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World File Search System低维
低维自旋系统中的定量障碍效应
《管理与治理杂志》（JMG）获得了2023年的ISI影响因子3.3。（2022年的A 2.7）和2024年1月的Scopus CitesCoreTracker（与2023年的CitesCore 6.4相比，在2022年为4.7）。重要的是要认识到这些影响指标具有固有的局限性，并且仅提供对期刊质量和影响的代表，但如果不将焦油作为焦油的使用，它们可能是对期刊学术表现的有用反映。，他们还可以作为为手稿选择合适的期刊和选择论文阅读的读者的作者的宝贵资源。的确，在这一年中，我们收到了814份原始手稿以进行考虑，并接受了36篇文章发表，反映了2023年的657和29个手稿，反映了大约24％和29篇手稿。这标志着原始提交的历史记录，这是自1997年杂志建立以来的第二年。虽然它为联合编辑团队施加了重大的工作负担，但它也证明了该期刊日益增长的国际声誉。鉴于该期刊的创建目的，尤其是使用最先进的研究方法为声音理论所告知的散布政策和实践的知识，我也很高兴观察到我们的读者基础也不断增加。在2024年，JMG的文章下载了405.279次（相比之下，2023年的395.841次和2022年的273,845次），这是该期刊在其28年活动中的新记录。JMG的读者基于下载的位置，遍布世界各地，
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
低维量子纠错开销的下限
量子计算的可行性在很大程度上取决于找到有效的量子误差校正 (QEC) 方案。从理论角度来看，QEC 是量子阈值定理 [ABO97] 的核心，而在实践中，它通常会导致昂贵的开销。部分成本可以归因于需要进行频繁的测量以诊断系统是否出现错误。根据所考虑的架构，这些测量可能难以实现，特别是对于仅限于局部交互的系统。因此，可以访问的可观测量空间受到计算机所在空间的限制。这一观察结果引出了以下自然问题：几何和量子误差校正性能之间的权衡是什么？在空间体积中可以可靠地存储多少信息？在这项工作中，我们表明，当使用量子误差校正时，仅限于几何局部操作和经典计算的架构会产生开销。具体来说，当限制为任意二维局部操作和自由经典计算时，我们表明，操作保护 k 个逻辑量子位的量子代码直至目标误差 δ ，所需的物理量子位数 m 满足
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
年度状态报告-2022-2023InternatioAnl Appl表格2025.cdr低维材料的研讨会（WLDM-2025）14 ...
关于JIIT：建立于2001年，Jiit Noida是1956年UGC法第3条的“被认为是大学”。该研究所是NAAC（MHRD）认可的，NIRF（MHRD）在教学和研究方面排名卓越。最先进的环境条件的校园包括智能建筑，其Wi-Fi连接涵盖了学术街区，教职员工住宅，学生旅馆和Annapurna，可提供愉悦而刺激的氛围。该研究所拥有装备精良的现代实验室，以及以期刊和其他学习材料形式的智力学习资源中心和电子资源。
得分近似，低维数据上扩散模型的估计和分布回收
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是，他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时，扩散模型的得分近似，估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围，用于分布估计。我们表明，通过选择性选择的神经网络体系结构，得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外，基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度，这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
I二年级文凭（电子工程（... ） Jaypee信息技术研究所，诺伊达 M.Tech电子和通信工程 年度状态报告-2022-2023 InternatioAnl Appl表格2025.cdr 低维材料的研讨会（WLDM-2025）14 ...
是指本课程的TME1小节（24d11MA111）的教程类别116，由Lakhveer Kaur博士（LKK）教授
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
抽象的低维生素D水平在1型糖尿病的儿童和青少年中很常见。尽管维生素D状态与血糖con
抽象的低维生素D水平在1型糖尿病的儿童和青少年中很常见。尽管提出了维生素D状态与血糖控制之间的联系，但与控制不良的直接关联尚不清楚。这项研究评估了低维生素D（缺乏症和功能不全）的患病率及其与1型糖尿病青年中HBA1C的关系。2018年6月至9月在利比亚班加西医学中心进行的一项横断面研究包括63名患者（33名女性，30名男性），年龄6至18岁。收集了有关社会人口统计学，HBA1C和维生素D水平的数据。维生素D水平分类为缺乏（<10 ng/ml），不足（10-19 ng/ml）或足够（≥20ng/ml）。血糖控制被归类为良好（HBA1C≤7.5％），公平（7.6％-8.5％）或差（≥8.6％）。使用SPSS第18版的分析表明，患者的平均年龄为12岁（±3.9），BMI为19.18 kg/m²（±3.70），糖尿病持续时间为4.90岁（±3.03）（±3.03），平均HBA1C，平均HBA1C为10.10％（±2.5），平均维生素D水平为17.70 ng/ml（±17.70 ng/ml（±10.8）。在27％的患者中发现缺乏维生素D，36.5％不足，而36.5％足够。在25-羟基维生素D和HBA1C之间观察到弱负相关（r = -0.112，p = 0.38）。低维生素D水平（包括缺乏症和不足）在1型糖尿病的青年中普遍存在。但是，在这项研究中，维生素D状态并未显着影响血糖控制。 引用本文。 Alasbily H，Abdalrahman S，Netfa M，Elemmami A，Aldebani A. 1型糖尿病的儿童和青少年的维生素D状态与血糖控制之间的关联。但是，在这项研究中，维生素D状态并未显着影响血糖控制。引用本文。Alasbily H，Abdalrahman S，Netfa M，Elemmami A，Aldebani A.1型糖尿病的儿童和青少年的维生素D状态与血糖控制之间的关联。Alq J Med App Sci。2024; 7（3）：470-476。 https://doi.org/10.54361/ajmas.247307引言糖尿病是一种以高血糖症为特征的慢性代谢疾病，它在全球范围内具有相当大的健康挑战，因为它会影响所有年龄的人，并且会影响各个年龄的人，并且具有不同疾病的疾病和不同疾病的疾病和临床上的疾病。在糖尿病类型中，1型糖尿病（T1DM）脱颖而出，是一个独特的实体，通过自身免疫性破坏胰腺β细胞的区别，导致绝对胰岛素缺乏症[1]。T1DM的流行病学景观强调了其作为公共卫生关注的重要性，尤其是在儿科人群中。虽然T1DM可以在任何年龄表现出来，但最常见的是在儿童期和青春期。流行病学研究已记录了全球T1DM的不断升高，小儿人群估计每年增加3-5％[2]。T1DM的上升发生率的上升强调了