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量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。
相对航向估计及其在 GPS 拒绝环境中的目标切换中的应用
摘要 — 在本文中，我们解决了两架无法使用全球定位系统的固定翼飞机之间的目标切换问题。该问题需要估计飞行器之间的相对姿势。我们假设机载惯性测量单元可以提供飞机姿态的横滚和俯仰估计。我们研究了完成切换问题所需的其他相对状态的可观测性。具体来说，我们考虑了两种不同的情况。在第一种情况下，我们假设测量了飞机之间的相对位置，就像雷达或激光雷达传感器的情况一样。我们假设两架飞机不交换空速和转弯速率信息。在温和的假设下，我们表明两架飞机之间的相对航向是可观测的。在第二种情况下，我们假设只测量两架飞机之间的方位角，就像视觉传感器的情况一样。我们证明了与目标跟踪和切换相关的机动的状态可观测性。我们还提出了一种估计算法，该算法使用一组扩展卡尔曼滤波器来估计相对状态。全车动态仿真结果证明了所提方法的可行性。索引术语 — 多机器人系统、非线性滤波器、非线性可观测性、姿势估计、无人机。
相对 qPCR 定量分析丛枝菌根真菌对植物根系的定植
摘要 丛枝菌根真菌 (AMF) 是一种有益的土壤真菌，可以促进宿主植物的生长。准确量化植物根部中的 AMF 非常重要，因为定植水平通常可以表明这些真菌的活性。根定植传统上用显微镜方法测量，该方法可以看到根内的真菌结构。显微镜方法劳动密集型，结果取决于观察者。在本研究中，我们提出了一种相对 qPCR 方法来量化 AMF，其中我们根据植物基因标准化了 AMF qPCR 信号。首先，我们在计算机上验证了引物对 AMG1F 和 AM1，并表明这些引物涵盖了植物根部存在的大多数 AMF 物种，而不会扩增宿主 DNA。接下来，我们基于对矮牵牛植物的温室实验将相对 qPCR 方法与传统显微镜检查进行了比较，这些植物的 AMF 根定植水平从非常高到非常低不等。最后，通过使用 MiSeq 对 qPCR 扩增子进行测序，我们通过实验证实引物对排除了植物 DNA，而主要扩增了 AMF。最重要的是，我们的相对 qPCR 方法能够区分 AMF 根定植的定量差异，并且与传统显微镜定量结果高度相关（Spearman Rho = 0.875）。最后，我们对显微镜和 qPCR 方法的优缺点进行了平衡的讨论。总之，测试的相对 qPCR 方法提供了一种可靠的替代方法来量化 AMF 根定植，与传统显微镜相比，该方法对操作员的依赖性更低，并且可扩展到高通量分析。
基于 MUB 的 Tsallis 相对 α 熵相干性的量子不确定关系
量子相干性是量子力学的基本特征之一。量子相干源理论不仅在量子理论中而且在实际应用中都发挥着重要作用[1–4]。量化量子态的相干性是量子相干源理论的核心任务之一。Baumgratz 等人提出了一个严格的框架来量化相干性[5]。该框架规定了良好的相干性测度必须满足几个条件。基于该框架，人们针对固定正交基提出了许多合适的测度[6–13]。相干性相对熵 (REOC) 和相干性 l 1 范数是两个典型的量子相干性测度，已被证明能够满足这些条件[5]。[12] 的作者提出了一种基于 Tsallis 相对 α 熵的相干性测度。作者证明了上述相干性测度满足（C1）的条件，
了解经济和社会在牲畜发生人畜共患病相对风险中的作用
可能发展为大流行病原体的人畜共患感染的出现是公共卫生的主要关注点。出现和传播的风险与多种因素有关，从土地使用到人与非人类动物的接触。畜牧业在这些风险中起着潜在的重要作用，它塑造了景观，并为可能作为新发病原体的来源或放大器提供了宿主。相对风险将取决于这些系统的性质，通常会在密集的、室内的、生物安全的系统与更广泛的、室外的、不安全的系统之间进行比较。微生物学、生态学和兽医学为指定和模拟一些相对风险提供了有用的切入点。然而，他们这样做往往很少考虑社会科学的投入，而是对社会和经济条件做出假设。在本文中，我们通过提高风险的社会和经济驱动因素的重要性来回应最近对相对风险的分析。我们绘制了社会科学见解和研究，这些见解和研究极大地改变了与畜牧业相关的人畜共患风险。我们的目的是强调
