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World File Search System饱和点
全息熵不等式和纠缠楔嵌套的拓扑结构
简介。近年来，根据纠缠模式对量子态进行分类和研究的重要性已被揭示。一类重要的量子态是那些可以通过最小割方法计算纠缠熵的量子态。该方法假设状态可以用辅助“块”结构表示，通常是张量网络或——在全息对偶 [1] 中——块几何。最小割方法将区域 X 的纠缠熵等同于块割的权重，它将 X 与 ¯ X （X 的补集）分开。该方法适用于大键维度的所有随机张量网络状态 [2]，并且——在全息对偶中——对 Ryu-Takayanagi 提案 [3 – 6] 中的主导面积项有效。本文关注最小割方法所暗示的纠缠熵约束。由于应用于全息对偶，此类约束通常被称为“全息熵不等式”。 “在假设的熵分配给区域的向量空间（熵空间）中，每个全息不等式的饱和点都是一个超平面。因此，所有全息不等式允许的熵集称为“全息熵锥” [7] 。进一步遵循全息命名法，我们将割线权重称为“区域”。最简单的全息不等式，称为互信息一夫一妻制 [8] ，是
升级 PC - 世界无线电史
乍一看，这一切似乎都很简单。电视将迎来辉煌的数字化未来。数字传输意味着大量的频道，这正是人们想要的，不是吗？有很多选择。丰富的体育赛事、随时观看的热门电影、足够的小众节目空间等等。让我们坐下来享受它，而广播公司则大赚一笔。但结果可能并非如此。事实上，目前存在如此多的问题，以至于广播和电子行业的许多人可能正在诅咒数字电视首次提出的那一天。最令人担忧的是数字电视是一场赌博。据说模拟电视几年后就会关闭，到那时我们将享受到更多种类的节目，以及更优质的视觉和声音。但这一切都取决于公众是否对数字电视充满热情。如果结果是一场代价高昂的灾难，我们可能只能使用现有的服务。数字广播公司将需要他们所能聚集的所有营销力量：数字电视机顶盒将得到补贴这一事实表明，说服公众使用数字电视并非易事。最重要的考虑因素是公众可能的反应。人们已经进行了大量观看，并且必须对提供给他们的内容感到满意。事实上，饱和点早已过去。近年来，用于观看的总小时数略有下降。这并不奇怪：人们的时间还有很多其他需求。无论提供多少频道，观看量都不太可能大幅增加。尤其是当我们必须适应所有的互联网浏览时
对象检测和跟踪
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
驱动长期发展的量子技术的技术阶段
Quantum Circuit 2025 2019 2029 0.960 0.096 0.890 12,711 3,757 12,019 0.927 0.001 Quantum Optics 2017 2016 2025 0.266 0.097 0.900 1,208 1,119 2,360 0.993 0.001 Note : values of the 𝑡𝑡 𝑚𝑚 , ∆𝑡𝑡 and k are estimated by logistic model as described in methodology.通过Bootstrap方法估算具有95％置信度的最小参数和最大参数，它们显示了引导程序分析中的置信区域。r 2值（确定系数）是可以通过解释变量来解释的因变量或响应变量中方差的比例。f检验的p值评估总体模型是否非常适合数据。根据等式（2），每个阶段由三个参数确定。在曲线（T M）中表示成熟度阶段的中点或开始（50％），（K）表示饱和度。这些参数中的每个参数都具有y - 和x轴的值。在生长曲线中，x轴代表年内的时间，y轴代表每个参数的值。例如，Qubit S-Curve的饱和点（k）为61.131，这意味着量子技术有望在2035年达到限制（请参见表2）。直到逻辑模型的10％表示增长阶段，直到成熟度阶段为50％，直到成熟度阶段为50％，直到90％的增长阶段。使用Loglet Lab软件估算模型的所有参数。
原始发表论文的引文（记录版本）：Rajendra Babu Kalai Arasi, A., Smith, A., Roy Chowdhury, N. et al (2024)。超级电容器
超级电容器和可充电电池都是储能设备，其中一种的性能优势传统上是另一种的弱点。电池受益于卓越的储能容量，而超级电容器具有更高的功率和更长的循环寿命。这些设备在电动汽车和电网储能应用中的快速应用正在推动它们的进一步发展和生产。积累和理解这两种设备技术的现有知识将为这两个有着共同目标的不同领域未来研究和开发的进展奠定基础。因此，在这篇评论中，我们汇总了过去 18 年超级电容器和电池的能量功率性能趋势，以预测未来十年这些技术的发展方向。我们特别讨论了每种技术在储能领域的影响及其对混合研究的影响。趋势预测表明，到 2040 年，性能最佳的非对称和混合超级电容器在能量密度 (ED) 方面可以与目前正在开发的商业电池技术相媲美。在功率密度 (PD) 方面，电池技术可以实现与某些基于双电层 (EDL) 的超级电容器相当的性能。对于某些应用，我们预见到这两种设备将继续混合以填补能量功率缺口，从而使增强 ED 对 PD 的惩罚变得微不足道。这种预期的改进最终可能会达到饱和点，这表明一旦达到一定水平的 ED，任何进一步的指标增强只会导致与 PD 的严重权衡，反之亦然。在这些技术中观察到的饱和也促使人们探索新的途径，特别强调可持续性，以使用可再生材料和方法实现高性能。
