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World File Search System语境
量子语境
量子上下文集已被公认为通用量子计算、量子控制和量子通信的资源。因此，我们专注于设计支持这些资源的集合并确定它们的结构和属性。这种设计及其后续实施依赖于量子态测量数据统计数据与其经典对应数据的统计数据之间的区分。所考虑的鉴别器是为超图定义的不等式，超图的结构和生成由其基本属性决定。生成本质上是随机的，但可获得数据的量子概率是预定的。为超图定义了两种数据统计数据和六种不等式。一种经常在文献中应用的统计数据被证明是不合适的，两种不等式被证明不是非上下文不等式。结果是利用通用自动算法获得的，该算法可以在任意奇数维和偶数维空间中生成具有奇数和偶数个超边的超图——在本文中，从只有三个超边和三个顶点的最小上下文集到最多 8 维空间中的任意多个上下文集。虽然可行，但更高的维度在计算上要求较高。
在丹麦语境（CS-sissist）
在丹麦PD-L1≥50％的NSCLC患者中，接受单次免疫疗法治疗的患者主要接受3或4周的给药频率[6]。从丹麦的RWE研究中，在晚期NSCLC中实施第一线免疫治疗后，中值无进展生存率为8.2个月（大约36周）[7]因此，使用SC公式而不是iv，预期的HCP小时将在8-14小时之间（取决于使用3或4周的管理）。一些PD-（l）1抑制剂可以每六周进行一次静脉注射。假设这些PD-（L）1的资源使用与Atezolizumab相同，仍然存在成本和资源节省潜力（见图2）。由于这些计算基于研究数据和HTA成本分析，因此需要在现实世界中进行进一步验证[1-3]。除了与SC相关的时间和成本节省之外，IMSCIN-002研究最近发布的数据表明，与IV相比，患者更喜欢Atezolizumab SC [8]。在Atezolizumab IV和SC之间移动时，没有观察到安全问题[8]。
Golay 码和量子语境
1949 年，戈莱（Golay）[1-4]发现了两种重要的纠错码。一种是二进制码，现用符号 1[24,12,8] 表示，由 2 12 = 4096 个 24 个字符（每个字符为 0 或 1）的码字组成，码字之间的最小距离为 2/8；另一种是三元码，用符号 [12,6,6] 表示，由 3 6 = 729 个 12 个字符（每个字符为 0、1 或 2）的码字组成，码字之间的最小距离为 6。3 在被发现后的几十年里，这些代码推动了编码理论和数学的重大进步。在编码理论中，戈莱码是唯一在有限域上可以纠正码字中多个错误的完美代码。 4 在数学中，二进制 Golay 码导致了 24 维 Leech 格子的发现 [5]，这种格子提供了该维度上最密集的全同球体堆积 [6]（已知的其他此类堆积的唯一维度是 8）。此外，在群论中，正如 Preskill [4] 所说，Golay 码启动了一系列事件，这些事件导致了上个世纪后期对有限群（特别是“零散”群）的完整分类。量子计算的出现以及由此产生的对量子纠错的兴趣，重新引起了人们对古典密码学的兴趣，因为人们意识到后者的许多结果可以改编并用于
语境的计算和神经基础......
灵活的行为要求记忆的创建、更新和表达依赖于情境。虽然这些过程的神经基础已经得到了深入研究，但计算建模的最新进展揭示了情境相关学习中一个以前被忽视的关键挑战：在自然条件下，情境通常是不确定的，因此需要情境推理。我们回顾了一种在情境不确定性和其所需的核心计算面前形式化情境相关学习的理论方法。我们展示了这种方法如何开始将大量不同的实验观察结果组织成一个连贯的框架，这些观察结果来自大脑组织的多个层次（包括回路、系统和行为）和多个大脑区域（最突出的是前额叶皮层、海马体和运动皮层）。我们认为情境推理也可能是理解大脑持续学习的关键。这种理论驱动的观点将情境推理视为学习的核心组成部分。
孤狼算法的语境：- GIFCT
2020 年 7 月，GIFCT 启动了一系列工作组，汇集了来自不同行业、地区和学科的专家，在特定主题领域提供建议，并实施有针对性的实质性项目，以加强和发展在线反恐和反极端主义工作。参与工作组是自愿的，领导工作组项目和成果的个人或非政府组织将获得 GIFCT 的资助，以帮助进一步实现其小组的目标。参与者与 GIFCT 合作制定战略工作计划、概述目标、设定目标、确定战略、提供可交付成果并满足时间表。工作组成果在 GIFCT 网站上公布，以造福最广泛的社区。每年 7 月的 GIFCT 年度峰会之后，小组都会更新主题、重点领域和参与者。
广义 Winograd 模式及其语境性
量子计算机有望比传统计算机具有显著的优势，但量子计算的强大力量来源仍未可知。在这里，我们证明了语境性的出现与通过“魔法状态”蒸馏实现通用量子计算的可能性之间存在显著的等价性，这是实验实现容错量子计算机的主要模型。这是一个概念上令人满意的联系，因为语境性排除了简单的量子力学“隐藏变量”模型，提供了独特量子现象的基本特征之一。此外，这种联系为量子信息资源提供了一个统一的范式：量子理论的非局域性是一种特殊的语境性，而非局域性已经被认为是实现量子通信优势的关键资源。除了澄清这些基本概念之外，我们还将讨论如何将量子计算与语境性联系起来。
Mach-Zehnder 中的连贯性和语境性 ...
