B-2A 是 GBU-38 的门槛平台,也就是说,它是美国武装部队中第一架配备这种新武器的飞机。因此,由于 B-2A 能够携带大量 500 磅级弹药,武器的设计和集成有了新的突破。B-2 在两个并排的武器舱中携带 80 枚 GBU-38 弹药,每个武器舱有 40 枚武器。每个武器舱内都有前后弹药架,各有 20 枚弹药。与所有武器系统一样,从 HF 的角度来看,添加新功能的挑战在于将新设计集成到现有显示器中,并符合特定设计的软件接口控制文档 (ICD)。本论文主要关注三个领域。1) 人机界面和及时控制大量制导武器;2) 在有限的空间内显示大量信息(这一直是航空和驾驶舱设计的挑战); 3)从HF角度考虑任务就业问题。
安全重置操作可以成为一种支持技术,允许不同用户或同一用户的不同量子程序共享量子计算机。安全重置操作可以允许在每个用户或程序之间重置量子计算机的量子位子集,以便擦除它们的状态,新程序或用户可以使用这些量子位,同时继续对其他量子位进行计算。今天,擦除量子位状态的主要方法是全系统擦除,这可以同时有效地重置所有量子位。例如,在当今 IBM 的超导量子比特机中,全系统擦除需要长达 1000 𝜇 s,并且会完全擦除系统中的所有信息。但是,使用全系统擦除时,无法仅清除几个量子位并将其分配给新用户或程序,所有内容都必须同时擦除。安全重置操作可以只重置一部分量子位,并且可以建立在现有的(不安全)重置操作之上,例如 IBM 的超导量子比特机。(不安全)重置操作现已可用,可用于在 10 𝜇 s 到 1 𝜇 s 数量级的时间内重置量子位的状态。因此,重置操作比整个系统擦除快得多。然而,正如这项工作所证明的,今天有可能在(不安全的)重置操作中泄露一些信息,因为它不能完美地重置可能在同一量子位上顺序调度的两个用户或程序之间的量子位状态。此外,还可以观察到类似串扰的效应,其中一个量子位的重置行为可以从相邻的量子位推断出来。这项工作分析了现有的(不安全的)重置操作,以了解如何在其基础上构建安全的重置操作。然后,这项工作描述了所提出的安全重置操作的设计、实施和评估,该操作可以在不泄露信息的情况下重置量子位,同时比整个系统擦除快 300 倍左右。
纠缠的量子状态[1]被认为是反对量子力学的完整性的论点[2],如今被认为是该理论的区分特征。纠缠也被广泛认为是量子计算和量子信息研究中的核心资源之一[3];量子算法(例如Shor算法[4])的成功与量子计算机中的非局部门的适当实现相关,而量子电视[5]和量子密钥分布等方案[6]依赖于两个或更多各方之间的纠缠状态。纠缠。由于纠缠在量子力学及其许多可行应用中所起的作用,已经开发了几种方法来量化和识别它。基于部分转置映射的负态性的Peres-Horodecki定理[10,11]允许在Qubit-Qubit和Qubit-Qutrit纯或混合量子状态中存在纠缠,但对于较高尺寸的biTemential biatsiate biatsional biatsiate butemential butions of证明。与此一起,部分转置映射对应于非物理操作,因此不能直接实施实验。也可以采用铃铛不平等[12]来检测已知状态的纠缠,这需要解决优化问题。在这里,违规信号
循环神经网络已被证明可在为推荐系统建模顺序用户反馈方面发挥有效作用。然而,它们通常仅关注项目相关性,无法有效地为用户探索多样化的项目,因此从长远来看会损害系统性能。为了解决这个问题,我们提出了一种新型的循环神经网络,称为循环探索网络 (REN),以联合执行表示学习和潜在空间中的有效探索。REN 试图在相关性和探索之间取得平衡,同时考虑到表示中的不确定性。我们的理论分析表明,即使学习到的表示存在不确定性,REN 也可以保持速率最优的亚线性遗憾。我们的实证研究表明,REN 可以在合成和现实世界的推荐数据集上获得令人满意的长期回报,表现优于最先进的模型。
背景:人道主义危机爆发和持续过程中出现的风险因素使人们面临疫苗可预防疾病 (VPD) 过高发病率和死亡率的风险。目前尚不清楚世界各地的危机中使用了哪些疫苗,以及疫苗接种决策是否与当地疾病威胁相对应。本综述旨在收集和分析此类信息。方法:我们审查了 2015 年 1 月至 2019 年 6 月期间所有 25 个人道主义响应的疫苗接种服务,这些响应在此期间已启动协调机制。我们咨询了人道主义部门内的各种在线来源和线人,以汇编有关每次危机中提供哪些疫苗以及疫苗提供方式和时间的数据。然后将每次危机开始以来的疫苗接种服务包与当地疾病负担(基线 + 危机出现的风险因素导致的过高)进行比较。结果:人道主义危机中使用的疫苗范围似乎有限。疫苗接种时主要通过预先存在的常规计划进行,很少采取补充措施,以认识到需要迅速提高人群免疫力。疫苗包大多没有解决可能导致重大疾病风险的实际 VPD 范围。结论:本综述表明,向受危机影响的人群提供疫苗存在不一致和不公平现象。需要在危机中使用一致、标准化和更广泛的疫苗使用方法。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
