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![arXiv:2003.00741v1 [eess.SY] 2020 年 3 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\489fce997a29faa1110f8cffcaca4b4924f066be.webp)
arXiv:2003.00741v1 [eess.SY] 2020 年 3 月 2 日
许多国家光伏 (PV) 电力的电价与上网电价之间的差距越来越大，加之电池成本近期大幅下降，导致全球安装的光伏和电池组合系统数量增加。房产的负载情况极大地影响着自发消费率，从而影响系统的盈利能力。因此，经过充分研究的住宅应用分析得出的见解不能简单地转移到其他类型的房产上。与住宅应用相比，光伏特别适合市政建筑，因为它们的供需匹配更好。为了分析附加电池的价值，我们模拟了不同规模的市政光伏电池系统，并以 101 处房产的负载情况作为输入。研究发现，自发消费与家庭存在显著差异，而不同类型的市政建筑在分析的指标方面大体相似。我们发现，对于大多数考虑的系统规模，夏季用电量占比对自用率的影响最为显著。由于电费较低，市政建筑中通过电池提供的自用量增长较少，因此在大多数情况下，投资电池并不具有经济效益。
![arXiv:2003.01800v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7617c8eb948e06eec45670825a189482bd081a76.webp)
arXiv:2003.01800v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 3 日
量子态消除已经引起了人们的极大兴趣，因为 [2] 中关于波函数真实性的哲学论证完全依赖于纠缠基中特定量子消除测量的存在。除了这种基本兴趣之外，量子态消除可能还可用于量子信息和量子通信应用。这方面的例子有 [9–11] 中的通信任务和量子无意识传输协议 [12]。在 1-out-of-2 无意识传输中，接收方应该收到两个比特中的一个，而不知道另一个比特的信息。发送方不应该知道收到了哪个比特。除此之外，在本文中，我们研究了如何明确地排除四种可能的非正交两量子比特状态中的两种。如果这四种状态编码两个经典比特值，那么这样的测量将告诉我们第一位、第二位或两位的异或。
2024 年 3 月 29 日 (003).xlsx
RM22‐0304 航母打击群 15 总部及作战基地改造 N63406 ‐‐ NAVBASE POINT LOMA AE TBD 设计建造 $25‐50M Q4 FY24 Q4 FY24 P.2018.00568 更换 Miramar 燃油管道 ‐ 侵占 2 和 3 N63406 ‐‐ NAVBASE POINT LOMA AE MACC ‐ POL 设计投标建造 $5‐10M Q1 FY25 Q1 FY25 RM19‐0589 FCTCSD‐60 IPT ‐ C60 的第三舰队 MOC N63406 ‐‐ NAVBASE POINT LOMA IH MAC ‐ DB 设计建造 $25‐50M Q1 FY25 Q2 FY25 627 可重构网络实验室 N63406 ‐‐ NAVBASE POINT LOMA AE MAC - 工业设计投标建造 $50-100M Q2 FY25 Q1 FY26 RM20-0513 731，更换储水箱 #6 N63042 -‐ NAS LEMOORE CA IH MAC - 总体设计建造 $10-25M Q3 FY24 Q4 FY24 RM09-3991 840，RM09-3991 修复故障的 UH 塔 10 和 11 N63042 -‐ NAS LEMOORE CA IH MAC - 总体设计建造 $25-50M Q1 FY25 Q2 FY25
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
![arxiv：2503.05399v1 [Math.dg] 2025年3月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a0464b922469f5b23deae1245fbc7f8b73f48891.webp)
arxiv：2503.05399v1 [Math.dg] 2025年3月7日