我们使用广义非语境性不等式和独立于基的相干性见证来分析干涉现象中的非经典资源。我们使用最近提出的不等式，在同一框架内见证这两种资源。鉴于以前的语境优势结果，我们还提出了一种系统的方法，应用这些工具来描述量子信息协议中相干性和语境性所提供的优势。我们将这种方法实例化为量子询问任务，该任务由典型的炸弹测试干涉实验引入，展示了此类任务的语境量子优势。量子叠加是量子理论最著名的非经典特征。它以许多有趣的解释困扰了一代又一代的物理学家，并奠定了量子计算[ 1 , 2 , 3 ]、大系统干涉[ 4 ]、量子源理论[ 5 ]、量子互补性[ 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]和量子基础[ 11 , 12 ]等领域重大发现的基础。相干性作为量子信息的一种资源，为量子叠加理论和量子干涉实验提供了一个现代视角[ 13 , 14 ]。它提供了量化干涉仪中量子态相干性的方法，同时优雅地表征了非经典现象，具有比可见性更好的工具[15,16,17]，不仅形式上扎根于丰富的理论结果[18,19]，而且可以通过实验获得[20]，而且与量子场论有着深刻的联系。
论人工智能中维度分析的语境...
摘要：维度分析是一种成熟的建模技术，它以模型参数的物理维度的形式利用领域知识。基于维度同质性原理，模型参数的物理维度信息可用于降低寻找正确模型的组合复杂性。同质性原理是一种通用的建模思想构造，其哲学基础使其适用于任何出现具有物理维度的模型参数的建模领域。相似性方法可以从工程领域转移到人工智能领域，因为这两个领域都共享实值传感器数据等共同对象。因此，在许多实值人工智能技术的建模中，使用白金汉 Pi 定理正式保证的群变换非常简单。以非线性神经网络的拓扑和泛化特性为例，展示了维度分析方法在人工智能不同领域（如基于案例的推理、模式识别、遗传算法、设计评估、神经网络等）的优势。结果为维度分析在人工智能技术中的建模能力提供了一些见解。
语境、互补性、信号和贝尔测试
摘要：这是一篇专门讨论互补性-语境性相互作用以及与贝尔不等式相关的评论。从互补性开始讨论，我指出语境性是它的种子。玻尔语境性是可观测量结果对实验语境的依赖性；对系统-仪器相互作用的依赖性。从概率上讲，互补性意味着联合概率分布 (JPD) 不存在。人们必须使用语境概率而不是 JPD。贝尔不等式被解释为语境性的统计检验，因此是不相容性的。对于与语境相关的概率，这些不等式可能会被违反。我强调，贝尔不等式测试的语境性是所谓的联合测量语境性 (JMC)，即玻尔语境性的特例。然后，我研究了信号（边际不一致性）的作用。在 QM 中，信号可以被视为一种实验产物。然而，实验数据通常具有信号模式。我讨论了信号的可能来源——例如，状态准备对测量设置的依赖性。原则上，可以从信号阴影的数据中提取“纯语境性”的度量。这个理论被称为默认语境性 (CbD)。它导致不等式，其中有一个量化信号的附加项：Bell–Dzhafarov–Kujala 不等式。
负责任的人工智能框架：管道语境化
摘要 将道德和价值观纳入人工智能资产的生命周期意味着在这些视角下确保其开发、部署、使用和退役。这些方法取决于人工智能运营的市场领域——考虑任何流程未按预期执行时与人类的互动和影响——以及法律合规性，这两者都是确保充分履行道德和价值观所必需的。具体而言，在制造业，自 1990 年代以来制定了标准，以确保机械的正确使用、系统的稳健性、低产品变异性、工人安全、系统安全以及系统约束的充分实施等。然而，将现有实践与以可信赖的方式部署人工智能的需求相结合是一项挑战。本文档为制造业的人工智能管理提供了一个扩展框架。该框架基于与负责任的人工智能相关的不同观点，将可信问题视为风险。该方法基于这样的理念：道德考量可以而且应该作为危害来处理。如果这些要求或约束没有得到充分满足和管理，预计会对不同的可持续支柱产生严重的负面影响。我们提出了一种基于风险管理的结构良好的方法，允许在制造业人工智能组件的任何生命周期阶段实施道德考量。该框架遵循管道结构，有可能扩展并与其他工业风险管理流程连接，从而促进其在制造领域的实施。此外，鉴于人工智能监管状态的动态条件，该框架允许扩展和考虑未来可能开发的因素。