Mycoplasmoides Cavipharyngis菌株的完整基因组117c，是血液营养不良的亲戚
ycoplasmoides（同义词：[mycoplasma]）Cavipharyngis（1），最初从豚鼠的鼻咽中分离出来，特征在于，葡萄糖发酵的葡萄糖发酵型支原体，对16s rrna gene of MycopoplastoIses of Mycopoplasmoidies of Mycoplastoioses offioside offioside offioside oscopiosidiose（2）castioside oftsidiosides（2）。基于16S rRNA序列的系统发育分析揭示了在支原体肺炎肺炎肺炎链球菌中的Cavipharyngis和M. factidiosum的独特簇的形成，称为M. factidiosum cluster（3）。该簇被描述为与血液营养不良（HM）（3-5）最密切相关。hms是高度特别的，迄今为止无法培养的细菌，在全球各种哺乳动物中引起感染性溶血性贫血（6）。相反，M。fostidiosum和M. cavipharyngis是具有建立的维特罗培养系统的良好的致命物种（2，7）。因此，有关Cavipharyngis和M. factidiosum的基因组信息对于理解HM与其他支原体物种的进化分离以及对视野内种植系统的解密新方法至关重要。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
应用机器学习以优化安全记录分数与漏洞相对可能性的相关性
采样方法用于测量突破似然比。对非缝隙组织的队列进行了替换。在每个试验中，通过从每个大小队列（'s'，'M'，'l'）中绘制10,000个非缝隙组织创建了30,000个组织的随机样本。将所有合格的漏洞添加到试验样本中。漏洞可能性比率，在该模型中，将更大的统计权重分配给具有更多漏洞的数据点。重复此过程100次以生成100次试验。然后计算平均突破似然比和标准偏差。
通过相对能量估计进行非稳态气体输送的稳定性和渐近分析
相对熵或能量技术已广泛用于时间相关偏微分方程的存在性、稳定性和离散化误差分析；我们参考[17]对抛物线发展问题相应结果的最新总结。在本文中，我们感兴趣的是双曲问题，其中相对熵参数的使用可以追溯到DiPerna [7]和Dafermos [5]的开创性著作；另请参阅[6]对该领域的介绍。通常涉及的方面有：收敛到稳定态，解对初始数据和参数的稳定依赖性，以及渐近极限。后者的例子包括欧拉和纳维-斯托克斯方程的低马赫极限，例如在[10]中对其进行了研究。Huang等人在一系列论文[11]中研究了阻尼欧拉方程解到Barenblatt解的长时间收敛性。
使用SIFT功能
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）在各种应用中都是必不可少的，包括监视，城市场景分析和农业监测。准确的高度估计对于无人机操作至关重要，尤其是在GPS，压力高度计和雷达等传统传感器可能失败的环境中。本文探讨了红外和热成像的使用，用于对无人机的相对高度估计，从而强调了它们的显着优势，而不是传统的RGB图像。红外和热成像在弱光和不利天气条件下提供了卓越的表现，从而提供了更清晰的可见性和更可靠的特征检测。通过杠杆来使尺度不变特征变换（SIFT）特征，此方法利用热图像的固有优势来估计基于连续图像中匹配的键盘的尺寸变化的高度变化。对两个红外热无UAV数据集的实验结果证明了这种方法的有效性，与暹罗网络结合使用以增强功能匹配，显示出估计准确性的显着提高。索引项 - 临时，红外热图像，无人机，海拔估计，暹罗网络。