XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二元
太阳能社区。利。 m矮人双二元 - ...
摘要我们对四个完全对流的“双”宽二进制的旋转和出色活性进行了研究。每对中的组件具有（1）星形统计结果，它们是普通型 - 运动二进制文件，（2）Gaia BP，RP和2Mass J，H和K S幅度在0.10 mag之内匹配，并且（3）大概是相同的年龄和成分。我们报告了所有组件的长期光度法，旋转周期，多型Hα等效宽度，X射线照明，时间序列径向速度和斑点观测值。虽然可能会希望双胞胎组件具有匹配的磁性属性，但事实并非如此。GJ 1183 AB的长期光度法表明，A比B上的斑点活性持续更高，这一趋势与L X中的58％±9％强58％±9％相匹配，HHα平均强26％±9％ - 尽管A = 0.86天的旋转周期和B = 0.68天，但该范围与旋转范围相似，并在此旋转范围，并且旋转了范围。年轻的βPIC移动组成员2MA 0201 + 0117 AB显示出一个始终如一的活性B成分，在L X中强3.6±0.5倍，平均Hα强52％±19％，在A = 6.01天旋转，在A = 6.01天，B = 3.30天。最后，NLTT 44989 AB显示出显着的差异，对Spindown Evolution的影响 - B持续Hα发射，而A显示吸收，B在L X中强39±4倍，大概是由于令人惊讶的不同旋转周期= 38天= 38天，B = 6.55天。最后一个系统KX COM具有未解决的径向速度伴侣，因此不是双胞胎系统。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
Toffoli-Hadamard 路径和的完备性以及量子计算的二元片段
“路径求和”形式主义是一种符号化操作描述量子系统的线性映射的方法，也是用于形式化验证此类系统的工具。我们在此给出了该形式主义的一组新重写规则，并表明它对于“Toffili-Hadamard”是完整的，这是量子力学最简单的近似通用片段。我们表明重写是终止的，但不是汇合的（这是片段普遍性所预期的）。我们使用路径求和和图形语言 ZH-Calculus 之间的联系来实现这一点，并展示了公理化如何转化为后者。最后，我们展示了如何丰富重写系统以达到量子计算二元片段的完整性——通过将具有二元 π 倍数的相位门添加到 Toffili-Hadamard 门集来获得——特别用于量子傅里叶变换。
用于二元模式分类的量子神经网络的负对称性
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果，但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中，我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点，我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式（我们称之为负对称），从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性，QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架，通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明，负对称性是 QNN 的基本属性，而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明，负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。
通过增加潜热来增强二元硝酸盐混合物的热能储存
致谢 ................................................................................................................ iii 摘要 ................................................................................................................................ iv 插图列表 ................................................................................................................ vii 第 1 章。介绍 ............................................................................................................. 1 1.1 热能存储 (TES) ...................................................................................... 2 1.2 相变材料 ...................................................................................................... 3 1.2.1 聚光太阳能发电厂 ............................................................................. 4 2.文献综述 ............................................................................................. 6 3.方法论 ............................................................................................................. 8 4.