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World File Search System估计
量子记忆辅助可观察的估计
对多数观测的估计是量子插入处理的必不可少的任务。通常，通常可以将Obsavables分解为多倍的Pauli字符串的加权总和，即单价Pauli矩阵的张量产物，可以用低深度的Clif-Ford Circits轻松测量。但是，在这种方法中，射击噪声的积累严重限制了有限数量的测量值的可实现差异。我们引入了一种新颖的方法，称为连贯的Pauli总结（CPS），该方法通过利用访问单一量子量子存储器来避免这种限制，在该记忆中可以存储和确保测量信息。cps可减少给定方差所需的测量数量，该测量值与分解可观察到的Pauli字符串数量线性缩放。我们的工作表明了单个长相位量子记忆如何在基本任务中有助于多数Quantum设备的操作。
估计爱尔兰蓝色碳栖息地的当前和未来盐泥区域和碳存储
盐玛希人可以保护海岸免受风暴潮和侵蚀，是用于繁殖和庇护鸟类和鱼类的重要生态系统，并隔离了土壤中的大量碳。天然植物的泥浆和未来的海平面上升将有助于新的盐玛什组，而其他托管调整项目可以提高国家能力以满足气候目标。在这项研究中，我们正在研究爱尔兰盐木的当前和未来范围，并估计其碳储量潜力。根据文献和公开可用的GIS数据确定当前盐木的区域。使用来自邻近陆地陆地海洋潮汐仪的平均水位数据和极端水位数据分析了现有盐晶的潜在自然发展和扩展。此外，在全国范围内的各种盐板运动中确定了多达1 m深的土壤中的碳储存，并进行了大规模估计未来的蓝色碳潜力。结果表明，例如都柏林县的盐玛希人可能会从181公顷增加到227公顷，这是由于天然盐晶膨胀，可能会增加22,688 mg c org储存的碳，并避免排放83,264 T CO 2。然而，盐marsh深度在碳固相中起着重要作用。因此，当仅在10厘米深的土壤中考虑碳储存时，估计的碳储存增加减少到1,588 mg c org和5,828 t CO 2发射。此外，我们的结果表明，爱尔兰盐业植物比中国或美国的物种更少，从而降低了全球蓝色碳估计。这项研究的结果将成为经理和政策制定者估计盐玛什和计划托管调整项目的碳信用潜力的基础。
3D姿态估计和2D轨迹预测
根据给定序列预测人体运动是计算机视觉和机器学习中一项具有挑战性且至关重要的任务，它使机器能够有效地理解人类行为。精确预测人体姿势和运动轨迹对于各种应用都具有重要意义，包括自动驾驶、机器人技术和虚拟现实。本文提出了一种新方法来解决估计以 3D 姿势或 2D 轨迹表示的人体运动，以及使用 2D 图像和人体姿势/位置序列联合预测未来运动的相互关联的任务。我们提出了一种编码器-解码器架构，该架构利用具有自注意机制的 Transformer 网络，利用视觉上下文特征，结合 LSTM 来建模人体运动运动学。我们的方法在数量和质量上都比现有方法表现出持续显著的改进。在各种公共数据集上进行的大量实验，例如用于 3D 人体姿势估计的 GTA-IM 和 PROX，以及用于 2D 轨迹预测的 ETH 和 UCY 组合数据集，表明与当前最先进的方法相比，我们的方法大大减少了预测误差。
nerd：啮齿动物密度的数值估计
侵入性啮齿动物在全球约90％的岛屿上存在，对地方性和本地岛屿物种构成了严重威胁，并使啮齿动物消除了岛屿保护的核心。空中广播是分散啮齿动物诱饵的首选方法。因此，必须实时生成准确的诱饵密度图，以最大程度地利用空中分散方法来最大化啮齿动物消除运动的效率。传统上，保护主义者依靠地理信息系统（GIS）生成的地面诱饵分散图。但是，这种方法是耗时的，并且基于未经测试的假设。为了提高航空运营的准确性和效率，我们开发了书呆子（啮齿动物密度的数值估计），这是一种执行高度精确计算并立即结果的算法。在其核心上，书呆子是一种概率密度函数，它描述了地面上的诱饵密度，这是啮齿动物桶和直升机速度的孔径直径的函数。我们通过在两个岛屿啮齿动物的消除运动中成功利用模型来证实该模型的有效性：在墨西哥太平洋的圣贝尼托·奥斯特（San Benito Oeste）（400公顷）上消除小鼠，而在墨西哥加勒比海的Banco Chonchorro的Cayo Centro（539 HA）上消除了船只大鼠。值得注意的是，Cayo Centro运动是迄今为止在湿的热带岛屿上进行的最大啮齿动物。我们已经证明了书呆子的效率及其显着降低大规模消除啮齿动物运动的整体成本的潜力。
使用基于模型的森林的观察数据的异质治疗效应估计
摘要估计异构治疗效应对许多学科引起了极大的兴趣，最值得一提的是医学和经济学。到目前为止，当代研究主要集中在连续和二元响应上，在传统上，即使在某些模型误差下，也可以通过线性模型估算异质的治疗效果，从而允许估计恒定或异构效应。更复杂的生存，计数或顺序结果的模型需要更严格的假设，以可靠地估计治疗效果。最重要的是，非挑剔的问题需要对治疗和预后效应进行联合估计。基于模型的森林允许同时估计协变量依赖性治疗和预后效应，但仅用于随机试验。在本文中，我们建议对基于模型的森林进行修改，以解决观察数据中的混杂问题。在特殊性中，我们评估了最初由Robinson（1988，Conemenice）提出的正交策略，该策略是针对广义线性模型和转化模型中异质治疗效果估计的基于模型的森林的背景。我们发现，该策略在具有各种结果分布的模拟研究中降低了混杂效应。我们通过评估Riluzole对肌萎缩性侧面硬化的进展，证明了生存和顺序结局的异质治疗效应估计的实际方面。