∂E（t）κe（t）d H 1表示E（t）曲率的平均值（t）。在物理文献中已经提出了这种类型的进化，作为使现象的模型[31，32]。像Mullins-sekerka流一样，集合E（t）的面积沿流量保存，周长不侵扰。曲率流的另一个重要特征是，它可以正式视为周长的L 2-级别流。通常，对（1.1）和（1.2）的平滑解决方案可能会在有限的时间内产生奇异性（例如，请参见[10,10,26,27]）。利用所考虑的两个流的梯度流结构，可以通过最小化移动方案（在[3，25]中引入此设置），将弱解定义为（1.1）和（1.2）。此方案定义连续流的离散时间近似，通常称为离散流，具体取决于时间参数h。l 1-限速点为离散流的h→0称为平流，因此，在每次t∈[0，∞）时定义了集合e（t）的家族e（t）。在构建了这个全球范围的弱解决方案后，研究其渐近学是一个自然的问题。关于这些几何流量的解决方案的渐近行为有广泛的文献。一方面，在初始基准的各种几何假设下，一个人能够显示出（1.1）或（1.2）的平滑解决方案的全球及时存在，并表征其渐近行为。关于Mullins-Sekerka流，我们引用了[1，6，11，14]，而某些对体积的平均曲率流量的参考为[4、5、5、12、9、34]。另外，人们可以直接研究离散的流量或流量，鉴于最近对所考虑的流量的弱唯一性的结果，这种观点已经获得了显着的兴趣。特别是，这些结果表明，只要存在（1.1）或（1.2）的经典解决方案，任何流动的流量就与之重合。在[13，16]中的（1.1）（在二维中）和[17]中的（1.2）中已证明这一点，在初始数据上的某些规律性假设下，另请参见[23]，对于弱的唯一性，对于弱的唯一性结果，导致体积预状的弱弱概念的弱含量是平均平均曲率曲率。在平均曲率流（1.2）的欧几里得设置r 2和r 3中的情况已被很好地理解。第一个结果涉及融合向浮游向球的翻译的收敛，如[21]在n = 2，3。后来，由于具有尖锐指数的Alexandrov定理的新颖定量版本，在[29]中，作者证明了离散流向球，指数速率的收敛，没有其他翻译。随后，他们设法将这项研究扩展到[20，19]中更具挑战性的浮动案例。另请参见[22]，有关平面各向异性情况的类似结果。在[20，19]中再次包含t 2中（1.1）的流量溶液的结果，假设初始基准e 0具有固定的阈值。在t 2中，这构成了初始基准e 0满意p（e 0）<2。这个问题至关重要。我们将重点放在平面，定期设置t 2上。在定期设置T N的确，由于流量不会增加周长，因此流量的唯一可能的限制点是球的工会，因此作者可以实质上应用它们在R 2中获得的稳定性结果而不会发生太大变化。
![arxiv：2403.01100V1 [CS.CR] 2024年3月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a7fccfb5fa86285fb2fe35c99741d6be344a2e79.webp)
arxiv：2403.01100V1 [CS.CR] 2024年3月2日
摘要。6G将通过新兴的分散计算和安全的通讯技术来满足未来数字医疗系统的要求。数字医疗保健解决方案采用了许多低功率和资源约束的连接事物，例如医学事物（IOMT）。但是，当前的数字医疗保健解决方案将面临两个主要挑战。首先，拟议的解决方案基于传统的IoT-Cloud模型，该模型将面临延迟和可靠性挑战，以满足数字医疗保健的期望和要求，同时潜在地造成了沉重的网络负载。sec-ond，由于缺乏在这些设备中没有适当安全性的资源造成的IOMT固有局限性，现有的数字医疗保健解决方案将面临安全挑战。因此，在这项研究中，我们提出了一个分散的自适应安全体系结构，以成功地部署数字医疗保健。提议的体系结构利用边缘云连续性来满足性能，效率和可靠性。它可以在运行时调整安全解决方案，以满足IOMT设备的有限容量，而不会损害关键数据的安全性。最后，研究概述了验证拟议的安全体系结构的全面方法。
![arxiv：2403.02453v1 [cond-mat.supr-con] 4月4日2024年3月](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9936b13e7c4da002736152bcc73c1c4bfc5f9bd2.webp)
arxiv：2403.02453v1 [cond-mat.supr-con] 4月4日2024年3月
摘要。多次超导体是对非常规超导性的全面理解的主要挑战之一。在这里，将多频率特征分别研究为轨道和司文的自由度，因为它们对超导和磁性或电荷顺序具有不同的效果。我们建立在矩阵随机相近似（RPA）的框架上，该矩阵近似（RPA）是RPA Feynman图和顶点校正的，以在异地退化Hubbard模型中处理电子电子相互作用。结果，没有sublattice自由度的系统倾向于主导自旋波动，而具有多个sublattice位点和轨道的系统则有利于电荷波动。最后，我们明确地证明了通过有限Q配对来抵消了零动量转移Q的自旋波动对超导配对强度λ的已知抑制，这总是改善λ。
