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World File Search System粒子流
使用工具流的流栖息地分析指南...
第二部分包含有关IFIM特定部分的辅助信息。第6章介绍了必须理解的水文学和渠道的一些概念，才能有效地应用该方法。第6章的目标不是使用该方法使每个人的水文学家或液压工程师。相反，它旨在提供有关如何估算水供应，如何操作储层以及如何响应流域或流量变化的通道变化的后台。这些信息的大部分是在方法论的大多数应用过程中源自外部〜的，并且用户有责任理解提供信息的方法，以及估计技术固有的假设和限制。
基于多粒子量子行走的误差修正...
对粒子进行离散时间量子游动演化时，由于系统噪声的影响，游动态容易出现误差。该研究提出了一种基于双格子Bose-Hubbard模型的多粒子量子游动误差修正算法。首先，根据局域欧氏生成元构造两点Bose-Hubbard模型，并证明模型中的两元素可以任意替换。其次，利用Bethe假设方法得到了模型中粒子的跃迁强度与纠缠度的关系。第三，对量子格子的位置进行编码，构造量子态交换门。最后，通过将游动器切换到量子纠缠码的格点上，进行格点上的量子游动状态替换，再次进行替换。对双格子Bose-Hubbard模型中的量子粒子的纠缠进行了数值模拟。当粒子间相互作用与粒子跃迁强度的比值接近于0时，利用该算法可以实现模型中量子粒子的纠缠操作。根据Bose-Hubbard模型的性质，粒子纠缠后可以实现量子行走纠错。本研究引入流行的restnet网络作为训练模型，使纠错电路的解码速度提升约33%。更重要的是，卷积神经网络（CNN）解码器的下限阈值由传统最小权重完美匹配（MWPM）下的0.0058提升到0.0085，实现了高容错率的量子行走稳定行进。
粒子和Astroparpicle物理学的机器学习
今天，人工智能和机器学习技术具有广泛的应用。机器学习技术的应用正在在高能量物理（HEP）和Astroparpicle物理学的研究领域中获得动力。大型强子对撞机（LHC）的实验以及其他几个基于对撞机的和Astroparpicle实验正在积累大量数据，以精确测量粒子物理学的标准模型参数的精确测量，并在较高的标准模型量表中搜索具有较高标准模型的范围，以使其具有较高的标准模型，以使其具有综合的实验性和实验性。将来，高光度LHC预计提供的数据将比迄今为止可用的数据多十倍。在开发事件分类，对象识别和估计策略方面，在HEP中应用Ma Chine学习的应用已经取得了很大的进步。ML方法有望在未来的数据分析中受到大量使用。
粒子加速器项目和升级
ESRF – EBS是ESRF的设施升级，超过2015 - 2022年，它使其科学用户成为了首个，低电位，高能量，高能量同步器光源和新的，新的，剪切的束线。With a revolutionary new storage ring concept that increases the brilliance and coherence of the X-ray beams produced by a factor of 100 compared to present- day light sources, ESRF–EBS represents a new generation of synchrotron, an extraordinary new tool for scientists to study the heart of matter, and an advanced platform for industry users in exploiting the ESRF's X-rays to innovate in their fields of activity.