使用分层变压器前序和早期基于映射的基因组大小估计
现在几乎可以测量植物的所有部分，但是评估植物基因组的大小仍然具有挑战性。尽管可以在显微镜下测量染色体大小（Albini，1994），但通常未知单细胞中所有DNA分子的合并长度。在第一个拟南芥基因组序列释放近25年后，对于最重要的模型之一而言，这甚至是正确的。最初，诸如Reassociation Kinetics之类的生化方法（Leutwiler等人，1984），Feulgen光度法（Bennett＆Smith，1991），定量凝胶印迹杂交（Francis等人。，1990年），Southern印迹（Fransz等人，2002）和流式细胞仪（Arumuganathan＆Earle，1991; Bennett＆Leitch，2011）。不幸的是，这些实验方法依赖参考基因组（Bennett等人。，2003）。下一代测序技术的兴起（Metzker，2010年）启用了基于K-MER配置文件或唯一K-Mers计数的新方法（Li＆Waterman，2003;Marçais＆Kingsford，2011年）。水母（Marçais＆Kingsford，2011年），Kmergenie（Chikhi＆Medvedev，2014年），
使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计
schrödinger操作员的小规模传播和光谱估计值
d≥2的可能具有正（d -1）-hhusdor效法。 在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。 作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。 到现在为止，这个猜想仍然开放。 然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。 在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。 另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。 的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。 尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。可能具有正（d -1）-hhusdor效法。在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。到现在为止，这个猜想仍然开放。然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。
多传感器数据融合，以改善物理量的估计和预测
最重要的是，我对全能的真主表示最深切的感谢，他的无限怜悯和无限的恩典在整个旅程中引导了我。我还要对我的主管教授扬·伦德格伦（Jan Lundgren）教授和共同裁员马蒂亚斯·奥尼尔斯（Mattias O'Nils）教授的坚定支持，指导和鼓励。他们的指导一直在我从工程师转变为研究人员的转变中发挥了作用，使我有能力以有意义的方式为社会做出贡献。我对孟加特·奥尔曼（Bengt Oelmann）的审查并提供了宝贵的反馈。我衷心感谢我在该部门的同事们的持续支持，协作精神和表现的行政援助。最后，对我的父母做了无数牺牲以支持我的旅程。您应该得到一切，我很自豪地说您是世界上最好的父母。对我的妻子和两个男孩，他们对我的爱与信仰是我最大的力量。在我们分享的每一刻，我都非常感谢。愿这些记忆是时间的标记，共同度过了良好的时间。
估计经典和量子天空状态的模式
在这篇综述中，我们讨论了有关机器学习算法开发的最新结果，用于表征磁性的磁性磁纹理，这些磁性质地源自Dzyaloshinskii - Moriya - Moriya相互作用，该相互作用竞争了Heisenberg在Ferromagnets中的Heisenberg同型交换。我们表明，对于经典的自旋系统，有一系列的机器方法，可以根据几个磁化快照的基础，允许其准确的相位进行分类和定量描述。反过来，对量子天空的研究是一个较少探索的问题，因为对使用经典超级计算机进行此类波浪函数的模拟存在基本局限性。一个人需要找到模仿近期量子计算机上量子天空的方法。在这方面，我们讨论了基于从投影测量值获得的斑点数量有限的量子天空状态来估算经典对象的结构复杂性的实现。