XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物理过程
推动因素和障碍的系统文献综述
自 2002 年引入“数字孪生”（DT）概念以来，不同工业领域的实际应用数量迅速增长。尽管这项技术被大肆宣传，但由于该概念的新颖性，企业在决定在其组织中实施 DT 时面临重大挑战。此外，对过程工业的 DT 研究很少，这可能是因为准确表示和建模生产过程背后的物理过程非常复杂。为了整合关于过程工业中 DT 实施的促成因素和挑战的零散文献，本研究整理了现有的 DT 研究，重点关注障碍和推动因素。在此基础上，本研究通过组织 DT 文献并提出描述 DT 实施的推动因素和障碍及其相互关系的概念模型，为现有的 DT 知识体系做出了贡献。© 2021 作者。由 Elsevier B.V. CC_BY_4.0 出版
更实用、更自适应的在线量子态学习算法
假设我们有一个可以产生量子态的量子装置或物理过程。通过反复使用该装置，我们可以准备该状态的许多副本，然后可以测量每个副本。量子态学习的目标是根据各种测量结果学习状态的近似描述。为了获得未知量子态的完整表征，最著名的方法是进行量子态断层扫描 [ NC10 ]，这具有重要的实践和理论意义。具体来说，状态断层扫描的目标是重建在 ε 迹距离内近似目标未知状态 ρ 的完整密度矩阵。一般来说，-量子比特量子态由大约 2 2 n 个实参数描述，这些参数的完整断层扫描成本相当高昂。在最坏情况下，完全重建未知状态需要指数级的状态副本 [ OW16 ， HHJ + 17 ]。任意 50 个-量子比特状态的断层扫描成本已经非常昂贵。
石头上的图案：使计算机运转的简单想法
这是我刚开始学习计算机领域时希望读到的书。与大多数关于计算机的书不同——它们要么是关于如何使用计算机，要么是关于构建计算机的技术（ROM、RAM、磁盘驱动器等），这是一本关于思想的书。它解释或至少介绍了计算机科学领域的大多数重要思想，包括布尔逻辑、有限状态机、编程语言、编译器和解释器、图灵通用性、信息理论、算法和算法复杂性、启发式、不可交换函数、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习和自组织系统。任何对计算机感兴趣并阅读这本书的人可能都曾接触过其中的许多思想，但除了正规的计算机科学教育之外，很少有机会看到它们是如何结合在一起的。这本书建立了联系——从简单的物理过程（如关闭开关）到自组织并行计算机所表现出的学习和适应。
来自长波长红外激光丝的强大太赫兹波
摘要 强太赫兹 (THz) 电场和磁瞬变开辟了科学和应用的新视野。我们回顾了实现具有极端场强的亚周期 THz 脉冲最有希望的方法。在双色中红外和远红外超短激光脉冲的非线性传播过程中，会产生长而粗的等离子体串，其中强光电流会导致强烈的 THz 瞬变。相应的 THz 电场和磁场强度分别可能达到千兆伏每厘米和千特斯拉的水平。这些 THz 场的强度使极端非线性光学和相对论物理学成为可能。我们从光物质与中红外和远红外超短激光脉冲相互作用的微观物理过程、这些激光场非线性传播的理论和数值进展以及迄今为止最重要的实验演示开始，进行了全面的回顾。
教学大纲：CLIM102-服务目录 - 乔治·梅森大学
气候科学是对地球大气层，海洋，冰和物理过程的研究，使地球成为维持生命的可居住星球。从此基础上，科学家将观察结果与理论结合在一起，以了解温室气体在调节气候中的重要影响。科学家现在知道，已经添加到大气中的温室气体将在几个世纪以来我们的气候变化显着变化，但是这些变化的影响几乎在迄今为止的观察结果中几乎没有。通过使用计算机模型，科学家试图预测未来气候的外观以及商店中有哪种变化。该课程着眼于这些模型背后的基础科学 - 我们研究了模型及其局限性的基础，以及科学家如何应对与他们所做的预测相关的不确定性。在实验室的过程中，我们将发展一种计算机模拟如何在经典科学方法中涉及观察，理论和实验的感觉。
在洪水预测和预测，挑战和方向上的机器学习应用在改变环境的角度
摘要：在过去的几十年中，洪水被确定为世界上最常见和分布的自然灾害之一。洪水的负面影响可能会大大减少。除了大规模的时空数据以及对物联网数据的更多关注之外，全球数字数据的数量正在增加。人工智能在分析和制定相应的减轻洪水计划，洪水预测或预测中起着至关重要的作用。机器学习（ML）模型最近由于数据从数据中的自学能力而没有包含任何复杂的物理过程而受到了很多关注。本研究对洪水预测，预测和分类任务中使用的ML方法进行了全面综述，并作为未来挑战的指南。讨论了将这些技术应用于洪水预测的重要性和挑战。最后，提出了洪水分析中ML模型的建议和未来方向。
在低温下加速PLA纤维的水解
多乳酸（PLA）或聚乳酸是由可再生源（蔬菜，玉米，糖）产生的，是最常用的可生物降解材料。它是最常用的生物降解聚酯，由于其良好的强度，生物相容性和生物降解性。然而，其生物降解需要在微生物在某种培养基中作用之前将PLA水解为低聚物或单体。这些单体对于减少原材料的必要性以及与PLA生产和处置相关的环境影响至关重要[1-9]。它的降解取决于所使用的化学，物理和生物学剂，分子和超分子结构的聚合物，即晶体形式，pH，水解降解的速率，D-酯异构体的含量，温度，纳米材料的含量。完成化学/物理过程后，水解是随机的，而当酶进行水解时，则在聚合物链的结尾发生水解。水解发生在无定形区域，这导致结晶度的增长[6-9]。
天气和气候模型
教程22.02.2024概述，简介（CS =ChristophSchär）动力学和数字29.02.2024重复数值方法（CS）07.03.2024绝热模型公式：浅水系统（CS）浅水系统（CS）Python Into 14.03.2024 Adiabatic Model 21 21. Vertical 21 21.0.0.0.0.0.0.0.0.0. 0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0。公式：水平离散化（CS）教程1物理过程的参数化28.03.2024简介，行星边界层的参数化（MW）教程2 04.04.2024否类别：复活节休息：复活节休息11.04.2024辐射的参数（MW = MARTIN WILD）3 18.04.204.204.204.204.204.204.204.204.204.204. 204. 25. 22. CAMIMIMIMIMIMILATION（C）。大规模云（DL = David Leutwyler）教程4 02.05.2024对流参数（DL）教程5 09.05.2024否类：型号16.05.2024的升天日期应用16.05.2024可预测性，天气和整体预测（CS）23.05.202.05.2024 Earth Systems Models（MW）30.05.05.05.05.05.05.05.2024 Outlook
蒙特卡洛事件的基于样式的量子生成对抗网络
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代性量子发生器结构，用于模拟大型强子对撞机（LHC）的分类物理过程。我们通过在已知的非衍生分布生成的人工数据上实现量子网络来验证这种方法。然后将网络应用于特定LHC散射过程的蒙特卡洛生成的数据集。新的量子发生器体系结构可导致最先进的实现的一般化，即使使用浅深度网络，也可以实现较小的kullback-leibler dibergence。此外，即使接受了小型培训样本集训练，量子发生器也成功地学习了基础分布功能。这对于数据八月应用特别有趣。我们将这种新颖的方法部署在两个不同的量子硬件体系结构，被困的离子和超构造技术上，以测试其硬件独立的生存能力。