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TAVAKOLI，Armin 等人。量子理论中的上下文相关性的界限和模拟。在：PRX quantum，2021 年，第 2 卷，第 2 期，第 020334 页。doi：10.1103
我们在广义语境场景中引入了一组量子关联半定松弛层次。这构成了一个简单而通用的工具，用于限制量子语境的量级。为了说明它的实用性，我们用它来确定几个非语境不等式的最大量子违反，这些不等式的最大违反程度以前是未知的。然后，我们进一步用它来证明某些准备语境关联不能用纯态来解释，从而表明混合态是语境不可或缺的资源。在本文的第二部分，我们将注意力转向一般操作理论中准备语境关联的模拟。我们引入了模拟准备语境的信息成本，它量化了模拟经典或量子模型中的语境关联所需的额外信息（否则是被禁止的）。在这两种情况下，我们都证明了使用半定松弛层次的变体可以有效地限制模拟成本，并且我们在最简单的奇偶校验无关复用上下文场景中精确计算它。
计划准备指南垂直...
垂直基础设施过程依赖于审查，建立和检查允许的工作的计划。本指南确定了清晰易于阅读的施工图所需的方法和要求。一组好的图纸将识别并突出提出的工作，并将忽略无关的信息。虽然需要一些背景信息，但这将在封面和附近地图上大部分总结。计划表应清楚地显示拟议的设计，同时避免不适用于提议的垂直基础设施改进的额外信息/线条。在计划表中，建议的工作将被突出显示，而其他信息逐渐消失（即道路计划将强调道路信息和褪色的公用事业信息，而照明计划将突出显示受影响的照明元素（例如新赛道和导体），而未影响的照明元素则逐渐消失）。不必要的信息，例如详细的现场计划或不必要的线条工作，应从图纸中省略。本指南中包含的信息提供了信息，以帮助设计工程师确定必要和必要的内容，而不是不必要和分散注意力。II。 许可施工图II。许可施工图
指令 s-cat n° 17500
根据 2008 年 7 月 11 日第 216822 号 DGA/DET 决定，MAN 部门负责人 (RP MAN) 负责作为该领域的技术主管 (TA) 进行审批。批准某种含能材料的通用用途旨在评估该材料预期的通用用途。此次评估涵盖以下几点： - 对于相应的通用用途，能够保证达到令人满意的安全水平的特性描述； - 这些特性随时间的稳定性； - 制造的可重复性。前两点的评估依据STANAG 4170及其相关文件AOP 7中描述的原则和方法进行，该评估基于对材料的物理化学、稳定性、灵敏度、安全性和老化特性的确定。这些特性是通过针对附录 3 中定义的每种使用类型的特定批准计划确定的，该计划的实施是批准申请人的责任。如果根据本附件获得的特性不符合附件 4 中提出的标准，则只有提供额外信息但仍能保证达到令人满意的安全水平，才可给予批准。制造可重复性的评估是根据制造商和进行材料特性分析的实验室进行的审核以及对制造商提供的文件的研究进行的。
Netmarble AI 中心的 WMT21 自动后期编辑共享任务提交
本文介绍了 Netmarble 提交的针对英语-德语语言对的 WMT21 自动后期编辑 (APE) 共享任务。首先，我们提出了一种训练阶段的课程训练策略。Facebook Fair 的 WMT19 新闻翻译模型被选中来参与大型且强大的预训练神经网络。然后，我们在每个训练阶段使用不同级别的数据对翻译模型进行后训练。随着训练阶段的进行，我们通过在不同训练阶段逐渐添加额外信息，让系统学会解决多项任务。我们还展示了一种将大量额外数据用于 APE 任务的方法。为了进一步改进，我们在微调阶段应用了动态加权平均的多任务学习策略。为了使用有限的数据对 APE 语料库进行微调，我们添加了一些相关的子任务来学习统一的表示。最后，为了获得更好的性能，我们在后训练和微调期间利用外部翻译作为增强机器翻译 (MT)。实验结果表明，我们的 APE 系统在开发数据集上显著提高了所提供的 MT 结果的翻译，TER 和 BLEU 分别提高了 -2.848 和 +3.74。它还证明了其在测试数据集上的有效性，质量高于开发数据集。
哲学/残疾研究 2272F (570) 生物伦理学 ...