![arxiv：2403.01713v1 [cs.cv] 2024年3月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fdaacd6302282fb3f58b5d5ed6e3ab96f9ea7ea9.webp)
arxiv：2403.01713v1 [cs.cv] 2024年3月4日
渠道注意机制努力重新校准了Channel权重以增强网络的表示能力。但是，主流方法通常仅依赖于全球平均池作为特征挤压器，这大大限制了模型的整体潜力。在本文中，我们提出了神经网络中特征图的统计矩。我们的发现突出了高阶力矩在增强模型容量中的关键作用。因此，我们提出了一种柔性和全面的机制，称为占据了刻有力矩聚集（EMA），以捕获全球空间环境。基于这种机制，我们提出了力矩通道注意（MCA）框架，该框架有效地结合了基于力矩的多个级别，同时通过我们的交叉矩卷积（CMC）模块最大程度地降低了其他计算成本。通过通道卷积层的CMC模块捕获多个订单力矩信息以及跨通道特征。MCA块设计为轻巧，容易整合到各种神经网络体系中。关于经典图像分类，对象检测和实例分割任务的实验结果表明，我们所提出的方法实现了最先进的方法，表现优于现有的通道注意方法。
![arxiv：2503.00388v1 [Quant-ph] 2025年3月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\436b4cba32137f0410fc8b28cbdebd4ad3d934c7.webp)
arxiv：2503.00388v1 [Quant-ph] 2025年3月1日
准确的胺属性预测对于优化后燃烧过程中的CO 2捕获效率至关重要。量子机学习（QML）可以通过利用叠加，纠缠和干扰来捕获复杂相关性来增强预测性建模。在这项研究中，我们开发了杂交量子神经网络（HQNN），以改善CO 2接制胺的定量结构 - 性质关系模型。通过将变异量子回归器与经典的多层感知器和图形神经网络相结合，在无噪声条件下的物理化学属性预测中探索了量子优势，并使用IBM量子系统评估了针对量子硬件噪声的鲁棒性。我们的结果表明，HQNNS提高了关键溶剂特性的预测准确性，包括碱度，粘度，沸点，熔点和蒸气压。具有9个Quarbits的微调和冷冻预训练的HQNN模型始终达到最高排名，突出了将量子层与预验证的经典模型相结合的好处。此外，硬件噪声下的模拟证实了HQNN的鲁棒性，以保持预测性能。总体而言，这些发现强调了分子建模中杂交量子古典体系结构的潜力。随着量子硬件和QML算法继续推进，QSPR建模和材料发现中的实用量子益处有望变得越来越可实现，这是由量子电路设计，降解噪声和可扩展体系结构的改进而驱动的。
![arxiv：2503.00261v1 [Math.ca] 2025年3月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\51260f1baf682b036f8d38e1c4a3d438c1269b51.webp)
arxiv：2503.00261v1 [Math.ca] 2025年3月1日
获得与L相关的分数积分的定量矩阵加权估计值，一个自然的理想是在[3，4]中采用这个想法，以稀疏操作员在本地部分中占主导地位，并由最大操作员统治全球部分，但是，与标量相比，与标量相比，与量表相比，又一次的态度并不是一个损失的对象，而不是构成对象，而不是对象，而是对象的构成，则是对对象的构成。这阻止了我们在[3，4]中使用该技术。此外，操作员还有其他临界半径功能因子。因此，以下问题是自然的。问题1：如何获得变形型积分的定量矩阵加权估计值？此外，由更一般的差异操作员替换Schréodinger运营商L，我们可能会面临新的挑战，因为-L产生的半群的内核不能满足任何规律性条件。接下来，即将到来的问题是我们处理的矩阵权重类。根据定理1.2中的权重类别，可能需要新的矩阵权重。问题2：在L的环境中，分别适合于定量矩阵加权估计值和分数类型积分的两重量不平等的矩阵重量和凸起的con。如果存在新的权重，则如何处理这些类别的矩阵权重以获得所需的结论？我们可以找到这些类矩阵权重的一些特征吗？最后，与备注1.6有关，我们还猜想了与L相关的分数积分仍然是正确的。但是，我们认为证明这种猜想还有很长的路要走。问题3：在我们的新环境中，我们可以迈出证明这一猜想的道路吗？