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SAR-Grav实验室的Archimedes实验
Sar-grav实验室由该地区的自主della sardegna（RAS）资助3.5 m€，它位于Sardinia（意大利），靠近Sos Enattos地雷候选人的Sardinia（意大利），可容纳Einstein望远镜（ET）（ET）的矿场（SOS ENATTOS）（SOS ENATTOS：SOS INDERITY）的播种机，以及播种机的播种机（SOS ENATTOS：主机地下实验，低温有效载荷，低频和低温传感器的发展，需要低地震和人为噪声
Archimedes实验：量子真空可以感觉到重力吗？
每个节点•2 x 6240r（24芯2.4 GHz 165W）CPU•192 GB DDR4•10 GBPS以太网•2 x 800GB NVME SSD•HDR 100 Mellanox NIC•3.675 TF峰（68％RMAX）•40 port hdr 200 hdr 200 empe•14.75 tf•14.75 tf（64. 1％）
使用Archimedes调整过程进行量子扩张的卷积神经网络
摘要：道路网络提取是遥感（RS）中的重要挑战。解释RS图像的自动化技术提供了一种具有成本效益的解决方案，可快速获取道路网络数据，超过传统的视觉解释方法。然而，道路网络的各种特征，例如不同地区的各个长度，宽度，材料和几何形状，构成了RS图像中的道路提取的巨大障碍。可以将道路提取问题定义为涉及捕获上下文和复杂元素的任务，同时还保留边界信息并为RS数据生成高分辨率的道路细分图。提议的Archimedes调整过程的目标量子量子扩张了道路提取的卷积神经网络（ATP QDCNNRE）技术是通过增强图像细分结果的效率来解决上述问题，从而利用遥感成像，与Archimedes Optimization Optimation Algorith Modecs（AOA）相关联（AOA）。这项研究的发现证明了与遥感图像一起使用时，ATP-QDCNNRE方法实现的道路萃取能力增强。ATP-QDCNNRE方法采用DL和超参数调整过程来生成高分辨率的道路分割图。这种方法的基础在于QDCNN模型，该模型结合了量子计算（QC）概念和扩张的卷积，以增强网络捕获本地和全局上下文信息的能力。扩张的卷积还可以增强接收场，同时保持空间分辨率，从而提取精细的道路特征。基于ATP的高参数修改改善了QDCNNRE道路提取。评估ATP QDCNNRE系统的有效性，使用基准数据库来评估其仿真结果。实验结果表明，ATP-qdcnnre以75.28％的相交（IOU）的相交（MIOU）的平均相交（MIOU）为95.19％，F1的平均相交，90.85％的F1，精度为87.54％，召回了Massachusetts Road DataSet的94.41％。与最新方法相比，这些发现证明了该技术的效率。
定向能武器 - 中队领导学校
如果比较动能武器和直接能武器，传统武器必须装载子弹，人类所能创造的最高速度是高超音速（约是声音的5倍），需要时间才能跑到目标，但直接能武器的速度是光速（约是光的90万倍），开发成本非常昂贵。以极低的单次射击成本换取比较炸弹价格各个战场上实际使用金额达数百万美元。定向能武器单次发射成本略低于 1.1 美元。定向能武器的历史可以追溯到传说中的阿基米德之镜。据说阿基米德在进攻锡拉库扎时建造了一面焦距可调的大镜子，用来将阳光反射到罗马舰队的船上，从而点燃它们。历史学家认为阿基米德知道由镜子制成的透镜。他能够将光束固定在一个点上足够长的时间以点燃火。这道拥有 2200 年历史的鳐鱼的故事在东罗马帝国流传了数百年。图片 4 阿基米德的镜子。
基于 的 当地 能源 潜力 与 发电厂 连接 分析
摘要 — 已经对各种规模和类型的发电厂发展中水能潜力的可用性进行了研究。由于大多数现有水源流量小、水头低，本研究旨在设计一个微型水力发电中心，作为避免电力危机的方法之一，利用可再生能源潜力之一，即微型水力发电厂中的水能潜力。进一步的研究涉及水资源与微型水力发电厂 (MHPP) 建设的关系，特别是与流速、渠道横截面积和流量相对应的阿基米德螺旋涡轮机指导参数。它旨在将当地能源潜力与阿基米德螺旋涡轮机的输出功率联系起来。本研究使用的方法是 1. 观察 2. 数据收集和 3. 数据分析。这项研究采用观察法进行，采用现场数据收集技术，并借助测量设备收集与相关参数相关的数据覆盖范围。结果显示，渠道上可用的功率为 946 kW，涡轮机产生的功率为 5.9 kW。
帕金森大坝勘探区已确认六个钻探目标
图 4a. 圆形重力特征的顶部和底部以绿色勾勒出，深度约为 450 米，延伸至约 900 米（-250m BMSL 和 -650m BMSL）。钻孔 PD 63 发现了高品位的金和银（21m 处为 21g/t Au 和 83g/t Ag，包括 9m 处为 31g/t Au 和 152g/t Ag），这是以白色显示的深垂直钻孔。（来源：Archimedes Consulting Pty Ltd，使用 ACM 解释高分辨率重力数据并与先前研究中的磁学和 IPO 检测到的目标集成，2024 年 12 月）。
优化和机器学习中的统计物理方法
这套讲座将讨论概率模型，并专注于来自统计，机器学习和优化的问题，同时使用统计物理学的工具和技术。焦点将比实用性更大，因此您已经被警告！我们的目标是展示统计物理学的某些方法如何使我们能够为许多数学问题得出精确的答案。正如阿基米德（Archimedes）指出的那样，一旦给出了这些答案，即使它们是通过启发式方法获得的，也要严格证明它们是一项更简单的任务（但仍然是不平凡的）。在过去的几十年中，理论物理学和应用数学之间的兴趣和方法越来越多，许多统计物理学和计算机科学领域的理论和应用作品都依赖于与自旋眼镜的统计物理学的联系。本课程的目的是介绍进入这个快速发展领域所需的背景。