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tassat：转移和共享SAT⋆
SAT问题询问是否存在命题逻辑中给定公式的令人满意的真理分配。sat非常棘手[10]，但是现代的SAT求解器，尤其是冲突驱动的子句学习（CDCL）求解器，在从各种应用程序中求解大型公式方面取得了重大进展。在组合问题方面，随机局部搜索（SLS）求解器通常比CDCL更有效。由于SLS和CDCL求解器具有互补的优势，因此一些SAT求解器，例如Kissat [7]和Cryptomin- iSat [16]组合SLS和CDCL技术，SLS方法在塑造现代SAT求解器的能力方面起着关键作用。sls求解器通过翻转单个变量的真实价值直到找到解决方案或超时为止。求解器通常会尝试翻转变量，以最大程度地减少伪造的从句的数量。求解器确定没有可变翻转会根据某些启发式或度量标准导致改进时，它已达到局部最低限度。为了逃避局部最小值，求解器可以进行随机翻转或调整其内部状态，直到改善为止。尽管是逃脱本地最小的算法的有效算法，但动态搜索（DLS）吸引了
时间管理 – 时间使用图表和日志（第 1 步）
以下页面包含一个示例“主日历”。您可以使用任何允许您插入表格的文档类型轻松创建自己的主日历。这个一页的规划工具将帮助您概览您负责的工作。主日历与您的其他规划器和/或规划工具一起使用。作为一页，它允许您随身携带并快速查看所有内容。通过现在完成主日历，它将允许您做几件事。首先，它允许您根据即将发生的事情进行每周和每日计划，而无需翻阅多个课程包和教学大纲（并可能遗漏某些内容）。其次，它允许您识别和防止任何意外。如果您在第 11 周有两份论文和两场考试，您可以现在查看它并进行相应的计划。一个建议是每周开始时（例如，周日晚上），根据主日历上即将发生的事情规划本周的目标和待办事项清单。然后，每天晚上，根据您的每周计划计划第二天。使用日历还可以将主要项目和文件分解成更小的部分并设置多个截止日期。将工作分解成更小的部分可以提高专注力和积极性。
比较物理和虚拟机器人deixis
自主驾驶系统取决于他们感知和抑制导航环境的能力。神经网络是这种感知系统的基础，训练这些网络需要大量的不同培训数据，其中包括各种驾驶场景，无论是地形，对象类别和不利的照明/天气条件。但是，大多数公开可用的交通数据集都在清洁天气和照明条件下遭受了损失。数据增强通常被用作改善基于培训机器学习的感知系统的培训数据多样性的策略。然而，标准增强技术（例如翻译和翻转）有助于神经网络概括简单的空间转换，并且需要更多细微的技术来准确地在新颖的测试场景中抗击语义变化。我们提出了一种新的数据增强方法，称为“语义域自适应”，该方法依赖于属性条件的生成模型的使用。我们表明，这样的数据增加通过分析其在基于感知的任务中的性能，例如分类和检测在一天中的不同时间（i）在不同天气条件下（ii）捕获的流量对象的不同数据集，并在不同的天气条件下（ii）在不同的天气条件下，以及使用传统的增强方法培训的模型来提高深层网络的泛化能力。我们进一步表明，基于GAN的增强分类模型比基于非GAN的增强模型对参数对抗性攻击更为强大。
适合每个人的量子计算 PDF
量子原理允许量子比特以叠加态存在。这意味着量子比特可以处于 0、1 或这些状态的任何量子叠加态。想象一个球体，其北极和南极代表经典状态 0 和 1。球体表面上的任何一点都代表量子比特的一种可能状态。这被称为布洛赫球体表示，Bernhardt 使用该模型帮助读者直观地了解量子比特状态的抽象概念。量子比特的强大之处在于它们能够比经典量子比特容纳更多信息。要理解这一点，请考虑使用位作为最小数据单位的经典计算机。八位或一个字节可以表示 0 到 255 之间的任何数字。但是，由于叠加，八个量子比特可以同时表示 0 到 255 之间的所有数字。这不仅意味着处理能力略有提升，还意味着指数级飞跃。每增加一个量子比特，计算空间就会翻倍，从而产生传统计算无法比拟的增长曲线。Bernhardt 通过量子搜索算法的例子说明了量子比特的威力。想象一下在电话簿中搜索特定名称。在传统计算场景中，这类似于逐页翻阅，直到找到您要查找的名称——这是一个连续且耗时的过程。现在，设想一下，电话簿中的每一页
一种统一的方法和描述符，用于二维过渡金属二分法单层的热膨胀
我们介绍了使用各种实现技术和语言构建的裸机服务器的验证，该技术根据机器代码，网络数据包和椭圆形曲线密码学的数学规范来针对全系统输入输出规范。我们在整个堆栈中使用了非常不同的形式性技术，范围从计算机代数，符号执行和验证条件生成到对功能程序的交互式验证，包括用于C类和功能性语言的编译器。所有这些组件规格和特定于领域的推理技术都是针对COQ证明助手中常见的基础定义和合理的。连接这些组件是一种基于功能程序和简单对象的断言，无所不知的程序执行和基本分离逻辑，用于内存布局。此设计使我们能够将组件以最高级别的正确性定理汇总在一起，而无需理解或信任内部接口和工具而可以进行审核。我们的案例研究是一款简单的加密服务器，用于通过公开验证的网络消息翻转一些状态，其证明显示了总功能正确性，包括内存使用方面的静态界限。本文还描述了我们使用的特定验证工具的经验，以及对我们经历的工具和任务组合之间经历的生产力差异的原因的详细分析。
