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适合每个人的量子计算 PDF
量子原理允许量子比特以叠加态存在。这意味着量子比特可以处于 0、1 或这些状态的任何量子叠加态。想象一个球体，其北极和南极代表经典状态 0 和 1。球体表面上的任何一点都代表量子比特的一种可能状态。这被称为布洛赫球体表示，Bernhardt 使用该模型帮助读者直观地了解量子比特状态的抽象概念。量子比特的强大之处在于它们能够比经典量子比特容纳更多信息。要理解这一点，请考虑使用位作为最小数据单位的经典计算机。八位或一个字节可以表示 0 到 255 之间的任何数字。但是，由于叠加，八个量子比特可以同时表示 0 到 255 之间的所有数字。这不仅意味着处理能力略有提升，还意味着指数级飞跃。每增加一个量子比特，计算空间就会翻倍，从而产生传统计算无法比拟的增长曲线。Bernhardt 通过量子搜索算法的例子说明了量子比特的威力。想象一下在电话簿中搜索特定名称。在传统计算场景中，这类似于逐页翻阅，直到找到您要查找的名称——这是一个连续且耗时的过程。现在，设想一下，电话簿中的每一页
适应表格 - 一种用于分析和创建适合气候变化的空间的工具
本材料包含有关如何使用适应形式适应气候变化的公共空间分析的实用信息。它有助于检查适应给定空间来应对气候变化的潜力，确定空间的哪些部分最容易受到与气候危机相关的风险以及可以实施哪些短期和长期解决方案。它允许评估选定的空间 - 例如是当地社区或专家的广场，街道，街区或地区，甚至更大的建筑区域。可以单独或分组进行观察。该表格包含与建筑区域所经历的气候危机挑战有关的四个分析领域：热浪，大雨，风暴和生物多样性的丧失。该表格可在公共咨询或专家讲习班期间使用。可以围绕该表格建立参与式研讨会，也可以用作共同创建空间过程中使用的众多工具或方法之一。
连续血糖监测仪适合新人群
本评估仅供参考，旨在帮助医疗决策者、临床医生、患者和政策制定者做出循证决策，从而提高医疗服务的质量和成本效益。本报告中的信息不能替代合理的临床判断。该文件仅供参考，并不构成中心或作者提供的任何临床、法律、商业或其他专业建议。那些就医疗服务提供做出决策的人应该以类似于任何其他医疗参考的方式考虑本报告，将信息与所有其他相关信息相结合，根据个人患者情况和资源可用性做出决策。
正确的护理，适合Solihull患者的正确时间
这包括支持长期呼吸疾病患者的途径，提供更快的诊断服务，例如放射学和病理学，改善对脆弱的老年人的护理，并为需要静脉注射抗生素的人提供专门治疗，这些治疗直接静脉内。此外，还在计划推出深静脉血栓形成（DVT）护理的途径。枢纽从周一至周五（10:00至18:00）运行，并提供当天的紧急护理约会。但是，这不是步入式服务，必须通过专业推荐来安排约会。Solihull居民可以通过其GP，NHS 111或大学医院伯明翰的紧急社区响应小组访问枢纽，如果认为合适。该枢纽由大学医院（UHB）和Solihull Healthcare Partnership之间的合作伙伴关系，由一支多元化的团队组成，包括GPS，高级临床从业人员，治疗师，护士和行政专业人员。Solihull社区服务运营副总监Shena Webb说：“这些新途径是提高当地社区医疗保健质量和可及性的重要一步。“通过简化获得基本服务的访问并为患者提供专业支持
没有什么地方比扶轮社更适合度假了！ - NET
伯特利扶轮社员上个月非常忙碌，参与了许多社区成员支持的服务项目，这些项目为市民的生活带来了积极的变化！照片：从左上角开始顺时针方向。Susan 和 Rich Kenney 是我们年度老年人午餐会的热情接待员。一群欣赏我们的老年人午餐会的人很喜欢。感恩节和圣诞节期间，扶轮社员每个周末都站在我们当地的杂货店外面，为我们的年度儿童圣诞节计划募集捐款。我们的俱乐部向 Telstar 高中男孩和女孩篮球队捐款，帮助他们支付前往客场比赛的旅行费用。就在圣诞节前，扶轮社员们聚集在一起，为有需要的家庭准备并分发了 30 份完整的火鸡晚餐。有关我们计划的更多信息，请访问 BethelRotary.org/