对象检测和跟踪-ARXIV
有效而准确的对象检测是计算机视觉系统开发的重要主题。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。该项目旨在集成现代技术以进行对象检测，目的是通过实时性能实现高精度。在许多对象识别系统中，对其他计算机视觉算法的依赖是一个重要的障碍。在这项研究中，我们完全使用深度学习技术完全解决了端到端对象检测问题。使用最困难的公开数据集对网络进行培训，该数据集用于年度项目检测挑战。需要对象检测的应用程序可以使系统的快速而精确的发现受益。1。简介对象检测是与计算机视觉和图像处理相关的众所周知的计算机技术。随着深度学习技术的出现，对象检测的准确性大大提高。它重点是检测数字图像和视频中某个类别（花，动物）的对象或实例。有各种应用，包括面部识别，角色识别和媒体计算器。1.1十年前的问题陈述，许多计算机视觉问题已经达到了饱和点。但是，由于深度学习技术变得越来越流行，因此这些问题的准确性已大大提高。图像分类器阳离子被视为图像类别的预测指标，是主要问题之一。图像本地化是一项相当具有挑战性的任务，系统必须预测图像中单个对象的位置类（对象周围的边界框）。对象检测是最具挑战性的问题（此项目），因为它同时结合了本地化和分类。在这种情况下，图片将是系统的输入，系统将生成一个边界框以及与图像中每个对象匹配的功能。
SGLT-2抑制剂：糖尿病和CKD和CHF（和痛风？）...
高血糖是糖尿病的标志性特征。血糖和血红蛋白A1C是指导驱动的标记物，可用于诊断和监测治疗。但血糖只是这种系统性代谢疾病的1个，该疾病也具有肿胀的弹药成分。“成功”对血糖的积极控制在防止心血管和肾脏损害的发作和进展方面取得了有限的成功。我们的许多患者仍然因缺血性心脏病，心力衰竭，周围动脉疾病和肾脏疾病而挣扎。已经有几种新的美国食品药物管理局（FDA） - 批准治疗2型糖尿病的药物，其中一些药物使用独特的生理靶向机制来降低血糖。FDA药物批准过程已要求增加注意力研究潜在糖尿病药物对糖尿病的全身成分的影响，而不仅仅是对其降血糖活性。最初的重点是排除意外有害心脉的影响。研究很大，预期计划的详细心血管和肾脏数据收集，心血管事件进行了仔细的裁决。因此，证明了一些能够通过新机制降低葡萄糖的新药物不仅是心脏安全的，而且令人惊讶的是能够降低几种心脏（和肾脏）病态。Jaswaney等人1在本期刊中，讨论了心力衰竭和慢性肾脏疾病的患者中钠 - 葡萄糖共转运蛋白2（SGLT-2）抑制剂的使用，包括患有2型糖尿病的患者。这些药物是降低葡萄糖和A1C水平的有效辅助手段。旨在通过诱导2型糖尿病患者循环胰岛素水平的预期葡萄糖症来起作用，有理由认为它们可以减少一些2型糖尿病的代谢成分，这些成分可能会因高胰岛素血症而恶化。It was a welcome surprise (and a bit confusing) to many of us not practicing primarily in the diabetes arena that the clinical trials for multiple drugs in this class demonstrated effi cacy in decreasing heart failure admissions (for patients with reduced as well as maintained ejection fraction), all-cause and cardiovascu- lar mortality, and progression of chronic kidney disease.，并且在没有2型糖尿病的患者中也发现了这些好处。也许同样令人惊讶的是，心肌梗塞和中风的发生率显然并没有大大减少，2引发了有关作用机制的进一步问题。，但这些好处似乎不太可能来自诱发的葡萄糖尿和由此产生的相对低血糖。那么，痛风如何进入讨论？痛风是一种原型自身弹性疾病，可能发生在长期多尿素血症的患者中（通常将其视为高于乌拉特估计的体内饱和点6.8 mg/dl的水平），这可能导致单次尿素在关节内外及其周围和包括肾脏（包括肾脏）的单次尿素。大多数患者高尿酸血症的生理基础是无效的肠道和肾脏排泄，后者是由于近端小管中尿酸的过量吸收。尽管这是戏剧性