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摘要-由于多种现代雷达系统的高分辨率,扩展目标的跟踪吸引了越来越多的文献。在随机矩阵框架中提出了一种完全贝叶斯解决方案。本文分析了多个传感器获得的检测融合。提出了四种不同的方法来跟踪和联合估计运动学和范围参数。它们都使用相同的多传感器运动学矢量测量更新。第一种方法基于范围状态概率密度函数的粒子近似,而其他三种方法基于后者的逆 Wishart 表示。广泛的模拟评估了不同方法的性能。基于粒子滤波器的方法获得了最佳性能,但计算负担增加了。基于多传感器泛化的两种更新具有可比的性能,而基于融合近似的更新获得了最差的性能。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2021年3月25日。 https://doi.org/10.1101/2021.03.24.436722 doi:biorxiv preprint
引言植物组织培养是一种无菌技术,用于快速对健康,无病原体和真实型植物的微繁殖。1目前,在商业植物组织培养实验室中常规大量批量生产及其方案是通过器官发生或胚胎发生建立的。然而,这种方法仍然面临一些局限性,例如微繁殖过程的耗时性质和每个生产的植物的成本高成本。导致成本增加的主要因素是劳动力,材料和化学物质。2此外,许多小型文化船的清洁,归档和处理需要更多的时间和劳动。此外,在适应和转移到土壤期间可能会丢失一些植物。已努力降低成本并提高再生植物的质量和数量。3最有希望的方法是光自养微繁殖(带有无琼脂培养基)和生物反应器。琼脂是昂贵的成分之一,它被添加为胶凝剂,用于凝固培养基并防止外植体浸没。在植物组织培养中测试了不同的支撑矩阵作为琼脂的替代品,例如木薯粉,玉米粉,煮土豆,
在 Bloch 球面图中,我们可以根据恒等矩阵和泡利矩阵来展开单量子比特密度算子的系数。通过张量积推广到 n 个量子比特,密度算子可以用长度为 4 n 的实向量表示,在概念上类似于状态向量。在这里,我们研究这种方法以进行量子电路模拟,包括噪声处理。张量结构可实现计算高效的算法,用于应用电路门和执行少量子比特量子操作。针对变分电路优化,我们研究通过量子电路的“反向传播”和基于这种表示的梯度计算,并将我们的分析推广到林德布拉德方程,以建模密度算子的(非幺正)时间演化。
1。人类细胞,组织以及细胞和组织碱基产物(HCT/PS)需要根据21 CFR第1271部分遵守供体资格要求,以及适用的指导文件,以防止HCT/P的引入,传播和传播传播疾病。2。确保在各个制造阶段(标题21 CFR 610.1,610.13,21 CFR 312.23(a)(a)(a)(7)(7)(i)(i)和(i)和(iv)和(iv)和(iv)和(iv)和(iv)。3。下一代测序(NGS)或高通量测序是一种能够大规模平行测序核酸序列的技术。因此,这种测序技术为生物制剂中的综合病毒检测提供了潜在的应用。4。从细胞和组织高通量测序中检测病毒检测的关键步骤是有效提取核酸从不定的剂和下一代测序文库制备中。检测不定代理的另一个关键步骤是使用生物信息学识别外科药物的读数。5。该项目旨在评估RNA提取方法和下一代测序库制备方法,以检测来自不同样本矩阵的不定剂RNA。此外,我们的目标是评估和开发生物信息学工作流程,以有效地检测这些药物。
摘要:全变分(TV)方法已被用于实现机载扫描雷达在保持目标轮廓的超分辨成像。迭代重加权范数(IRN)方法是一种通过求解一系列最小加权L2范数问题来处理最小Lp范数问题的算法,已被用于求解TV范数。然而,在求解过程中,IRN方法每次迭代都需要更新权重项和结果项,涉及大矩阵的乘法和求逆,计算量巨大,严重制约了TV成像方法的应用。本文通过分析迭代过程中涉及矩阵的结构特点,提出了一种基于适当矩阵分块的高效方法,将大矩阵的乘法和求逆转化为多个小矩阵的计算,从而加速算法。所提方法称为IRN-FTV方法,比IRN-TV方法更节省时间,尤其适用于高维观测场景。数值结果表明,所提出的IRN-FTV方法具有较好的计算效率,且性能没有下降。
摘要:本文对量子电路酉矩阵的自动生成进行了研究。我们认为量子电路分为六种类型,并给出了每一种类型的酉算子表达式。在此基础上,提出了一种计算电路酉矩阵的详细算法。然后,对于由量子逻辑门组成的量子逻辑电路,引入一种利用真值表计算量子电路酉矩阵的快速方法作为补充。最后,我们将所提算法应用于基于NCT库(包括非门、受控非门、Toffoli门)和广义Toffoli(GT)库的不同可逆基准电路并给出实验结果。关键词:量子电路,酉矩阵,量子逻辑门,可逆电路,真值表。