生物伦理学与残疾 2022-2023 年秋冬 讲师：John Heng 电子邮箱：jheng@uwo.ca 课程信息 上课时间：星期四：上午 11:30 - 下午 2:30（BH112） 日历说明：介绍道德推理如何帮助识别和解决医疗实践、护理、卫生政策和研究中新出现的残疾相关情况。规范伦理学、医疗保健哲学和残疾研究模型用于案例研究讨论。先决条件：反先决条件：残疾研究 2272F/G、以前的残疾研究 2072F/G、以前的哲学 2072F/G、以前的哲学 2071E。额外信息：3 小时，与残疾研究 2272F/G 交叉列出。课程权重：0.50 广度：B 类 科目代码：哲学 注意：除非您具备本课程的先决条件，或获得院长的特别许可，否则您可能会被取消参加本课程，并且该课程将从您的记录中删除。此决定不得上诉。如果您因不具备必要的先决条件而被取消参加课程，您的费用将不会得到调整。学生应遵守国王学院政策和公共卫生指令（例如有关疫苗接种和戴口罩）中更新的所有 COVID-19 相关协议。有关 COVID-19 协议的信息可在此处获取 https://www.kings.uwo.ca/covid-19/
城市与气候行动
本报告采用各国政府提供的官方数据以及联合国人居署从合作伙伴处收集的额外信息编制而成。请各城市和国家更新与其相关的数据。必须认识到，数据因定义和来源不同而有所差异。尽管联合国人居署会尽最大可能核查所提供的数据，但信息准确性的责任在于数据的原始提供者。本报告所含信息不提供任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、适用于特定用途和非侵权担保。联合国人居署明确不对此类数据的准确性或完整性作出任何担保或陈述。在任何情况下，联合国人居署均不对因使用本报告而发生或遭受的任何损失、损害、责任或费用负责，包括但不限于与此相关的任何过失、错误、遗漏。用户自行承担使用本报告的风险。在任何情况下，包括但不限于疏忽，联合国人居署或其附属机构均不对任何直接、间接、偶然、特殊或结果性损害承担责任，即使联合国人居署已被告知有此类损害的可能性。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
主QLMN（量子，光，材料和纳米科学）
titre du阶段 /实习标题：通用确定性单离子“植入器”设置，具有纳米准确性简历 /由特定掺杂材料制成的量子量子电路，是用于量子通信和计算的基础。但是，由于非确定性离子源和准确性限制，当前的离子植入技术面临局限性。我们在这里建议为半导体和量子技术中的应用开发高精度，通用的“植入器”设置。为此，我们将利用由原子束的电离产生的每个电子/离子对之间的相关性，以根据电子给出的额外信息积极控制离子传递轨迹，如CS原子[Phys [Phys] [Phys。修订版应用11，064049，2019：https：//doi.org/10.1103/physrevapplied.11.064049]。在亚纳米尺度上的受控离子来源的这种开发将打开植入，蚀刻，沉积和成像实验的独特视角，并将允许在半导体领域开发革命性的分析工具。为此，我们将通过使用飞秒脉冲多光子离子化来使原子束系统适应纤维原子束系统，从而产生“冷”离子源以提高准确性。其他离子的使用将使我们能够实现精确的离子轨迹控制和确定性的单离子创建。实习将包括在现有设置上使用CS测试该方法。可能在博士学位中的下一步将包括开发确定性的BI或N来源，以与新的FIB列集成以最终实现纳米尺度植入。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据方法的出现，包含上下文信息的方法被更广泛地使用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，出现了新的方法挑战。标准变化检测和准确性评估技术主要依赖于统计评估单个像素。对于表现出形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，此类评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估描述现实世界对象的这些额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否在几何上、类别上或两者上发生了变化？我们何时可以将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来进行几何重叠、形状面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。