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World File Search SystemDecomposition
蒸气相分解（VPD） +电感耦合...
Technical Parameters WSPS2 - VPD automation system: • Open cassette stations • Robotic system: Fully automatic wafer handling and processing • PAD-Fume: Etching of surface and bulk Si • PAD-Scan: scanning of liquefied wafer surface • Scan options: Bevel scan (for wafer edges) and Hydrophilic surface scan
部分迹回归和低秩 Kraus 分解
迹回归模型是广为研究的线性回归模型的直接扩展，它允许将矩阵映射到实值输出。这里，我们介绍一个更为通用的模型，即部分迹回归模型，它是一类从矩阵值输入到矩阵值输出的线性映射；该模型包含了迹回归模型，因此也包含了线性回归模型。借用量子信息论的工具，其中部分迹算子已经得到了广泛的研究，我们提出了一个框架，用于利用完全正映射的所谓低秩 Kraus 表示从数据中学习部分迹回归模型。我们通过针对 i）矩阵到矩阵回归和 ii）半正定矩阵补全进行的合成和真实实验展示了该框架的相关性，这两个任务可以表述为部分迹回归问题。
gram root分解多项式环
基于晶格的密码系统（Kiltz等，2018; Bos等，2018; Fouque等，2020）被选为NIST Quantum加密后（PQC）Standards（Alagic等，2022）。Lattice-based schemes, including the PQC standards, are often based on polynomial rings i.e., NTRU (Hoffstein et al., 1998; Fouque et al., 2020), Ring-LWE (Stehl´e et al., 2009; Lyubashevsky et al., 2010) and Module-LWE (Brak- erski et al., 2011; Langlois and Stehl´e, 2015年），以提高效率。离散的高斯概率分布（定义2.2）是晶格cryp-图表中的重要对象，更普遍地是晶格的数学效果。例如，对晶格问题的计算硬度的分析（Regev，2005; Micciancio和Regev，2007; Gentry等，2008; Peikert，2009; Brakerski等，2013）依赖于离散高斯人的有用特性。此外，许多基于高级晶格的Crypsystems，例如基于身份的加密（Gentry等，2008; Agrawal等，2010）和功能
带有应用程序的图表的边缘集的常规分解
Szemer´edi规律性引理是图理论中最强大的工具之一。引理于1978年出版[30]，尽管Szemer´edi早些时候已经使用了较弱的版本来证明Erd˝os-tur´an猜想[14，29]。从那以后，引理及其后果在图和超图理论，数字理论，代数，几何和计算机科学中发现了一些应用。我们仅考虑本文中的简单图，即没有循环，没有多个边。给定图G =（v，e）和数字ε∈（0，1），规则性引理可以断言V可以将V分为K≤n（ε）子集V 1∪。。。v k和另一组v 0 = v - （∪i v i），使得g [v i，v j]为ε-指标（大致说明，这意味着近似随机性；我们将在下一节中定义此概念），每1≤i=j≤k，除了在大多数εk2 iNdice，| V 0 | ≤εn和| V I | =（n - | v 0 |） /k，每1≤i≤k。在Szemer´edi的规律性引理的原始证据中，零件数量的阈值N（ε）是高度O（ε-5）的塔。正如Gowers在[21]中证明的那样，这种塔式的结合通常是不可避免的。更确切地说，有一些图形必须至少为高度ω（ε-1 /16）的塔。conlon和Fox [5]进一步改善了下限到ω（ε -1）。这显示了主要缺点
利用图嵌入神经网络实现自适应布局分解