Gen 3粒子飞行厂
Contributors: Clifford Ho, Brantley Mills, Matthew Sandlin, Hendrick Laubscher, Luke McLaughlin, Nathan Schroeder, Luis Garcia Maldonado, Shaker Alaqel, Kristina Ji, Madeline Hwang, Madeline Finale, Aaron Overacker, Ansel Blumenthal, Andrea Ambrosini, Evan Bush, Daniel Ray, Kevin Good，Roger Buck，Robert Crandel Francisco Alvarez，Kevin J. Albrecht，Logan Rapp，Mathew Carlson，Margaret Gordon，Jennifer Braid，Jennifer Braid，Josh Stein，Logan Rapp，Logan Rapp，Abraham Ellis，Robert Lealand
用磁性上粒子记录温度
热色素[3]或发光探针[4]和高温计，[5]具有传感器大小，从而建立了空间分辨率至纳米尺度（纳米热计）[6]，它们都有自己的优点和缺点。反向传感器（温度计）实时指示温度，因此无法提供有关经过的温度事件的信息。相比之下，指示器（不可逆传感器）通过定义的不可逆信号改变遇到了温度事件。他们可以提供有关不希望的温度滥用的信息，即，在整个材料的整个历史上，胶水的漏洞，电子压力形成或电子功能以及所需的温度激活过程，例如固化胶或消毒。但是，这些需求需要足够小的温度指示剂添加剂，这可以精确地从所需的位置读取信息，例如两种材料之间的胶水间相互之间的胶合。对于许多应用方案，例如对易腐产品的冷链管理[7]和电子设备[8]或电池的温度监测，[9,10]光学，即比色[11]或发光[12-14]，温度指示器是由于其低 - 网络可见能力而有希望的候选者。但是，它们的光信号特征意味着该指示器需要用于光线，这在许多情况下都可以防止其利用。这将使从内部获得温度历史记录，即通过非接触式读数的散装，甚至是不透明或深色实心多组件对象，这仍然是为其他方法而言。因此，由于磁信号传输本质上独立于宿主的光吸收而产生易于集成的（亚）微米尺寸的磁性温度指示剂添加剂。此外，诸如铁氧化铁之类的磁性材料对环保，廉价且进行了良好的研究。虽然基于磁性的温度依赖性[15-23]或所谓的磁性记忆效应（MME）[24,25]的实时温度传感器已经实现，但迄今为止，一种易于集成的温度指示剂添加剂具有MAG Netic Netic Netic读取选项，我们的知识尚未得到我们的知识。然而，如果这种添加剂的敏感和快速解析</div>，这种添加剂的应用潜力将是巨大的
多粒子量子态的多拷贝计量
1 巴斯克大学理论物理学系 (UPV/EHU)，西班牙毕尔巴鄂 2 圣塞瓦斯蒂安国际物理中心 (DIPC)，西班牙圣塞瓦斯蒂安 3 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 4 杜伦大学数学科学系，英国杜伦 5 格但斯克大学国际量子技术理论中心，波兰格但斯克 6 格但斯克理工大学国家量子信息中心应用物理与数学学院，波兰格但斯克 7 匈牙利科学院核研究所，匈牙利德布勒森 8 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂
通过无定形粒子附着结晶
旨在理解晶体如何成核，生长和组装成较大结构的结构域。[1,2]来自开普勒对1611年雪花对称的兴趣，随后史长期在1669年对岩石晶体的迷恋，到目前为止，直到现在，结晶已被认为是最重要的物理化学过程，并且已经证明了晶体结构之一，已证明凝结物质的物理特性。[3]通常，基于假设它们通过添加单一裂纹实体（单体单体单体）生长的假设来理解晶体习惯和特性的or-。[2-5]尽管这一假设是我们对晶体生长过程中原子过程的解释的核心，但在过去的二十年中，其总数受到了挑战。[6]即，来自合成，地质和生物逻辑系统的大量证据表明，结晶可以继续附着广泛的高阶实体（Partiles）。[7]这些包括簇状的离子或分子种类，液滴以及结晶和无定形颗粒。通过粒子附着（CPA）结晶（一种所谓的非经典结晶机制）已知形成形态学和纹理模式，这些模式在经典成核和生长模型的范围中无法解释。[8]这并不奇怪，因为CPA是一个多步骤过程，其中每个步骤在热力学和动力学之间都有自己的插入相互作用，从而定义了非常独特的晶体生长途径。[9-11]每个步骤都会受到多种物理化学的影响。举例来说，非晶颗粒附着的结晶涉及无定形颗粒的形成和稳定，它们的表达，最后转化为结晶相。最近，已针对研究和建模不同的CPA途径进行了重大努力。[12-14]对每个步骤的机械理解有可能生成一个综合工具包，以设计和合成从经典结晶模型的局限性的新型材料系统的设计和综合。但是，仍然存在许多知识差距。生物矿化组织被认为是通过在整个动物史的整个文档中的无定形前体结晶而形成的。[15]这些生物材料表现出各种层次结构化的矿物有机结构，可为生物体提供各种功能。[16]选择了无定形粒子附着的结晶
