量子信息处理要求在控制量表的控制中未经表述的精度。这是由于环境中普遍存在的噪音和不可避免的控制缺陷而变得具有挑战性的,这可能会降低控制权限。在开发量子最佳控制技术方面已取得了巨大进步[1-27]。载体量子计算[28],其中大门基于几何阶段[29 - 35],是在存在噪声的情况下增强门填充的一种方法。使用几何而不是动态阶段实现量子门可以减轻噪声的影响,这些噪声会在不受干扰的控制空间中留下整体循环。几何阶段可以使用绝热[36 - 38]或非绝热驾驶[39 - 49]来计算;后者通过减少操作时间来减轻磨损。非绝热的尸体(几何)门已在超导系统[50,51],被困的离子[52,53]和氮呈(N- V)中成功实现。人类方法的一个优点是,它在选择实验友好的脉搏形状来产生大门时具有很大的灵活性。然而,尽管自动门具有沿载体循环的误差的抵抗力,但它们仍然容易受到横向上的噪声的影响,这种噪声在许多量子平台中很常见。
为了激励那些应该传播创新的领导者团体,各个项目往往会忽视传统结构。双重绿色革命依赖于传统结构,无论它们是层级化的还是分段式组织的。它假定可以对资源获取和地方税收进行集体管理。它需要付出巨大努力来确保地方层面的机构代表性。它承认研究和机构行动是创新的决定性源泉。对当地适应的偏见谴责了那些将当地情况与一般模式相一致的行政发展项目。取而代之的是,双重绿色革命规定了当地共同管理的项目,由国家和当地社区之间的合同进行管理。国家成为发展的推动者和战略家,从而运用辅助性原则。
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示,该几何形状从粗,低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换(DCT)将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开,从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节,我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链,从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络,其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发,可促进灵活的,离网的导向链建模,并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力,并提供细微的高频细节。1
通讯作者:私下生物统计学系印第安纳大学医学院和理查德·M·费尔班克斯公共卫生学院410 W 10th St.,Suite 3000印第安纳波利斯,印第安纳州印第安纳州,46202电子邮件:xioochun@iu.edu.edu.edu.edu电话:317-274-2696
- 在最坏的情况下,在理想晶格中找到近似最短的向量。- 下一代公开加密的新NIST标准的基础。- 替代结构:近似GCD,NTRU,O(1)-Lank模块LWE
和现代建筑建立在更普遍的有机LED(OLEDS)的基础上。[1,3-5]在整个可见频谱中具有电荷平衡和高效率仍然远离最佳的QD,QD通常被用作颜色 - 纯发光下调转换器,用于在背光无机LED中显示。[2,6]虽然对设备档案的研究对于将来的开发至关重要,但许多小组也在探索QD的替代材料,以降低成本,最大程度地减少丰富的问题并限制毒性。[7-9]最初在2012年作为照片伏特的有前途的材料出现,[10]卤化物钙钛矿对于几乎所有光启动器件(例如光电探测器)具有巨大的潜力,例如光电探测器,[11]激光器,[12]和LED。[13–15]卤化物钙钛矿NC对于光发射特别有利,其发射波长可以通过组合和形态在整个可见范围内进行调谐,[16]超高的量子产量(Qys)(Qys),即使接近统一,甚至接近统一,[17-19],[17-19]和合成,通常是actile and facile conigile facile cookile cookile,sable,便宜,易于扩展。[20,21]相比之下,传统QD通常需要Inorranic Core-shell结构,高前体纯度和复杂的,乏味的合成以获得令人印象深刻的光学特性。[22]但是,钙钛矿NC缺乏足够的稳定性
The discovery of high-temperature superconductivity (HTSC) in strongly correlated cuprates opened a new chapter in condensed matter physics, breaking existing stereotypes of what is a material base for a good supercon- ductor (“Matthias rules”), at the same time emphasizing the richness and challenge of strongly correlated physics, personified by the most strongly correlated 3 d ion, Cu 2 +。最近报道的新化合物Cuag(So 4)2以一种引人入胜的方式结合了相同的离子与最强烈相关的4 d One,Ag 2 +。在这封信中,我们对该材料的电子和磁性特性进行了详细的分析,并表明它与HTSC酸粉饼的不同方式非常不同,并在密切相关的材料中为超导性和磁性(尤其是Altermagnetism)(尤其是Altermagnetism)打开了一扇门。
这项荟萃分析证明了将人工智能算法与传统设计方法相结合对优化 1.5MW DFIG 风力涡轮机叶片的有效性。该研究成功解决了风力涡轮机设计中涉及多个相互竞争的目标的复杂问题,例如空气动力学效率、结构完整性和经济可行性。借助先进的优化算法,特别是灰狼优化方法,设计结果和计算效率得到了显著改善。优化后的叶片设计重量减轻了 8%,同时提高了结构耐久性和空气动力学性能。组合叶片设计的功率系数增加到 0.27,表明风力涡轮机的效率有可能提高,尤其是在低风速范围内,任何效率的提高都对整体能量捕获至关重要。
跨域少数射击语义分割(CD-FSS)旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是,他们完全依靠支持图像进行特征转换,并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中,我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络(DMTNET)来解决上述问题。我们建议自我匹配转换(SMT),而不是完全依靠支持图像,以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵,以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合,尤其是对于元测试阶段,仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后,我们利用了双关联构建(DHC)模块,以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性,基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射,并具有分为分段,以增强其分段。此外,我们提出了测试时间自我填充(TSF)策略,以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明,DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
随着连接到功率系统的双重喂养发电机(DFIG)的扩大量表,无法忽略系统继电器保护对系统中继电流的影响。设置和配置继电器保护将受到不精确的短路电流计算的影响。但是,一些现有的研究仅考虑输入是撬棍,而转子激发被阻塞的条件。中国的新网络标准需要DFIG的输出反应性支持电流,并将改变短路电流的特性。为了解决此问题,根据分析DFIG的瞬态等效势的特征,提供了具有不间断激发的DFIG的瞬态模型。基于频道链接的不间断变化的特征以及新的网格标准反应性支持电流的要求,提出了带有不间断激发的DFIG的短路电流计算方法。基于实时数字模拟器(RTD),这是一个建立了包含DFIG转换器实际控制单元的数字分析实验平台,验证了拟议的短路电流均方根(RMS)值计算方法。