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通过物理吸附和压汞法表征分级有序多孔材料——教程回顾
有关多孔材料性能的研究仍在进行中（与传统沸石相比）。[1,2] 因此，详细了解孔隙结构尤为重要，但对这种复杂孔隙结构的可靠表征仍然是一项重大挑战。为了对此类分级材料进行全面的结构表征，需要结合多种互补的实验技术，例如气体吸附、X 射线衍射 (XRD)、小角度 X 射线和中子散射 (SAXS 和 SANS)、汞孔隙率测定法、电子显微镜（扫描和透射）、热孔隙率测定法、核磁共振 (NMR) 方法、正电子湮没寿命谱 (PALS) 和电子断层扫描。[3–7] 参考文献 [8] 概述了不同的孔径表征方法及其应用范围。图1说明了这些结构表征方法在孔径分析中的应用范围，也就是说，每种方法在孔径分析中的适用性都有限。气体吸附仍然是最流行的方法，因为它可以评估整个范围的微孔（孔宽<2纳米）、中孔（孔宽：2-50纳米），甚至大孔（孔宽>50纳米）。除了气体吸附之外，汞孔隙率测定法还用于表征更大的纳米孔和最大400微米的大孔。因此，气体吸附和汞孔隙率测定法的结合可以获得从孔宽<4纳米到至少≈400微米的广泛范围内的孔结构信息，凸显了这些技术对于多孔材料表征的重要性。经过一个多世纪的专门研究和开发，使用气体吸附对多孔材料进行物理吸附表征的方法已经很成熟。 20 世纪初的开创性实验和理论工作为我们理解气体吸附现象及其在结构表征中的应用奠定了基础。[10]
FreieUniversität柏林关于量子信息的教程...
b）给出Schatten p -Norms的Houlder不平等的陈述和证明。提示：实际上，严格地证明h older的不平等，涉及说明“ von Neumann-neumann-inequality”，事实证明这很复杂。在本练习中，您可以简单地使用它：让A和B为两个矩阵，让S（A）和S（B）分别为A和B的单数值的向量，订购的顺序减少。然后认为
量子电路编程的教程简介在依赖类型的原始Quipper
量子计算机原则上可以在基于现代计算基础架构的某些关键任务上优于常规计算机。实验量子计算处于早期阶段，现有设备尚不适合实用计算。然而，在学术界和工业中，几个研究人员现在都在构建量子计算机（例如，参见[2，12，17]）。量子计算还为编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题[18]：我们应该如何设计用于量子计算的编程语言？我们应该如何编译和优化量子程序？我们应该如何测试和验证量子程序？我们应该如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们专注于使用依赖线性的功能语言原始Quipper-D进行量子电路编程。量子力学的无键属性指出，通常不能复制量子的状态。许多现有的量子编程语言，例如Quipper [10，11]，Qiskit [22]，Q＃[28]，CIRQ [5]或ProjectQ
视频动作理解：教程-DTIC
视频理解是计算机视觉中深度学习研究工作的自然扩展。图像理解领域从人工神经网络（ANN）机器学习（ML）方法的应用中受益匪浅。许多图像理解问题 - 对象识别，场景分类，语义细分等 - 可行的深度学习“解决方案”。 FIXEFFEFFICEDNET-L2当前在Imagenet对象分类任务上拥有88.5％/98.7％TOP-1/TOP-5精度[211，253]。HikVision D模型D在Place2场景分类任务上得分为90.99％的前5个精度[211，322]。hrnet-ocr在CityScapes语义细分测试中的平均值为85.1％[11，40]。自然，许多人希望深度学习方法可以在视频理解问题上取得相似的成功水平。从Diba等人那里绘制。（2019），语义视频理解是理解场景/环境，对象，动作，事件，属性和概念的组合[48]。本文重点介绍了动作理解部分，并通过介绍一组通用的术语和工具，解释基本和基本的概念并提供具体示例，作为教程。我们打算对一般计算机科学受众访问这一点，并假设读者对监督学习有基本的了解 - 从投入输出示例中学习的范式。
量子卷积神经网络的教程（...
摘要 - 纠结神经网络（CNN）是计算机视觉中的流行模型，具有充分利用数据相关信息的优势。但是，如果数据或模型的给定维度太大，CNN的学习效率很大。量子卷积神经网络（QCNN）为使用量子计算环境或提高现有学习模型的性能的方向提供了解决问题的新解决方案。第一项研究将提出一个模型，以通过将CNN的结构应用于量子计算环境，从而有效地解决量子物理和化学中的分类问题。研究还提出了可以使用多尺度纠缠重归于ANSATZ（MERA）的O（log（log（n））深度计算的模型。第二项研究介绍了一种通过在现有计算机视觉中使用的CNN学习模型中添加量子计算来提高模型性能的方法。该模型也可以在小量子计算机中使用，可以通过在CNN模型中添加量子卷积层或用卷积层替换混合学习模型。本文还验证了QCNN模型是否能够通过使用Tensorflow量子平台使用MNIST数据集进行训练与CNN相比，是否能够有效学习。
教程概述 – 低温等离子体 (LTP)
美国能源部的普林斯顿等离子体物理实验室 (PPPL) 是一个等离子体和聚变科学合作国家中心。其主要任务是发展科学理解和关键创新，从而开发出有吸引力的聚变能源。相关任务包括在等离子体科学和技术的广阔前沿开展世界一流的研究，并提供最高质量的科学教育。
欧洲经济一体化（2 SWS）T：教程
- 运用经济学原理分析和评估经济一体化不同阶段对经济绩效的影响。 - 了解在经济一体化条件下国家经济政策的影响如何变化。 - 了解一体化经济中经济政策合作的潜在好处。 - 了解欧洲和欧洲机构的经济和财政政策职责分配。 - 深入了解欧洲经济一体化当前面临的挑战和威胁。 7 推荐先决条件
bld 401（建筑技术）教程材料
混凝土厂及设备包括配料厂生产设备、混凝土搅拌机、运输设备（如混凝土搅拌车、混凝土自卸车）、浇筑设备（如混凝土泵、混凝土斗、升降机、输送机、提升机、灌浆设备）、预制专用设备（如振动台和倾斜台、电池模具、表面处理设备、预应力设备、GRC 设备、蒸汽养护设备、移位设备）。安装设备、混凝土振动、修复和养护设备、混凝土实验室测试设备等都属于此类别。
量子密钥分布的互动学习教程
摘要：我们描述了量子互动学习教程（被子）对量子密钥分布的开发和类评估，这种环境涉及量子力学的令人兴奋的应用。此处描述的被子中使用的协议使用具有非正交极化状态的单个光子在公共通道上生成一个随机共享键，以加密和解密信息。被子致力于帮助上级本科生使用简单的两个状态系统学习量子力学。它积极地参与学习过程，并帮助他们在形式主义与量子物理学的概念方面之间建立联系，而不会损害技术内容。课堂评估表明，经过验证的被子有助于提高学生对相关概念的理解。