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
哪种类型的 AI 系统最适合您的管理风格？
本文根据管理者的投资决策管理风格，将管理者分为三类：投射型、迭代型和实用评估型。具有投射型时间基调的管理者更注重未来，专注于实验和创新。具有迭代型时间基调的管理者更注重过去，关注既定的协议和惯例，而具有实用评估型时间基调的管理者则介于两者之间——他们最关心的是业务的当前需求和需要。
引用：Overney、Cassandra、Saldías、Belén、Dimitrakopoulou、Dimitra 和 Roy、Deb。2024 年。“SenseMate：一种用于定性数据分析的可访问且适合初学者的人机交互平台。”
社区组织在利用定性数据分析或意义建构的力量来理解其选民提出的不同观点和需求方面面临挑战。意义建构最耗时且乏味的部分之一是定性编码，即在大量非结构化的社区输入语料库中识别主题的过程。定性编码的挑战是实现高编码者之间的可靠性，尤其是在专家和初学者意义建构者之间。在这项工作中，我们介绍了 SenseMate，这是一种旨在帮助定性编码的新型人机交互系统。SenseMate 利用理性提取模型，这是一种新的机器学习策略来半自动化意义建构，它可以产生主题建议和人类可解释的解释。这些模型是在波士顿人生活经历的数据集上进行训练的，该数据集由专家意义建构者对主题进行了注释。我们通过一个以人为本的迭代设计过程将理性提取模型集成到 SenseMate 中，该过程围绕从广泛的文献综述中得出的四个关键设计原则展开。设计过程包括三次迭代，并不断得到来自社区组织的七名人员的反馈。通过一项涉及 180 名新手感知者的在线实验，我们旨在确定人工智能生成的建议和原理是否会减少编码时间、提高编码者之间的可靠性（即 Cohen 的 kappa 值），并尽量减少新手和专家编码决策之间的差异（即参与者答案的 F 分数与专家金标签的比较）。我们发现，虽然模型建议和解释使每个分析单位的编码时间增加了 49 秒，但它们使编码者之间的可靠性提高了 29%，编码 F 分数提高了 10%。关于 SenseMate 设计的有效性，参与者报告说该平台通常易于使用。总之，Sensemate (1) 是为没有技术背景的初学者感知者构建的，这是先前工作不关注的用户群，(2) 实现原理提取模型来推荐主题并生成解释，这比大型语言模型更具优势
气候变化对橄榄适合性领域的影响
摘要每个人都越来越感受到气候变化的影响。在农业地区的作物生产中特别观察到这种影响。橄榄栽培最广泛的地区，以及气候变化的影响最多的地区是地中海地区。türkiye的橄榄种植主要在爱琴海和地中海地区进行。本研究旨在根据气候变化预测来确定橄榄适合区域的变化。在研究中使用了三种不同的全球气候模型（HADGEM2-E，GFDL-ESM2M和CSIRO）。根据生物气候参数计算每个数据集的平均值。WorldClim数据用作参考气候数据。使用RCP 4.5和RCP 8.5投影数据进行了研究。三个不同时期的数据 - 参考期，使用2050年代和2080年代的年。Maxent和Bioclim物种分布模型用于生成橄榄的适用性图。在Bioclim模型中，在RCP 4.5 2050，RCP 4.5 2080，RCP 8.5 2080和RCP 8.5 2050期间中，在非常合适的区域中，在非常合适的地区下降了8％，18.6％，20％和23.4％。与参考期相比，在RCP 4.5 2050，RCP 4.5 2080，RCP 4.5 2080，RCP 8.5 2080和RCP 8.5 2050中，在非常合适的区域中的59.3％，40.6％，69.7％和5.8％下降了59.3％，40.6％，69.7％和5.8％。橄榄的平均AUC值为0.874，标准偏差为0.002。获得的AUC测试值表明该模型对橄榄敏感且描述性。