I. i ntroduction t wo-photon吸收(TPA)成像吸引了许多学科的许多兴趣,例如生物学,医学,材料和纳米技术[1] - [4]。tpa固有地是一个非线性过程,其中通过同时吸收两个光子来实现从基态到激发态的转变。这启用了独特的微观技术,即两光子荧光显微镜[1],可以在复杂的生物样本中进行更深入的渗透和更好的三维分辨率[5]。最近,TPA的非线性响应探索了半导体中的非线性响应,尤其是在光dectortor中[6] - [8]。与晶体中的其他光学非线性过程不同,例如第二次谐波,KERR效应,半导体中的TPA可以在时间门控中超快[7],对时间相变化和极化不敏感[9],为成像目的提供了独特的机会[9]。例如,已经证明类似于光学相干断层扫描(OCT)配置的TPA成像[10]对时间和空间湍流不敏感[9],该[9]可用于通过不透明的散射介质进行成像[11]。超过三维中级成像[12],可以使用非排效的TPA获得,其不冷的GAN光电二极管具有与传统的液态硝基冷却的HGCDTE(MCT)检测器相当的效率[8] [8],在其中扩展了Nondegenerate TPA,可以扩展到探测范围,并延伸到辅助范围中。超过三维中级成像[12],可以使用非排效的TPA获得,其不冷的GAN光电二极管具有与传统的液态硝基冷却的HGCDTE(MCT)检测器相当的效率[8] [8],在其中扩展了Nondegenerate TPA,可以扩展到探测范围,并延伸到辅助范围中。
任务谱系 530 轰炸机中队(重型)组建于 1942 年 10 月 28 日 激活于 1942 年 11 月 3 日 解散于 1946 年 2 月 20 日 重新指定为 530 轰炸机中队,超重型,1947 年 7 月 3 日 激活于预备队,1947 年 7 月 17 日 解散于 1949 年 6 月 27 日 重新指定为 530 轰炸机中队,中型,1955 年 5 月 20 日 激活于 1955 年 7 月 11 日 重新指定为 530 战斗机组训练中队 驻地 亚利桑那州戴维斯-蒙森机场,1942 年 11 月 3 日 德克萨斯州比格斯机场,1942 年 12 月 2 日 科罗拉多州洛瑞机场,1942 年 3 月 4 日至 4 月 19 日 澳大利亚芬顿,1942 年 5 月 澳大利亚达尔文, 1944年8月9日 民都洛岛圣何塞,1945年2月28日 冲绳岛,1945年8月10日 威廉·麦金利堡,吕宋岛,1945年11月28日至1946年2月20日 佐治亚州查塔姆菲尔德,1947年7月17日至1949年6月27日 纽约州普拉茨堡空军基地,1955年7月11日第380轰炸大队,1942年11月3日至1946年2月20日 380轰炸大队,1947年7月17日至1949年6月27日
除了结构紧凑、维护成本低之外,燃气轮机还可以使用多种燃料源,这使其成为高效生产能源的自然选择。 因此,在过去 40 年里,燃气轮机在电力行业(包括公用事业、工业工厂以及航空业)中的应用越来越广泛。 [6] 在联合循环运行中,当入口温度超过 1400°C 时,效率可高达 63%。 [2] 因此,人们采用了不同的策略来保护当前使用的镍基高温合金,例如沉积氧化钇稳定化氧化锆热障涂层 (TBC) 和强化薄膜冷却。然而,当考虑长时间使用(t>10000h)时,这一标准并不现实,因为TBC在900°C以上时会快速蠕变,再加上其热膨胀系数(CTE)与合金的热膨胀系数相差很大,会增加剥落的风险,并限制金属基部件在涡轮发动机中的使用。[7–10] 尤其是设想未来的燃气轮机将使用氢或氨等无碳燃料源,水蒸气是燃烧的主要产物之一,会加剧这些合金的降解。[5,11–13] 因此,为了减少温室气体排放和提高燃气轮机效率,需要用更坚固、耐氧化和腐蚀的材料来替代它们,这些材料可以在更高的温度下使用。由于密度低、热膨胀系数低(3-5.5×10−6K−1)、抗高温蠕变性和熔点高,Si3N4、SiC、SiC/SiC复合材料等非氧化物硅基陶瓷在燃烧环境中的应用非常突出[14–21]。
物联网 (IoT) 是许多行业和学术领域的成功领域,尤其是医疗保健是使用物联网传感器和设备进行监控的应用领域之一。物联网转型以科学和社会经济观点取代了当代医疗服务。自疫情爆发以来,各种科学组织一直在加紧努力,使用各种工具来应对这一全球挑战,IoTanalytics 的创始人。人工智能 (AI) 在衡量、评估和诊断风险方面发挥着关键作用。它可用于预测替代事件、康复病例和伤亡人数,也可用于预测病例。在 COVID-19 背景下,物联网技术用于通过产前筛查、患者监测和特定程序中的患者后事件响应来最大限度地减少 COVID-19 对他人的影响。本研究探讨了物联网技术和人工智能在 COVID-19 中的重要性,并回顾了抗击 COVID-19 的三个重要步骤,例如网络评估、实施和物联网行业,包括早期检测、隔离时间和康复后活动。本研究调查了物联网如何在新的医疗保健层面上应对 COVID-19 大流行。在本研究中,长短期记忆 (LSTM) 和循环神经网络 (RNN) 用于诊断目的,特别是其用于分析咳嗽和呼吸声学特征的重要架构。与咳嗽和呼吸样本相比,我们的研究结果表明语音测试的准确性较差。