XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNario
评估共同决策：第三...
目标：我们旨在确定对标准化患者（SP）Scenario的共同决策（SDM）是否可靠，特别是学生的社区是否导致每个SP-Student对内部一致的最终治疗选择。我们假设学生的自我评估与SP和教师评估有所不同，表明需要多源反馈。方法：在2016年至2017年的这项观察性案例研究中，所有三年级后医学生都均接受了基于鼻窦炎和SDM囊炎的基于证据的治疗选择，然后均进行SP鼻窦炎。学生，FAC-ULTY和SPS随后完成了9个疑问评估，涵盖了SDM技能，感知的同理心和最终的治疗选择。使用配对t检验将平均自我评估与教师和SP分数进行了比较。将SDM通勤的有效性评估为治疗率的率，定义为学生-SP对的百分比，报告了一致的最终治疗选择。
用于控制增强量子计量的高效张量网络
优化的量子控制可以提高量子计量的性能和抗噪能力。然而，当多个控制操作顺序应用时，优化很快就会变得难以处理。在这项工作中，我们提出了有效的张量网络算法来优化通过一长串控制操作增强的量子计量策略。我们的方法涵盖了一种普遍而实用的场景，其中实验者在要估计的通道的 N 个查询之间应用 N - 1 个交错的控制操作，并且不使用或使用有界辅助。根据不同的实验能力，这些控制操作可以是通用量子通道或变分酉门。数值实验表明，我们的算法在优化多达 N = 100 个查询的计量策略方面具有良好的性能。具体来说，我们的算法确定了一种在 N 有限但很大的情况下能够胜过最先进策略的策略。
太阳能，上下文 - 自适应和...
摘要本研究提出了一个概念和工作流程，用于太阳能，上下文自适应和可重复使用的立面。使用参数立面设计的整数太阳能控制，工作流程使用太阳辐射来告知具有可变开放度或属性的立面模块（例如封面），使信封在促进循环的同时适应城市环境的变化。该方法通过模拟测试，评估不断变化的城市场景中的日光，眩光，能量和循环。引入了太阳圆形指示器（SCI），以跟踪立面的改变和重复使用。在100m新的阻塞Sce-Nario中，维持了79％的立面模块，而29％的改变模块被重复使用，得出的SCI为85％。阳光自治指标与SCI很好地对齐。随着能量最小的增加（<1％），重新设计的空间日光自治提高了4％。我们的解决方案提供的日光有用2％（100–3000lux）比玻璃外墙多，而眩光少11％。工作流程提供了一个基于循环，基于性能的设计的框架，以保留美学和适应性。
2030 年实现 30 项 - 铁路货运向前发展
欧洲陆路货运市场拥有数百万辆卡车和数万辆货运机车、货车和驳船，是一个重要的经济部门。它对环境和社会的影响往往被低估，但影响巨大：每年造成 2.75 亿吨二氧化碳排放量和 50,000 人过早死亡/死亡。预计到 2030 年，该行业将增长 30%，而运量增长很可能与公路密切相关。然而，由于公路对环境和社会的影响很大，运输增长不应主要依赖公路。如果目前的运输方式中，75% 为公路货运、18% 为铁路货运、7% 为内陆水运，这种情况持续下去（这已经是一个乐观的基准情景），到 2030 年，每年的二氧化碳排放量将增加 8000 万吨，严重危及 2030 年巴黎目标的实现。此外，现有的道路拥堵将进一步恶化，预计每年的经济损失将占 GDP 的 1%。因空气污染造成的死亡人数和额外的过早死亡将造成巨大的社会成本。
![arXiv:2310.09154v3 [quant-ph] 2024 年 4 月 23 日](/simg/e\eb6245b1f6041ba44a9a101b3899a9750d524d72.png)
arXiv:2310.09154v3 [quant-ph] 2024 年 4 月 23 日
确定哪些量子力学特性有助于发挥量子技术的优越性能是一个关键问题。量子资源理论提供了一个统一的框架来分析和理解这些特性，正如纠缠和相干性所成功证明的那样。虽然这些是凸资源的例子，总能识别出它们的量子优势，但许多物理资源是由一组非凸的自由状态描述的，它们的解释迄今为止仍然难以捉摸。在这里，我们通过提供一般资源理论中广义鲁棒性度量的两种操作解释，解决了没有凸性假设的量子资源有用性的基本问题。首先，我们用非线性资源见证来描述广义鲁棒性，并揭示在某些多副本通道鉴别任务中，任何状态都比自由状态更有利。接下来，我们考虑一个理论以多重约束为特征的场景，并表明广义鲁棒性与单副本通道鉴别设置中的最坏情况优势相一致。基于这些特征，我们得出结论，即使没有对自由状态的结构进行任何规范，每个量子资源状态在一般资源理论中的判别问题中都表现出定性和定量优势。
