它们允许固有存储量子信息并可以发射光子簇状态。这项研究的成果强调了将半导体单光子源无缝集成到现实的、大规模和高容量量子通信网络中的可行性。
验证先进的 APOLLO3® 确定性方案以表征 Jules Horowitz 辐照反应堆堆芯
JHR 是 CEA 卡达拉什正在建造的新型材料测试反应堆。目前，堆芯的中子特性是利用 HORUS3D/N 确定性方案计算的。该方案的工业路线采用两步法，首先是 APOLLO2 MOC 格子计算，然后是基于扩散理论的 CRONOS2 堆芯计算。APOLLO3 ® 是 CEA 新的确定性计算平台，它采用了先进的计算方法。在本文中，正在使用 APOLLO3 ® 带来的新方法为 JHR 建立一个新的参考计算方案。该计算方案通过 TRIPOLI4 ® 执行的参考随机模拟进行了验证。与在 APOLLO3 ® 中模拟 HORUS3D/N 方案的方案结果相比，格子步骤的改进可以显著减少燃料元件和 Hf 控制棒的吸收率偏差。新方案的主要变化在于使用子群自屏蔽法替代精细结构等效法。这些变化与细化几何网格和 383 能级组结构有关。来自晶格台阶的压缩截面用于计算插入五根 Hf 控制棒的 2D JHR 堆芯配置的中子平衡。新的计算方案中添加了堆芯反射器超级晶胞，以产生细化的反射器截面。使用较粗的 41 组结构执行的 MOC 2D 堆芯计算保留了晶格计算的改进，并可以更好地预测反应性和反应速率。下一步将使用包括堆芯实验装置在内的带耗尽层的 3D Sn MINARET 全堆芯计算。关键词：APOLLO3 ®、JHR、确定性计算方案、共振自屏蔽方法。
通过确定性自动编码器统一大脑年龄预测和年龄条件模板的生成
与年龄相关的形态学大脑变化在健康和疾病的衰老中是不同的。MRI扫描中的生物脑年龄估计是量化这种效果的一种常见方法，而生物和年代年龄之间的差异表示脱胶过程。直接可视化和分析图像空间中与形态年龄相关的变化的能力对于提高对脑衰老的理解至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的新方法，以在单个一致的模型中统一生物脑年龄估计和年龄条件的模板创建。我们通过开发确定性的自动编码器来实现这一目标，该自动编码器成功地解散了与年龄相关的形态变化和主体特定的变化。这允许其用作脑年龄回归和生成性脑老化模型。提出的方法表明，当应用于2000多个受试者的数据库时，将年龄条件的脑模板和模拟年龄的大脑图像的现实产生以及模拟年龄的大脑图像进行了现实。关键字：大脑老化，深度学习，生成模型
在确定性多项式时间中计算单变量的 Igusa 局部 zeta 函数
Igusa 的局部 zeta 函数 Z f , p ( s ) 是生成函数，它计算 f ( x ) mod pk 中所有 k 的积分根的数量 N k ( f )。在解析数论中，有一个著名结果，即 Z f , p 是 Q ( ps ) 中的有理函数。我们针对一元多项式 f 给出了这一事实的基本证明。我们的证明是建设性的，因为它给出了根数量的闭式表达式 N k ( f )。我们的证明与 Dwivedi、Mittal 和 Saxena (计算复杂性会议，2019) 最近的根计数算法相结合，产生了第一个确定性的 poly( | f | , log p ) 时间算法来计算 Z f , p ( s )。以前，只有当 f 完全分裂在 Q p 上时才知道一种算法；它需要有理根来使用树的生成函数的概念（Zúñiga-Galindo，J. Int. Seq.，2003）。
SU-8 激光图案化光子晶体异质结构中确定性耦合量子点的 Purcell 增强
通过腔量子电动力学增强单光子源发射是实现许多量子光学技术中适用发射器的关键。在这项工作中，我们提出了一种灵活方便的腔体制造工艺，该工艺将 SU-8 微带确定性地写入光子晶体波导，其中 InGaAs/GaAs 量子点作为发射器。条带腔在具有选定发射波长的量子点位置处进行激光图案化。进行了微光致发光研究，结果表明，在与单个量子点弱耦合的情况下，发射强度增强了 2.1 倍，时间分辨光致发光进一步显示 Purcell 增强因子为 2.16。因此，该制造工艺被证实是一种将确定性腔耦合引入选定量子点的可靠方法。
人工智能和机器学习产品的系统安全流程评估具有非确定性组件的系统的安全性
增强了人工智能/机器学习 (AI/ML) 的系统和功能有望显著改善人类操作的功能。确保成功安全地将 AI/ML 融入日常生活是一项挑战。使用 AI/ML 组件开发的产品对系统开发人员、产品用户、公众和整个社会都有独特的安全隐患。例如，在公共道路上发生高级驾驶系统 (ADS) 或自动驾驶汽车事故可能会导致 ADS 车辆乘员、其他车辆乘员和行人死亡或受伤（图 1）。虽然存在用于识别和减轻一般风险的强大系统和软件安全流程，但必须使用专门且有针对性的安全流程来开发和集成 AI/ML 组件。需要这种专门的系统安全流程来表征、分析和缓解 AI/ML 元素的独特方面。
WEM 投资确定性审查 – 倡议 1 和 2 峰会 Southern Cross Power Holdings Pty Ltd
备用容量机制 (RCM) 一直在 WEM 中发挥着核心作用。虽然其本意是充当“备用交易者”机制，确保系统采购了满足十年一遇高峰需求所需的边际可调度容量 MW，但它在市场设计中的笨拙实施导致其渗透到市场规则的许多方面，从设定零售商 IRCR 义务到管理发电机性能；甚至对于不依赖容量信用的发电机，例如基本负荷煤炭和天然气，根据市场设计，它们依赖于长期双边合同。因此，鉴于广泛的意义、依赖和自身利益，改革 RCM 一直充满挑战。事实证明这是有问题的。WEM（以及世界其他地区）的供需性质发生了如此根本的变化，以至于 RCM 的原始设计现在完全不足以发挥其功能。几年前，当 WEM 的“舒适”供需平衡为实施面向未来的市场设计提供了机会时，就应该实施一种全新的管理充足供应的方法。然而，多年来，监管机构和政策机构并没有对 RCM（以及整个市场）进行适当的“改革”，而是决定在边缘上进行修修补补，重点是通过 RCM 价格模型来激励高效的产能组合。为了做到这一点，我们进行了以下工作：