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ARALDITE 570 / ARADUR 2954 复合系统
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关于量子复合系统复杂性的注释
摘要：量子系统的联合概率分布一般不存在，解决这一问题的关键是Ohya发明的复合态。通过输入态的Schatten分解（即一维正交投影）构造的Ohya复合态显示了输入系统和输出系统状态之间的相关性。1983年，Ohya应用这种复合态提出了量子互熵。由于这种互熵满足基本不等式，所以可以说它表示从输入系统通过通道正确传输到输出系统的信息量，在讨论量子系统中的信息传递效率时可能发挥重要作用。由于Ohya复合态是可分离态，因此我们必须更加仔细地研究纠缠复合态。本文旨在研究纠缠复合态的构造，并介绍混合纠缠复合态。本文的目的是探讨复合态构建量子互熵型复杂性的有效性。似乎可以合理地假设，用纠缠复合态定义的量子互熵型复杂性对于讨论从初始系统到最终系统的信息传输效率没有用。
利用无人机传感图像估计农林牧复合系统中树木种植园的位置和高度
摘要 典型地中海树种的人工林对于该地区森林生态系统的恢复至关重要，例如栓皮栎 ( Quercus suber L.)、圣栎 ( Quercus ilex L.) 和大叶松 ( Pinus pinea L.)。虽然传统的森林清查可以提前发现这些人工林中的问题，但所需实地考察的成本和劳动力可能超过其潜在效益。无人机 (UAV) 为传统清查和单树测量提供了一种廉价实用的替代方案。我们提出了一种根据遥感图像估算单树高度和位置的方法，该图像使用集成 RGB 传感器的低空飞行无人机获取。2015 年夏天，一架低空飞行 (40 米) 六旋翼飞行器拍摄了埃武拉大学一片 5 公顷的树林。根据这些图像创建了 3D 点云和正射影像。点云用于识别局部最大值作为树木位置和高度估计的候选。结果表明，使用无人机测量的松树高度可靠，而橡树的可靠性取决于树木的大小：较小的树木尤其成问题，因为它们往往具有不规则的树冠形状，导致更大的误差。然而，误差显示出强烈的趋势，可以生成足够的模型来改进估计。
