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排名 标题 类型 SJR 2018 最佳四分位数 H 指数 国家 ...
1372 Acta Crystallographica Section B: Structural Science, Crystal Engineering andjournal 1.966 Q1 24 美国 John Wiley and Sons 2013 年至今 原子和分子物理学、1 2.326 6.5
俄勒冈州的cuckoo的杜鹃大黄蜂（Bombus suckleyi）
2023：大量人口与宿主物种下降直接相关， bombus occidentalis ； 2014年至2017年的几次观察，但没有更多的观察。 2016年：明显的陡峭人口与宿主物种的下降，Occidentalis。没有最近的记录。该物种曾经在OR中具有广泛的分布。
用树张量网络，CP等级约束和张量辍学的机器学习
摘要 - 在有镜的物理学的背景下开发的调整网络试图近似阶列量 - 自由度降低，而自由度降低，仅在n中仅是多项式的，并作为部分合成的较小张量的网络排列。正如我们最近在量子多体物理学的背景下所证明的那样，通过对此类网络中张量的规范多核（CP）等级对张力的构成施加约束，可以进一步降低计算成本[ARXIV：2205.15296]。在这里，我们演示了如何在机器学习中使用具有CP等级约束和张量液位的树张量网络（TTN）。该方法在时尚 - mnist图像分类中的表现优于其他基于张量的基于网络的方法。分支比b = 4的低级TTN分类器达到90.3％的测试集精度，计算成本低。主要由线性元素组成，张量网络分类器避免了深度神经网络的消失梯度问题。CP等级约束具有额外的优点：可以更自由地减少参数的数量，以控制过度拟合，改善概括属性并降低计算成本。他们允许我们使用具有较高分支比率的树木，从而大大提高了表示能力。
量子正交拉丁方：局部经典等价性和 2-酉矩阵块秩
随着量子信息论领域的发展，拉丁方在经典编码理论中得到应用，考虑拉丁方的量子类似物也是很自然的。量子拉丁方的概念由 B. Musto 和 J. Vicary 于 2015 年提出[12]。此后，这些对象被证明与绝对最大纠缠 (AME) 态有关系，[14] 后者在量子信息中有各种应用。[9] [16] 我们将详细讨论 Rather 等人最近取得的成果 [15]，关于大小为 6 × 6 的量子正交拉丁方的存在，这个对象不存在经典等价物。[18] 一个重要的悬而未决的问题是，是否存在任何阶的量子正交拉丁方，它们在某种意义上不等同于已知的经典拉丁方。[21] 然后，我们将通过考虑计算和代数技术，开始研究大小为 3 × 3 的量子正交拉丁方的这个问题。
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HPORT COMMAND BILLET AUIC BSC Rank B DESG FILL N NEWS CVN 74 STENNIS FLGT DECK SHOOTER 21847 08940 LT 6310 2412 N NEWS CVN 79 JFK A/C HANDLING 50585 07800 LCDR 6310 2412 WASHDC CNIC STF REDI AV/机场 00052 32080 LCDR 6310 2504 CORNDO COMNAVSURFPAC STF 空调处理 53824 42015 LCDR 6310 2504 LAKEHU CNATT DET LHURST OIC SHR ACT 63094 00100 LCDR 6310 2507 SDGO ATG 圣地亚哥 STF 雷迪 AV 49365 70400 CDR 6310 2509 NORVA LHD 1 WASP A/C 燃料 21560 03160 ENS 6310 2510 SDGO CVN 71 T ROOSEVELTCAT&AG 21247 09080 ENS 631E 2601 SDGO CVN 71 T ROOSEVELTFLGT 甲板 21247 08940 LT 6310 2511 红色项目为热填充，可以在正常详细说明窗口之外进行讨论。
使用张量完成和有天赋的儿童识别的F-评分等级选择形态特征的混合方法
有才华的孩子能够比其他孩子更先进的学习，这可能是由于神经通路的沟通效率的神经生理学差异所致。拓扑特征有助于理解大脑结构与智力之间的相关性。尽管使用MRI进行了数十年的神经科学研究，但基于大脑区域连通性模式的方法受到MRI伪像的限制，因此，这会导致重新审视MRI形态计量特征，目的是使他们直接识别有天赋的儿童而不是使用大脑连接性。但是，带有异常值的小型，高维度的特征数据集使寻找良好的分类模型具有挑战性的任务。为此，提出了一种混合方法，该方法结合了张量的完成和特征选择方法来处理异常值，然后选择不犯罪功能。所提出的方法可以达到93.1％的分类精度，高于其他现有的算法，因此适用于具有监督分类场景中异常值的小型MRI数据集。
莱尔森，查尔斯·B。军衔/部门/服务：美国陆军野战炮兵上士
