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直接检测来自...的量子非高斯光
量子通知，传感和计算中的许多应用都需要证明是量子非高斯光。据估计，从单个原子中估计，从单个原子散布到高档腔[17]的单个原子中估计了这种光[17]。这为许多具有原子和固态发射的量子的量子非高斯光开设了研究。然而，在早期阶段，具有不同通道的腔体系统中的原子或发射极是无法产生负极功能的其他噪声。此外，对于此类实验，Ho-Modyne检测通常是具有挑战性的。我们分析了这些问题，并证明可以使用这种空腔来散发量子非高斯光，该光线在汉伯里棕色和三丝体中使用单光子检测，以及适合此测量的量子。当Wigner函数的负函数完全消失时，我们会详细介绍大量空腔泄漏的情况。ge，量子非高斯光仍然可以最终证明大量的空腔参数，即使存在噪声，也可以以整体测量时间为代价。
使用正式方法反馈的微调语言模型：自主系统中的用例
虽然预先训练的语言模型对计划和控制的一般知识有益，但它们可能无法为领域特定的任务生成适当的控制策略。现有的调整方法使用人类反馈来解决这一限制，但是，采购人类反馈是劳动密集型且昂贵的。我们提出了一种完全自动化的方法，用于为自主系统中的应用程序进行预先训练的语言模型，从而弥合了通用知识和特定领域要求之间的差距，同时降低了成本。该方法从由自然语言任务描述的指导的预训练模型中综合了基于自动机的控制器。这些控制器可以与世界模型中独立提供的规格进行验证，该模型可以抽象或从高档模拟器中获得。控制器高度符合所需的规范会获得更高的等级，从而指导迭代性调整过程。我们提供的定量证据主要是在自主驾驶中，以证明该方法在多个任务中的有效性。结果表明，控制器所满足的规格百分比从60％增加到90％。
获取 Reel：阿肯色州费耶特维尔小型独立服装精品店 Facebook 和 Instagram Reel 使用情况的定量分析
如今，精品店越来越多地在其 Reels 中使用“快照美学”，而非传统的“工作室美学”（Noonan，2019 年）。快照美学提供了一种相对轻松、亲切的吸引力，对许多日常消费者来说更具个性和吸引力。快照美学“看起来好像它 [照片] 是由普通消费者拍摄的”，而传统的工作室美学则更具摆拍性，不太自然（Noonan，2019 年）。阿肯色州费耶特维尔的小型独立服装精品店费耶特维尔人口为 95,230（美国人口普查局，2021 年），是阿肯色大学旗舰校区的所在地，是一座繁荣的大学城。费耶特维尔也是快速发展的时尚产业的所在地。很大程度上得益于阿肯色大学的服装项目和 NWA 时装周（体验费耶特维尔），费耶特维尔已成为时尚品牌和设计师的中心。无论顾客想要可持续和符合道德标准的服装，还是高档优雅的时装，费耶特维尔的精品店都可以满足各种各样的客户的需求。
使用深度学习来整合植物学上的古气候和全球生物地球化学
摘要。3D古气候模型模拟的数据库越来越多地用于phanerozoic EON的全球生物地球化学模型中。这提高了生物地球化学模型中表面过程的准确性，但是该方法受到不同p CO 2水平的大量生物气候模拟的可用性以及不同的大陆构造的限制。在本文中，我们将框架插值应用于大型运动（薄膜）深度学习方法上，将一组Phanerozoic古气候模型模型模拟来调整其时间分辨率从每段模型运行的一个模型运行到每100万年运行一次（MYR）（MYR）。在5个MYR时间分辨率集合中测试该方法，并在从多达40 MYR分离的配置中重建中间框架时，确定了我们方法的可靠性。然后，我们应用该方法来高档scion气候生物地球化学模型中的古气候数据结构。构成的表面温度和径流是合理的，并且在原始钥匙帧之间呈现逻辑进展。当更新以使用较高分辨率的气候数据结构时，Scion模型预测了由于其先前的
流量：浮动的近海风模型和模拟
Co‐PI(s): Matt Churchfield 1 , Marc Day 1 , Georgios Deskos 1 , Caroline Draxl 1 , Nicholas Hamilton 1 , Marc Henry de Frahan 1 , Jon Rood 1 , Ashesh Sharma 1 , Ganesh Vijayakumar 1 , Ann Almgren 2 , Aaron Lattanzi 2 , Jean Sexton 2 , Stuart Slattery 3 , Melissa Allan‐Dumas 3 , Matt Norman 3 , Mark Taylor 4 , Andrew Bradley 4 , Lawrence Cheung 4 , Philip Sakievich 4 , Maciej