闭环可回收和不持久的聚乙烯 -
检测从Terahertz到可见光谱结构域的光脉冲的电场波形提供了平均场波形的完整特征，并具有量子光学的巨大潜力，时间域（包括频率bomb）光谱镜，高谐波，高谐波，高旋转性生成和Attosecond Science，可举几例。可以使用电磁抽样进行场分辨的测量，其中激光脉冲通过与另一个较短持续时间的另一个脉冲的相互作用来表征。测得的脉冲序列必须由相同的脉冲组成，包括其相等的载体 - eNvelope相（CEP）。由于宽带激光增益介质的覆盖率有限，在中红外创建CEP稳定的脉冲序列通常需要非线性频率转换，例如差异频率产生，光学参数放大或光学整流。这些技术以单次通道的几何形状运行，通常会限制效率。在这项工作中，我们展示了对谐振系统（光学参数振荡器（OPO））中产生的脉冲的现场分解分析。由于固有的反馈，该设备在给定的输入功率水平上表现出相对较高的转换效率。通过电磁抽样，我们证明了用CEP稳定的几个周期纤维激光脉冲泵送的亚谐波OPO会产生CEP稳定的中红外输出。完整的振幅和相信息使色散控制直接控制。我们还直接在时间域中直接确认了Opo的外来“翻转”状态，在时域中，连续脉冲的电场具有相反的符号。
硫代锂锂中电荷转运的机理 - 虹膜
摘要：锂邻磷酸锂（Li 3 PS 4）已成为固态电池电池的有前途的候选人，这要归功于其高电导阶段，廉价的组件和较大的电化学稳定性范围。尽管如此，Li 3 PS 4中锂离子转运的显微镜机制远非充分理解，PS 4动力学在电荷运输中的作用仍然存在争议。在这项工作中，我们建立了针对最先进的DFT参考的机器学习潜力（PBESOL，R 2扫描和PBE0），以在Li 3 PS 4（α，α，β和γ）的所有已知阶段（α，α，β和γ）的所有已知阶段解决此问题，以实现大型系统大小和时间尺度。我们讨论了观察到的Li 3 PS 4的超级离子行为的物理来源：PS 4翻转的激活驱动了结构性过渡到高导电阶段，其特征在于Li地点的可用性增加以及锂离子扩散的激活能量的急剧降低。我们还排除了PS 4四面体在先前声称的超级离子阶段中的任何桨轮效应，这些阶段以前声称，由于PS 4 Flips的速率和Li-ion Hops在熔化以下的所有温度下，li-ion扩散。我们最终通过强调了Nernst -Einstein近似值以估计电导率的失败来阐明电荷转运中外部动力学的作用。我们的结果表明，对目标DFT参考有很强的依赖性，而PBE0不仅对电子带隙，而且对β-和α -LI 3 PS 4的电导率提供了最佳的定量一致性。
糖尿病性视网膜病的特征分割，而无需使用计算机视觉模型yolov8和yolov9
摘要：计算机视觉是医学图像分析中的强大工具，支持对眼部疾病的早期检测和分类。糖尿病性视网膜病（DR）是继发于糖尿病的严重眼科疾病，伴随着危险性疾病的几个早期迹象，例如微型神经疗法（MAS），出血（Hemos）和渗出液（EXS），这些症状已被广泛研究并靶向由计算机视觉模型检测的对象。在这项工作中，我们测试了最先进的Yolov8和Yolov9 Architectures DR Feldus功能分割的表演，而无需编码经验或编程背景。我们从公共Messidor数据库中获取了一百个DR图像，并手动标记并准备了它们以进行像素分割，并测试了不同模型变体的检测能力。我们通过数据增强增加了训练样本的多样性，包括平铺，翻转和旋转眼底图像。在检测诸如MA，Hemo和ex之类的DR病变时，提出的方法达到了可接受的平均平均精度（MAP），以及眼睛后极的标志，例如视盘。我们将我们的结果与涉及不同神经网络的文献中的相关作品进行了比较。我们的结果是有希望的，但尚未准备好进入临床实践。必须进行准确的病变检测，以确保早期和正确的诊断。未来的工作将进一步研究病变检测，尤其是MA分割，并通过改进的提取技术，图像预处理和标准化数据集进行研究。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
自主周期性翻转的扭曲环形拓扑...
周期性自旋 - 轨道运动本质上是普遍存在的，从绕核的电子到旋转太阳的旋转行星。在柔软的移动机器人技术中实现自动周期性轨道运动，沿着圆形和非圆路径，对于对未知环境的适应性和智能探索至关重要，这是尚未实现的巨大挑战。在这里，我们报告了利用一个封闭的环形环拓扑，并有缺陷，以使能够实现具有定期旋转的自动软机器人 - 具有编程的圆形和重新编程的不规则形状轨迹的周期性旋转运动。通过将扭曲的液体晶体弹性丝带粘合到封闭的环环拓扑结构中，机器人表现出三个耦合的周期性自我 - 响应恒定的温度或恒定光源：内部 - 向外 - 向外翻转，自我旋转，环绕环中心，并在环外的点周围旋转。耦合的旋转和轨道运动具有相同的方向和周期。旋转或轨道方向取决于扭曲的手性，而轨道半径和周期是由扭曲的环几何形状和热驱动决定的。翻转旋转和轨道运动分别来自扭曲的环拓扑和分别打破力对称性的粘结部位缺陷。通过利用扭曲 - 编码的自主翻转 - 旋转 - 轨道运动，我们展示了机器人智能绘制未知限制空间的几何界限的潜力，包括圆形形状，包括圆形，正方形，三角形，三角形，三角形，五角形以及五角形和凹陷的范围，并与多个机器人的范围以及不幸的是，以及及其及其范围的健康范围以及及其及其及其及其及其及其及其及其及其及其及其及健康的范围。