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World File Search System文茨皮尔斯
文章/书籍信息 - T2R2
我们提出了一种方案，通过量子计算机上的统计抽样来构建相互作用电子系统的单粒子格林函数 (GF)。尽管电子自旋轨道的产生和湮灭算符的非幺正性使我们无法有选择地准备特定状态，但已证明量子比特可以进行概率状态准备。我们提供配备最多两个辅助量子比特的量子电路，以获得 GF 的所有组件。我们基于幺正耦合簇 (UCC) 方法对 LiH 和 H 2 O 分子的 GF 构建进行了模拟，通过比较 UCC 方法中的准粒子和卫星光谱以及全配置相互作用计算的光谱来证明我们方案的有效性。我们还通过利用 Galitskii-Migdal 公式来检查采样方法的准确性，该公式仅从 GF 中给出总能量。
皮尔斯县户外娱乐计划
户外娱乐活动帮助公民的身体健康以及经济健康，因为高质量的娱乐机会每年都会吸引游客。皮尔斯县认识到需要更新的综合户外娱乐计划。县，城市，村庄和城镇官员以及有关公民都意识到需要当地户外休闲设施，并且还意识到，在开发特定的娱乐计划和远程目标时，县及其市政区的需求在县及其市政细分方面有所不同。该计划还旨在在计划维护和进一步开发娱乐设施时协助地方政府的预算考虑。本计划中发现的建议和建议旨在持续保存，收购，开发和改进该地区的户外休闲设施。当地政府有责任定期进一步调查并认真考虑该计划中提到的建议，这些建议提供了该地区户外娱乐资源的有序增长，开发和维护。
皮尔斯县全县规划政策
皮尔斯县内有 23 个城市和城镇，此外还有未合并的城市、农村和资源土地、部落土地以及与刘易斯-麦科德联合基地和默里营相关的军事用地。它是华盛顿州人口第二多的县，根据 2020 年人口普查，该县人口占全州总人口的 12%。2020 年人口普查报告总人口为 921,130 人，人口密度为每平方英里 552 人。合并后的管辖区范围从人口超过 200,000 的大都市到人口 20,000-70,000 的中型城市，再到人口只有几百或几千的小城市和城镇。截至 2020 年，大多数合并管辖区的人口不足 13,000 人。[美国人口普查局，2020 年和 2010 年人口普查重新划分选区数据（公法 94-171）摘要文件]。
上皮尔斯水库的太平洋金色菜单
大自然在新加坡17：E 2024038出版日期：2024年4月24日，doi：10.26107/nis-2024-0038©新加坡国立大学生物多样性记录：Peirce Robin上层Peirce Robin的Pacific Golden Plovers W. J. ngam *＆ryututa teo电子邮件：yanrobin@hotmail.com（ *通讯作者），ryutateo@gmail.com推荐引用。ngam RWJ＆teo R（2024）生物多样性记录：上皮尔斯水库的太平洋金色菜单。新加坡的自然，17：e2024038。doi：10.26107/nis-2024-0038受试者：太平洋黄金普洛弗，富尔瓦（Aves：charadriiforms：charadridae）。主题确定为：Robin W. J. Ngam和Yta Teo。地点，日期和时间：上海盗水库新加坡岛； 2024年2月16日；大约1100小时。栖息地：大型开放淡水湖的岩石堤，被次要森林包围，旁边是高尔夫球场。观察者：Robin W. J. Ngam。观察：四个成年太平洋黄金植物群（图1）在非繁殖羽毛中（图2）在储备金的岩石银行上观察到。当新人岛乡村俱乐部高尔夫高尔夫球时，该位置也是Macritchie Public Access Trail的新开放的上层Peirce（图3）。鸟类是从人类徒步旅行者的视野中隐藏的，这是小径景观植物的。这可能为鸟类提供了安全保障，甚至认为它们距离小径只有六米。因此，观察者能够通过植被获得鸟类的特写照片。
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