排和射击连观察员/教练/培训师，国家训练中心作战组，加利福尼亚州欧文堡，2016-2019 年。排长，第 3 营，第 7 野战炮兵团，第 3 步兵旅战斗队，第 25 步兵师，斯科菲尔德兵营，夏威夷，2013-2016 年。陆军招募员，堪萨斯城招募营，密苏里州杰斐逊城，2010-2013 年。榴弹炮科科长，第 1 营，第 5 野战炮兵团，第 1 装甲旅战斗队，第 1 步兵师，堪萨斯州赖利堡，2009-2010 年。联络士官长，第 16 步兵团第 1 营，第 1
利用 3D 压缩感知 SENSE 低秩 1H FID-MRSI 进行全脑高分辨率代谢物映射
图 2 顶部，3D FID-MRSI 重建代谢物体积，具有回顾性加速。完全采样采集（无加速）在 70 分钟内完成，加速因子对应于 k 空间欠采样并相应地减少采集时间（例如 3，24 分钟；6，12 分钟）。彩色图针对从 0 到第 95 个百分位数的每个代谢物范围单独缩放。底部，在所有加速因子下相对于未加速结果为每个代谢物图计算的归一化 RMSE 和 SSIM。显示了来自两个不同位置的样本光谱，它们随加速度（无、3、5）的变化很小。LCModel 拟合与拟合残差一起显示。左下方，整个大脑平均残差的 RMS 随加速度保持不变
UG课程的礼帽学生名单
1 124101095 Shivam Saini Suresh Kumar Saini Civil Engg B全印度排名1 ST 9853 2 124101061 NILAMBHUJ DUBEY PRADHUMAN PRADHUMAN PRADHUMAN DUBEY DUBEY民用Engg Civil Engg Bill India Rang India Rank Rank Rank Rank 1 St. 27940 3 1241010101010699 Palak Gupta Radha Gopal Gupta Civil Engg。 div>g全印度排名第一42776 4 124101022 Shruti Jhanu Dharmender Civil Engq。 div>g全印度排名1st 47273 5 124102041 Mrityunjay Kumar Jha Sanjay kumar jha jha cse B全印度级全印度排名1st 4472 6 12472 6 124102007 6 124102007 Vansh Dev Yogesh Dev Yogesh Dev Yogesh Yogesh Yogesh yogesh Yogesh Yogesh Yogav CSE 8 All India All Indiall All Indll All Indll All Indll All Indll All Indll All Indiall Rank 1. Atul Krishan Praveen Kumar CSE G全印度排名1st 7717 8 124102104 Nidhi Bansal Parveen CSE G All India Rank 1 ST 8593 9 124103003 HARMAN SINGLA HARISH SINGLA SINGLA SINGLA HARISH SINGLA 124103052 Harsh indoria gorishankar indoria it b all India rank 1 st 7925 11 124103050 Nandini mehrotra dheeraj mehrotra it g all India rank 1 st 9440 12441030303030303030303030303030 CHEHAK MAKKER ASHWANI MAKKER ASHWANI MAKKER AISHWANI MAKKER AISHWANI MAKKER等级1st 12969
陆军部
{您的办公室符号} 日期备忘录，致人力资源司令部指挥官 (AHRC-OPL-R)，1600 Spearhead Division Avenue，Fort Knox，KY 40122 主题：{解除现役/无条件辞职} 咨询，针对 { RANK，LAST NAME，FIRST NAME MI，BRANCH，000-00-0000} 1。我建议批准/不批准 {RANK，LAST NAME，FIRST NAME MI } 的 {解除现役/无条件辞职} 请求，生效日期为 {DAY，MONTH，YEAR}，并建议给予他/她光荣退役。2.我已经就 {RANK LAST NAME} 决定根据《美国陆军条例 600-8-24》第 1-12b 段和第 1-13 段辞职一事向其提供了咨询。我已经讨论了军事生涯的优势以及服役生涯将带来的好处。我已经核实了 {RANK LAST NAME} 的计划，并讨论了财务规划和提前就读公立学校的选择。3.{RANK LAST NAME} 已履行所有适用的服务义务。4.警官没有受到调查或指控，没有等待结果或审判，也没有被考虑行政免职。5.{RANK LAST NAME} 没有擅离职守、被民事当局监禁、患有严重精神疾病或缺陷、或拖欠公共财产或公共资金。6.已建议军官保留其在 USAR 的委任。7.{RANK LAST NAME} 已被告知有关 AR 600-8-24 表 1-1 中列出的 USAR 职业机会的信息。8.本备忘录的联系人是 COL {LAST NAME, FIRST NAME}，电话是 {PHONE NUMBER, EMAIL}。{名字，中间名，姓氏} {职称，部门} {当前职位}