Waruszewski 4 , Sonya Smith 5 , Lian Shen 6 , François Blanchette 7 1: National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401 2: Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA 94720 3：橡树岭国家实验室，橡树岭，田纳西州37830 4：桑迪亚国家实验室，阿尔伯克基，新墨西哥州87185 5：霍华德大学，华盛顿特区，华盛顿特区，20059年6月6日：明尼苏达州明尼苏达州，明尼苏达大学，明尼苏达大学55455 55455 7：加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，CA 95343的一部分，一部分，一部分，一部分劳动，一部分征集了一部分，一部分劳动，一部分劳动，一部分劳动，一部分劳动，一部分是一部分，一部分是一部分劳动。 （DOE'S）浮动海上风力射击旨在降低到2035年浮动海上风能的水平成本（LCOE）。Flowmas Energy Earthshot Research Center（EERC）将提供必要的基础研究，以实现这一积极的时间表的突破。对气象海洋环境中浮动海上风力涡轮机的条件，负载和动力学的了解和模型非常缺乏，尤其是在极端情况下。一个人无法完全优化知识渊博的系统，并且不存在足够的模型。Flowmas从数学，计算和大气 - 科学背景中融合了研究人员，以更好地模型，并更好地理解从气候尺度到风力涡轮机浮动平台和实现风能所需的叶片的动态。Building on DOE investments in high‐fidelity models for climate and land‐based wind energy that can exploit exascale‐class computing, FLOWMAS researchers will create a suite of high‐fidelity codes for floating offshore wind energy that incorporates the microscale (i.e., wind turbines, floating platforms, and mooring systems), mesoscale (i.e., regional weather dynamics), and global/climate scales.研究人员将使用高更多的模拟和正在进行的DOE支持的现场活动来创建数据驱动的替代模型，这些模型在计算上效率高，并且可以探索许多系统条件，并且在长时间的时间内无法使用计算昂贵的高档高档模型无法访问。最后，开发的模型将利用Exascale计算的功率来创建对浮动海上风能系统的新理解，包括气候变化将如何影响海上风能资源，浮动风电场和涡轮机唤醒动态的物理，以及在操作和极端事件中浮动风力涡轮机的负载和动态。
Harald Altinger (作者) 汽车行业最先进的软件开发和适用性分析
在过去十年中，软件在汽车领域的重要性日益凸显。一辆现代高档汽车，例如 2015 款奥迪 A 4 [ 1 ]，可能配备多达 90 个电子控制单元 (ECU)、两个高分辨率显示器、两个用户识别模块 (SIM) 卡、11 个通信网络（控制器局域网 (CAN)、FlexRay、媒体导向系统传输 (MOST)）和多达六个天线系统（无线电、无钥匙进入/启动和退出系统 (K essy)、WiFi 等）确保汽车与各种基础设施之间的无线通信。从计算机科学家的角度来看，现代汽车是一个执行本地和分布式任务的嵌入式计算机异构网络。除了运输能力之外，客户还要求在现代汽车中提供最新的娱乐（包括音乐、视频或在线流媒体）和舒适度（气候控制、按摩座椅等）。各种功能，例如高级驾驶辅助系统 (ADAS)，都依赖于多个传感器之间的数据融合和各种 ECU 上的预先计算值。从简单的开关或旋转编码器到先进的全球定位系统 (GPS) 天线或雷达传感器，各种传感器将用于感知汽车环境或与驾驶员互动。实现创新的 ADAS，如自适应巡航控制 (ACC) 或矩阵前照灯，需要融合来自摄像头传感器和雷达传感器的预处理测量数据以及从道路交通数据库查找。这需要四个 ECU 来
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
博士后奖学金指南