讨论 ............................................................................................................. 10 4.1 特性 ............................................................................................................. 10 4.2 结果和分析 ............................................................................................................. 10 5.结论................................................................................................................ 14 参考文献................................................................................................................ 15 个人简介.............................................................................................................. 18
超越二元对立——酷儿人工智能，共创包容未来
许多人工智能系统都依赖于标签，即在给定输入后，从一系列标签中选择一种来描述它。面部识别技术也是如此，其输入是一张脸，标签通常基于二进制系统，将数据分为男性/女性、儿童/成人和人类/动物等类别。近年来，计算机科学、人工智能和信息学领域的学者们对面部识别技术在种族和性别方面存在的问题进行了批判性研究，并指出了该技术存在的问题 [1,2,3,4]。先前的研究已经发现了一些关键问题，这些问题引发了人们对该技术的可靠性甚至实用性的担忧。例如，用于训练这些系统的数据通常不具代表性。在大多数情况下，绝大多数是白人和男性，这意味着肤色较深的女性被误分类的比例不成比例，正如对面部识别性别分类系统的综合分析所发现的那样 [1]。此外，训练数据集通常由从社交媒体 [5] 中抓取的图像组成，这意味着（除了隐私问题之外）它们只捕获那些使用社交媒体的人，具体
自发的二元行为预测人际神经同步的出现
跨大脑神经活动的同步——人际神经同步 (INS)——正在成为社会互动的有力标志，可预测多人协调、沟通和合作的成功。由于人们对 INS 的起源了解甚少，我们测试了 INS 是否以及如何从自发二元行为中产生。我们记录了神经活动 (EEG) 和人类行为 (全身运动、眼球运动和面部表情)，同时指示参与者的二元组互相看对方而不说话或做出共同言语手势。我们进行了四个基本观察。首先，尽管没有结构化的社交任务，但只有当参与者能够看到对方时，INS 才会自发出现。其次，我们表明，这种自发的 INS 包含特定的光谱和地形轮廓，不仅反映了神经活动的个人内部调节，而且反映了神经活动的实时和二元组特定耦合。第三，利用最先进的视频图像处理和深度学习，我们提取了三种显著的社会行为线索（身体运动、眼神交流和微笑）的时间展开，并证明这些行为在二元组中也会自发同步。第四，我们探讨了这种同步社会行为中 INS 的相关性。利用互相关和 Granger 因果关系分析，我们表明同步社会行为可以预期 INS，事实上，这种行为是 Granger 导致 INS 的。这些结果为在自然和不受约束的条件下研究人际神经和行为同步提供了概念验证证据。最重要的是，结果表明，INS 可以被概念化为两个耦合神经系统的一种新兴特性：一种由实时二元行为促进的同步现象。
NASA继续进行二元营养素太空发酵食品研究
NASA国际空间站和游戏改变开发计划的领导者努力协调使用备用包进行额外的Bionutients-2实验所需的船员时间。这将研究的时间表扩展到了将近六年的轨道上，从而使额外的实验中有价值的船员观察和数据可应用于后续实验Bionutrients-3，该实验在2024年4月完成了其模拟宇航员实验，并计划
放松和惩罚：一种新型的双重二元超参数优化方法
近年来，双重方法已经非常受欢迎，可以在机器学习模型的有效估计高维超参数上。迄今为止，二进制pa-Rameters是通过连续放松和四舍五入策略来处理的，这可能导致解决方案不一致。在这种情况下，我们通过基于适当的罚款术语求助于等效的连续二线重新构造，以应对混合二元超参数的挑战优化。我们提出了一个算法框架，在合适的假设下，可以保证提供混合二进制解决方案。此外，该方法的一般性允许在提议的框架内安全地使用现有的连续折叠求解器。我们评估了两个特定的机器学习问题的方法的性能，即，回归问题中的群 - 符号结构的估计和数据蒸馏问题。报告的结果表明，我们的方法具有基于放松和舍入的最新方法竞争。
评论：低渗透性多孔媒体中的二元前流
摘要广泛使用的达西定律指定流体流量的达西速度与驱动流动的压力梯度之间的线性关系。但是，研究表明，当压力梯度充分低时，在低渗透性多孔培养基（例如粘土和页岩）中，达西速度可以表现出非线性依赖性对压力梯度的依赖性。此phe-nomenon被称为低速性非darcian流或携带前流。本文对低渗透性多孔培养基中携带前流的理论，实验数据和建模方法进行了全面综述。审查首先概述了携带前流的基本机制，这些机制调节了独特特征，例如Darcy速度对压力梯度的非线性依赖性及其与流体 - 岩石相互作用的相关性。随后进行审查进行了详尽的汇编，对在各种低渗透性的土地材料中进行的实验研究进行了彻底的汇编，包括紧密的砂岩，页岩和粘土。接下来，审查了为了拟合和解释实验数据而开发的经验和理论模型和仿真方法。最后，审查强调了进行和解释携带前流实验的挑战，并提出了未来的研究方向。通过分析以前的实验研究，该综述旨在为寻求增强其对低渗透性土地材料中流体动态的研究人员和从业人员提供宝贵的资源。这提供了有关在众多天然和工程过程中应用前携带流量的应用，例如页岩油和天然气回收，低渗透性含水层中的污染物运输以及核废料的地质处理。