摘要 — 多重模式布局分解 (MPLD) 已被广泛研究，但到目前为止，还没有一个分解器在结果质量和效率方面胜过其他分解器。这一观察促使我们探索如何为给定的布局图自适应地选择最合适的 MPLD 策略，这是一个并非平凡且仍未解决的问题。在本文中，我们提出了一种基于图卷积网络的布局分解框架来获得布局的图嵌入。图嵌入用于图库构建、分解器选择、图匹配、针迹去除预测和图着色。此外，我们设计了一种纯粹依赖于消息传递图神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，与快速但非最优的启发式方法相比，我们基于图嵌入的框架可以在广泛使用的基准中实现最佳分解，并且运行时间显着下降。
采用综合分解法计算全经济能源效率
本研究将 1971 年至 2016 年期间印度尼西亚的能源强度表现与越南、泰国、新加坡、菲律宾和马来西亚等其他东南亚国家进行比较。为此，本研究采用了乘性对数均值 Divisia 指数 II 方法和时空指数分解分析。制造业和商业部门在该地区的经济结构中发挥着关键作用，占 1971 年至 2016 年总经济产出的 60% 至 80% 左右。制造业的贡献率显著增加，从 1971 年的 8% 上升到 2001 年的峰值 31% 左右，随后在 2016 年下降到 28%。另一方面，农业部门的贡献率从 1971 年的 49% 下降到 2016 年的约 17%。本研究表明，过去四十五年来这些国家的能源强度变化的总体趋势是下降的。对于印度尼西亚来说，从 1971 年到 1999 年，总能源强度每年平均稳步上升 3%，在此期间增长了一倍多，而从 1999 年到 2001 年，能源强度每年平均下降 1%，2016 年总体下降了 17%。总体而言，就结构和行业对总能源强度的影响而言，所有这些国家的工业增加值都转向了能源密集型行业，这也被行业内能源强度的下降所抵消。然而，分析表明，这一趋势的两个因素在印度尼西亚最为明显。
在神经辐射场中学习重新分解和内在分解
从神经辐射场中提取固有组件（例如重新传播和阴影）的任务越来越感兴趣。然而，当前方法在合成场景和孤立的对象上很大程度上有效，忽视了具有背景的真实场景的复杂性。为了弥补这一差距，我们的研究引入了一种与内在分解相关的方法。通过杠杆式的灯光变化，以生成伪标签，我们的方法为固有分解提供了指导，并需要地面真相数据。我们的方法以物理约束为基础，可确保各种场景类型的鲁棒性，并减少对预先训练的模型或手工制作的先验的依赖。我们在合成和现实世界数据集上验证了我们的方法，从而实现了令人信服的重新研究。此外，我们的方法对图像编辑任务的适用性展示了有希望的结果。
启用空中3D打印
抽象的航空3D打印是一项开创性的技术，但在其概念阶段，结合了3D打印和无人驾驶飞机（UAVS）的前沿，旨在自动地在偏远和难以到达的位置建造大型结构。所设想的技术将通过利用无人机作为精确的建筑工人来实现建筑和制造行业的范式转变。但是，无人机的有效负载能力有限，以及操纵和计划所需的复杂敏捷性，施加了一个强大的克服障碍。旨在超越这些问题，本文提出了一种新型的基于空中分解和调度3D打印框架，该框架将模型的原始3D形状的近乎最佳分解分解为较小，更易于管理的子零件，称为块。这是通过基于启发式函数搜索平面切割来实现的，该函数结合了与子部分之间的互连性相关的必要约束，同时避免了无人机的挤出机和生成的块之间发生碰撞的任何可能性。此外，还提出了一个自主任务分配框架，该框架确定了一个基于优先级的序列，将每个可打印的块分配给无人机进行制造。使用基于物理学的凉亭仿真引擎证明了所提出的框架的效率，在该引擎中建立了各种基于原始的CAD的空中3D构造，考虑到非线性无人机动力学，相关的运动计划和通过模型预测性控制的相关运动计划和反应性导航。
基于EEG的手指运动分类，具有内在的时间尺度分解
简介：大脑计算机界面（BCIS）是获取大脑电活动并提供外部设备的系统。由于脑电图（EEG）是捕获大脑电活动的最简单的非侵入性方法，因此基于EEG的BCIS是非常流行的设计。除了分类肢体运动外，最近的BCI研究还集中于通过使用机器学习技术通过其分类的同一手的精确编码。最先进的研究对忽略大脑的闲置病例（即大脑没有执行任何心理任务的状态）对编码五个夹角运动感兴趣。这可能很容易引起更多的假阳性，并急剧降低分类性能，从而表现出BCIS的性能。这项研究旨在提出一个更现实的系统，以解码五个手术的运动和脑电图信号的无精神任务（NOMT）案例。