Harda University，NAAC A+认可，在NIRF中排名87，是一所由U.P.于2009年成立的领先的多学科大学。 州立法机关。 配备了世界一流的设施，牢固的行业联系和社区参与，该大学提供了126个课程，包括67个硕士学位和01个工程和技术学科的博士学位课程，基础科学，医学，牙科，药房，护理，人文，人文，大众传播和法律和管理。 自成立以来，该大学一直在努力创建，更新和高档研究和开发设施，并与科学技术领域的最新进步保持同步。 这种方法是创建和加强一个激发，激励和促进教职员工进行研究，创造知识，发布发现和保护知识权利的生态系统。 为了加强研究文化，该大学已经在医学成像中的人工智能领域建立了各种高级研究中心，以早期和准确地发现疾病；病毒学和免疫学，用于早期发现呼吸道疾病和肝炎，分子生物学和胁迫耐受性：网络安全和网络学的网络安全性，以挫败网络攻击；太阳能电池和可再生能源用于废物塑料衍生的石墨烯碳纳米材料； Sharda社会商业中心。 此外，还有一个面前的中央仪器设施，可为教师，学生和行业提供分析支持。 该大学与100多个印度和国际学术机构，研究组织和行业建立了合作。Harda University，NAAC A+认可，在NIRF中排名87，是一所由U.P.于2009年成立的领先的多学科大学。州立法机关。配备了世界一流的设施，牢固的行业联系和社区参与，该大学提供了126个课程，包括67个硕士学位和01个工程和技术学科的博士学位课程，基础科学，医学，牙科，药房，护理，人文，人文，大众传播和法律和管理。自成立以来，该大学一直在努力创建，更新和高档研究和开发设施，并与科学技术领域的最新进步保持同步。这种方法是创建和加强一个激发，激励和促进教职员工进行研究，创造知识，发布发现和保护知识权利的生态系统。为了加强研究文化，该大学已经在医学成像中的人工智能领域建立了各种高级研究中心，以早期和准确地发现疾病；病毒学和免疫学，用于早期发现呼吸道疾病和肝炎，分子生物学和胁迫耐受性：网络安全和网络学的网络安全性，以挫败网络攻击；太阳能电池和可再生能源用于废物塑料衍生的石墨烯碳纳米材料； Sharda社会商业中心。此外，还有一个面前的中央仪器设施，可为教师，学生和行业提供分析支持。该大学与100多个印度和国际学术机构，研究组织和行业建立了合作。它资助了来自DST-Serb，DST，DBT，DRDO，ICMR，AYUSH，ICSSR，CST UP，NCW，IHUB DIVYASAMPARK，IIT ROORKEE等各个组织的项目。
梅菲尔 STRATSTONE - MMC 媒体
没有什么比完美无瑕、容光焕发的肌肤更能象征轻松的美丽。但要实现它往往绝非易事。除非你是著名伦敦皮肤治疗师 Nataliya Robinson 的客户。为了解决这个问题，专业皮肤治疗师 Nataliya Robinson 建议采用一种综合方法，结合有针对性的深层清洁和抗衰老面部塑形按摩，让肌肤重现活力和年轻，打造容光焕发的肤色。Nataliya 被美容编辑们誉为伦敦最好的面部护理师和完美肌肤女王，她已经在英国和她的祖国俄罗斯担任皮肤治疗师超过 15 年。Nataliya 擅长高级面部护肤治疗，致力于帮助人们获得最健康、最洁净的皮肤。她的诊所是一片平静舒适的绿洲，隐藏在伦敦西南部的高档马厩中，配备了最新的皮肤细化技术。 Nataliya 不仅是一名美容治疗师，她还通过开发有利于皮肤而不是损害皮肤的技术，培养了一种更自然、更全面的护肤方法。她意识到皮肤健康只是整体健康和幸福的一面镜子，因此她还研究了自然疗法营养学和耳针疗法，目前正在学习传统中医。“我的知识不仅限于皮肤，还包括整体健康，”Nataliya 说。“毕竟，好皮肤是从内而外开始的。”
一项关于使用大语言模型分析软件供应链安全失败
随着我们越来越依赖软件系统，软件供应链中漏洞的后果变得更加严重。高档的网络攻击（例如Solarwinds和ShadowHammer）导致了大量的财务和数据丢失，这强调了对更强的网络安全的需求。防止将来违规的一种方法是研究过去的失败。但是，分析过去失败的传统方法需要手动阅读并汇总有关它们的报告。自动支持可以降低成本并允许更多失败的分析。自然语言处理（NLP）技术，例如大语言模型（LLM），可以利用以帮助分析失败。在这项研究中，我们评估了大语言模型（LLM）分析历史软件供应链漏洞的能力。我们使用LLM来复制由云本机计算基金会（CNCF）成员执行的69个软件供应链安全失败的手动分析。我们开发了LLMS通过四个维度进行分类的提示：折衷，意图，na的类型和影响。GPT 3.5的分类平均准确性为68％，而Bard的准确度比这些维度的精度为58％。我们报告说，LLM有效地表征了软件供应链失败时，当源文章足够详细以在手动分析师之间达成共识，但无法替代人类分析师。未来的工作可以在这种情况下提高LLM的性能，并研究更广泛的文章和失败。