在存在临时或永久缺陷的情况下进行量子误差校正的自适应表面代码
无论是在制造阶段还是在量子组合过程中，例如由于诸如宇宙射线之类的高能量事件，因此构成错误校正代码的Qubits可能会呈现。此类缺陷可能对应于单个Qubits或簇，并可能充分破坏代码以生成逻辑错误。在本文中，我们探索了一种新型的自适应方法，用于在有缺陷的晶格上进行表面代码量子误差校正。我们表明，结合适当的缺陷检测算法算法和确定区域的隔离，使人们可以以量子代码量的大小保留量子误差校正的优势，而量子的费用为量子的尺寸，该量子尺寸与缺陷大小相比。我们的数字表明，代码的阈值不必受到显着影响；例如，对于某个SceNario，在每个逻辑量子位中以相对较高的速率反复出现小缺陷，噪声阈值为2。7％（与2.9％）。我们还与强大的子阈值缩放相关，仅降低了缺陷尺寸的代码距离。这些结果为大规模量子计算机的实验实施铺平了道路，在该实施中将是不可避免的。
全球气候变化下太阳能潜力的未来：CMIP6 多模型集合分析
联合国可持续发展目标 (SDG) 强调了利用可再生能源在不损害全球排放目标的情况下增加清洁能源使用量的重要性。本研究探讨了气候变化对近期（2015 年至 2040 年）和远期（2041 年至 2100 年）全球太阳能潜力的影响。评估使用了参与耦合模型比较计划第 6 阶段 (CMIP6) 的五个大气环流模型 (GCM) 模拟的三个不同共享社会经济路径 (SSP) e SSP1-2.6、SSP2-4.5 和 SSP5-8.5 的能源变量。研究发现，北半球秋季印度次大陆和中国的光伏 (PV) 潜力下降了 6% 至 10%（相对于 1981 至 2014 年的气候数据），这可能与季风后云量增加有关。北美和澳大利亚出现了持续下降，而在欧洲，即使在最坏的排放情景 (SSP5-8.5) 下，光伏潜力的预计下降也仅限于北半球冬季，因此不会对未来的光伏电力规划构成真正的威胁。然而，南半球夏季非洲光伏潜力的轻微下降和全球聚光太阳能 (CSP) 的持续下降与早期的研究相矛盾。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
2022 年财政法案 - 陆军参谋长皮埃尔·希尔将军的听证会
一旦发生大规模交战，就有必要部署极其强大的部队，其规模相当于一个师，能够与敌人进行平等的空地作战，整合盟军部队和全方位的支援，到可能遥远的战区。掩护这一主要行动、保护交通线、确保来自大陆的后勤支援、接收伤员以及恢复损失都需要强大的补充力量。敌人将会试图攻击我们的后方。他将在我们的土地上采取行动。因此，在发生重大交战时，军队还必须同时应对保护国家领土的需要，增强国家的复原力。
利用卷积神经网络识别脑电信号中的想象词语法类别
在本文中，我们提出了一个使用多通道卷积神经网络 (MC-CNN) 的框架，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别隐性口语单词的语法类别（动词或名词）。我们提出的网络通过考虑 EEG 信号的空间、时间和频谱特性来提取特征。此外，从大脑不同区域获取的信号集在所提出的框架内分别处理，然后在分类阶段组合。这种方法使网络能够有效地从处理想象语音的大脑位置学习判别特征。我们的网络经过了具有挑战性的实验测试，包括测试对象未参与系统训练的情况。在我们的主要应用场景中，训练期间未使用任何特定名词或动词的实例，我们的方法实现了 85.7% 的识别率。此外，我们提出的方法在公开可用的 EEG 数据集上进行了评估，并在二元分类中实现了 93.8% 的识别率。这些结果证明了我们方法的潜力。 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 开放获取的文章。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。