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通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
无标题 - refubium
量子汉密尔顿复杂性的目的[17，42]是研究当地汉密尔顿人所描述的物理模型的计算能力，其动态及其特征状态的复杂特性，以及了解确定这些特性的综合复杂性。许多汉密尔顿人在量子构成方面都是普遍的[13]，而其他汉密尔顿人则认为更简单，但仍然很难通过经典计算进行经典研究[7]或什至有效地模拟[27]。有一个悠久的历史，即寻找最简单的可能性，最接近现实，有效地实现，并且可以通过通用动力学来实现与当地汉密尔顿人的量子计算。对相互作用，局部性和几何限制的类型和强度的限制进行了研究，例如在参考文献中。[13，20，26，37，39，40]。对计算的普遍性的思考通常与提出复杂性问题（例如确定确定这些哈密顿人特征性特性的强硬特性）的问题息息相关。从量子控制理论的角度来看这一点为我们提供了一个有趣的观察。对子系统的额外控制水平可能会导致状态发生的可能性或复杂性问题的困难。我们已经使用DQC1（“一个清洁量子”）模型[30，36]看到了这一点，其单个可完全定量（清洁）量子的单个量子比经典计算产生了量子优势。在这项工作中，我们通过控制一个小子系统来研究收到的计算潜力。类似地，如果允许使用魔术状态，则使用有限的通用门（例如Clifford Gates [8]）进行计算，以进行量子计算。使用扰动gad-有效地将系统的部分固定到特定状态，使我们能够从更简单的人中建立复杂的有效汉密尔顿人[24]。也已经表明，小子系统的Zeno效应测量可以赋予非普遍的通勤大门的普遍力量[10]。我们专注于一种称为固定的控件类型 - 固定
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中级微观经济学理论 _____________________ 概率论与统计理论要素 STAT 160A 4 STAT 160B 4 STAT 选修课 1/2 4 种族*:(1 门课程) (建议与人文学科双倍计算) 概率论与统计理论要素 概率论与统计理论要素 STAT 161 或 167 或 170 或 171 BUS FIN 或 OCSM 课程 4 STAT 146 4 BUS FIN 或 OCSM 课程 4 自然科学与数学(5 门课程)
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15 Jonathan Swan等。，在马斯克在纽约时报（2025年2月3日）的积极入侵中； AP消息人士称，Doge的Fatima Hussein的任务是停止向美国国际开发署的财政部付款，AP Secucty，Assipy Press（2025年2月6日）；坎贝尔·罗伯逊（Campbell Robertson）等。，《辞职推动》加深了对政府服务影响的担忧，纽约时报（2025年1月29日）；杰里米·赫伯（Jeremy Herb）等。特朗普和马斯克如何动摇联邦劳动力，CNN（2025年2月7日）；詹妮弗·汉斯勒（Jennifer Hansler）等。，特朗普迅速拆除美国国际开发署（USAID）使全世界的工人涉及安全和未来，美国有线电视新闻网（2025年2月6日）； Alayna Treene和Tami Luhby，特朗普政府计划在不选择辞职的工人中裁员，CNN（2025年2月4日）；美国国际开发署高级官员安德鲁·罗斯（Andrew Roth）在拒绝进入马斯克（Musk）的守护者队（Musk's Doge Team）后休假（2025年2月3日）；国库官员安德鲁·杜赫伦（Andrew Duehren）在抵抗马斯克（Musk）的付款要求后辞职，《纽约时报》（2025年1月31日）；约翰·萨克拉里亚迪斯（John Sakellariadis）和玛姬·米勒（Maggie Miller），特朗普继续联邦政府清除，欺骗了对抗虚假信息的网络工人，Politico（2025年2月7日）。
真实srgd：使用无分类器引导扩散
摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
重新审视香港先进制造业
第四次工业革命（“工业 4.0”或“I4.0”）在很大程度上推动了先进制造技术和工艺的应用。工业 4.0 目前正在培育“智能工厂”的概念，这将大幅提高劳动生产率，使成本相对较高的国家在全球市场上具有竞争力，特别是使制造业能够以小批量生产高价值产品。事实上，工业 4.0 可以通过自动化、机器人和人工智能等高科技推动因素解决香港的劳动力挑战。麦肯锡全球研究院估计，全球自动化每年可使生产率增长 0.8% - 1.4% 1 。制造业中约 64% 的任务可以实现自动化。普华永道预测，到 2030 年，工业 4.0 技术可为全球经济贡献 15.7 万亿美元 2 。
牙科学生入学前健康评估常见问题
免疫 - 或 - ● 提交乙肝拒绝证明。问题：如何提交我的牙科学校入学前问卷和免疫记录？回答：学生应使用其 UM 唯一名称和密码登录其 Enterprise Health 学生门户，以完成其牙科学校入学前问卷并向 OHS 提交免疫记录以供审核。学生可以使用计算机或手机访问 Enterprise Health；Chrome 是首选浏览器。如果使用移动设备，学生甚至可以在填写问卷时拍摄他们的疫苗记录。问题：如何获取我的免疫和疫苗接种记录？回答：学生应联系其初级保健提供者获取其当前免疫记录的副本。居住在密歇根州的学生可以访问密歇根州护理改进登记处网站 https://mcir.org/public/ 下载其免疫记录的副本。问题：如果我没有上面列出的免疫和疫苗接种记录怎么办？回答：学生应使用牙科学校入学前问卷提交其疫苗接种/免疫记录。如果学生没有特定记录，他们可以在问卷上选择“我没有”。然后，将在后续电子邮件中建议学生在 OHS 预约以满足要求；或者在当地社区获得要求并向 OHS 提交进一步的文件以供审核。