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5 多量子魔角旋转 - dieter-freude.de
可以使用多个脉冲序列 [2, 3] 来激发多量子相干性，并在演化时间之后将其转换为可观察到的单量子相干性。z 滤波脉冲序列如图5.1 所示，于 1996 年 [4, 5] 推出，至今仍在使用。第一和第二个脉冲应用了最高的 RF 功率。第一个脉冲激发多量子相干性，第二个脉冲将它们转换回零量子相干性。对于 𝜈𝜈 RF，第三个脉冲 ( π /2) 大约弱一个数量级，并且相应地更长，以便仅激发中心跃迁。它将不可观测的零量子相干性和群体（𝑝𝑝 = 0）转换为可观测的单量子相干性（𝑝𝑝 = −1）。图5.1 显示了自旋 5/2 核的对称三量子路径（0 → ± 3 → 0 → − 1）和对称五量子路径（0 → ± 5 → 0 → − 1）。虽然只有一个 p 符号会产生可以观察到的回声（参见公式(5.02)），但在尝试生成没有色散失真的 2D MQMAS 光谱时，必须同时获取 ± p 相干性传输路径 [2, 3, 6]。对称通路从回声通路和反回声通路产生相等的信号贡献。
攻角仪表 - 先进飞行系统
8. 本保证仅适用于原购买者，不可转让。本保证取代所有其他明示或暗示、口头或书面的保证或义务。AFS 明确否认所有适销性或特定用途适用性的暗示保证。购买者同意，在任何情况下，AFS 均不对特殊、偶发或后果性损害承担责任，包括发动机或飞机损坏、利润损失、使用损失或其他经济损失。除非本文另有明确规定，AFS 不承担与使用或执行 AFS 产品有关的对购买者或任何其他人员的所有其他责任，包括但不限于严格产品侵权责任。
攻角仪 - 先进飞行系统
8. 本保证仅适用于原购买者，不可转让。本保证取代所有其他明示或暗示、口头或书面的保证或义务。AFS 明确否认所有适销性或特定用途适用性的暗示保证。购买者同意，在任何情况下，AFS 均不对特殊、偶发或后果性损害承担责任，包括发动机或飞机损坏、利润损失、使用损失或其他经济损失。除非本文另有明确规定，AFS 不承担对购买者或任何其他人与 AFS 产品的使用或性能有关的所有其他责任，包括但不限于严格产品侵权责任。
攻角仪 - 先进飞行系统
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突尼斯角豆豆荚的表征（...
摘要这项研究介绍了突尼斯角豆豆荚的主要营养成分，通过热水提取（50°C 190分钟）获得的角豆汁的某些特性以及热巴氏杀菌的影响（70°C持续15分钟）。角豆豆荚显示出大量的糖（〜65 g/100 g干物质），可观的蛋白质含量（〜10 g/100 g干物质），灰分的大量含量（3.35 g/100 g干物质）和低水平的脂质（0.28 g/100 g干物质）。相应的果汁是根据物理特征，营养成分，微生物特征和感觉特性来表征的。结果显示高粘度，高含量可溶性糖和缺乏致病性。与参考果汁（水果鸡尾酒汁）相比，长者（80％）对角豆汁的总体可接受性很高。原始的角豆汁在70°C下热巴氏灭菌15分钟。研究了巴氏灭菌对颜色和清晰度，菌群和维生素C含量的影响。观察到菌群数的重要减少，尤其是1900年至270 CFU/mL的总菌群。在2.87到3.01的颜色值中也观察到显着增加，清晰度从0.87到1.04。与生汁相比，在巴氏灭菌汁中的维生素C含量中检测到显着降低。关键字：角豆荚；角豆汁；热水提取；热巴氏杀菌。1。引言角树（Ceratonia Siliqua L.）是地中海国家的常绿植物，包括突尼斯在内，沿海地区天然生长[1]。成熟的新鲜水果（角豆豆荚）由90％的果肉和10％的种子组成。Cacob Pod的营养成分根据角色零件，品种和气候而广泛不同[2]。角豆浆的特征是高糖含量（40-60％），
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
树 - 养育育种 - 居民 - temperate-Forests- ...
地方发展中心（CEDEL）和文化和土著研究中心（CIRIR），Villarrica Campus，Pontifical catulica cat的Villarrica校园农业与森林科学学院生态系统与环境系野生动植物实验室，宗教大学cat cat g olima de Chile，Avda。vicu〜na Mackenna 4860，Macul，Macul，大都会地区，智利C角国际全球变化研究与生物文化保护和生物文化保护中心（CHIC），De Magallanes大学和应用生态与可持续性中心（CAPES）智利D国家奥杜邦学会，奥杜邦美洲，伯纳多或希金斯501，维拉里卡，阿劳卡尼亚地区，智利
计算系统发育树之间的距离
描述实现了树木相似性的度量，包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离（系统发育信息距离，聚类信息距离，匹配的拆分信息距离；史密斯2020）; Jaccard-Robinson-fivt距离（Bocker等人2013），包括Nye等。（2006）公制;匹配的分裂距离（Bogdanowicz＆Giaro 2012）;最大协议子树距离； Kendall-Colijn（2016）距离，以及最近的邻居交换（NNI）距离，近似于Per li等人。（1996）。包括用于可视化树空间映射的工具（史密斯2022），用于识别树木的岛屿（Silva and Wilkinson 2021），用于计算树木和树木的中间体，以计算树木和跨越树木的中间体。