XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重力波
大脑思维学院HelixScreen创造了乳腺癌护理的新时代什么是Bose-Einstein冷凝物？冷原子...
Bose-Einstein冷凝物的研究很重要，因为它具有原子理的潜力。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。 例如，BEC可用于精确的重力波检测。 bec还具有减速光的能力，并且已经表明，光脉冲甚至可能被困在它们中。 这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用，并影响量子计算的世界。 总的来说，在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。例如，BEC可用于精确的重力波检测。bec还具有减速光的能力，并且已经表明，光脉冲甚至可能被困在它们中。这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用，并影响量子计算的世界。总的来说，在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
传感器
量子噪声是量子传感器的基本限制，并导致所谓的射击限制。如今，几个系统，例如光学时钟或重力波检测器接近测量敏感性，其中此限制对总统计不确定性构成了重大贡献。 众所周知，可以通过在非经典状态下制备探针来克服该极限。 ，我们将对在单个被困离子运动中实施的不同非古典状态进行概述，并讨论其在计量学中的个人优势和局限性。 提出的实验的可能应用是测量小振荡电场和诱捕频率。 重点将放在我们对Fock状态的实验性工作，在这种情况下，在两种情况下，量子增强的感应都可以使用相同的量子状态。如今，几个系统，例如光学时钟或重力波检测器接近测量敏感性，其中此限制对总统计不确定性构成了重大贡献。众所周知，可以通过在非经典状态下制备探针来克服该极限。，我们将对在单个被困离子运动中实施的不同非古典状态进行概述，并讨论其在计量学中的个人优势和局限性。提出的实验的可能应用是测量小振荡电场和诱捕频率。重点将放在我们对Fock状态的实验性工作，在这种情况下，在两种情况下，量子增强的感应都可以使用相同的量子状态。
cerncourier
这个问题的问题探讨了LHC在高能量边界（P40）的前10年物理学的巨大影响，并在此期间听到了那些处于机器敏锐的末端的人和实验（P33）的声音。LHC的故事还有很长的路要走，它与Ligo有相似之处，并寻求检测引力波。在1987年，当CERN理事会成立的计划小组建议使用高幼体质子 - 普罗顿对撞机，质量为13-15 TEV时，Ligo刚刚成立为Caltech/MIT项目。LIGO的现场建设始于1994年，即LHC批准的那一年，二十年后，这两个基础设施使历史悠久，直接发现了Higgs Boson和重力波。现在，随着高光度LHC的升级和增强的高级LIGO“ Plus”，物理学家正在争夺建立Higgs工厂和第三代重力波干涉仪，以全面利用这些层状发现。对前者的计划一直是欧洲战略更新的讨论中心，即将得出结论，而正如我们在P53上报告的，欧洲的两个地点正在竞标主持爱因斯坦望远镜（ET）。干涉仪可能比对船员便宜，但是，正如前LIGO总监Barry Barish在我们对P61的采访中所解释的那样，像ET这样的项目需要专业管理，艰难的决策和健康的风险需求。
- GSI存储库的流量和核物质状态方程
核物质在密度下的状态方程（EOS）几次，正常核物质密度最近引起了人们的注意，因为它影响了中子星和中子恒星合并的正常，而后者现在由重力波干涉仪探测，请参见E.G.[1，2]。EOS的独立约束是由在e Kin〜0范围内进行的重型离子碰撞实验实验提供的。1至实验室框架中的每个核子（GEV）的几个GEV [3-5]。通过比较测量的集体流数据和转移模型计算，在过去几十年中实现了一系列约束，请参见例如[6 - 9]。使用
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
在空间中使用激光干涉仪在激光上检测到超轻的暗物质
超薄暗物质（ULDM）是领先的良好动机候选者之一，在粒子物理学和宇宙学标准模型之外，许多理论中都预测了这些候选。在物理和天文实验中搜索ULDM的兴趣越来越多，主要假设ULDM和正常物质之间还有其他相互作用。在这里我们证明，即使ULDM仅具有重力相互作用，它也应引起太阳系中的引力扰动，该引力扰动可能足够大，可以在未来的重力波（GW）激光干涉仪中引起可检测的信号。我们研究了米歇尔森时间 - 时间延迟干涉仪对各种自旋的ULDM的敏感性，并通过针对μHz频率的空间基GW检测器来探测具有质量m mass10-18 eV的向量ULDM。我们的发现表明，GW检测器可能会直接探测一些质量范围，否则否则挑战了。