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浅层和深地下水中等甲烷动力学
冰川地下水可以在北极的冰川和多年冻土下动员深处的甲烷，从而导致这种温室气体的大气排放。我们提出了一个暂时的水力化学数据集，该数据集是在两个熔融季节中从高北极冰川前场收集的富含甲烷的地下水，以探索甲烷排放的季节性动态。我们使用甲烷和离子浓度以及水和甲烷的同位素组成来研究地下水的来源以及地下水传输到表面的甲烷的起源。我们的结果表明了两个地下水的来源，一个浅层和一个深层，它们混合和中等的甲烷动力学。在夏季，富含甲烷的地下水被浅含氧地下水稀释，导致某些微生物甲烷在表面出现之前。地下水中微生物组成的表征表明，微生物活性是沿该流路线的重要季节性甲烷下沉。在所研究的地下水池中，我们发现由于微生物氧化，整个夏季，潜在的甲烷排放平均减少了29％（±14％）。在冬季，由于冷冻，减少地下甲烷氧化并有可能允许更大的甲烷排放，因此许多浅层系统关闭，而深层地下水保持活跃。我们的结果表明，随着含水层的能力和补给量在变暖的气候下增加，不同地下水来源的比率将在未来发生变化。
Mott在浅层静脉电势中的Lieb-Liniger气体过渡：由无序引起的离域化
Mott绝缘子（MI）是密切相关的量子构造中最显着的范式阶段之一[1-3]。当与强电子排斥相关的相关效应驱动金属 - 绝缘体相变[4]时，它会出现在凝结的系统中。MI表征了广泛的材料[5-10]，并且与外来量子现象（例如高临界温度超导性[11]，分数量子霍尔效应[12,13]和拓扑相位循环[14]。MIS由于隧道和排斥作用之间的竞争而出现在骨髓晶格模型中[15]。在光学晶格中使用超低原子进行的实验可以在广泛的模型中对多体物理学进行深入研究[16-19]，并证明对Bose [15,20,21]和Fermi [22,23]系统的直接观察和表征的直接观察和表征，在三层和后来的系统中，也是下层系统的[24] [24] [24] [24]。值得注意的是，对于具有足够强的排斥相互作用的一维（1D）骨系统，具有任意小振幅的纯粹周期性潜力可以稳定莫特相[31 - 35]，如参考文献中的实验确认。[36,37]。最近，两个周期性的晶格具有不稳定的空间时期，已引起了很多关注。这种准二元诱导的疾病
胎盘转移动力和母体共证的疫苗诱导的婴儿抗体的耐用性
这项工作通过开发具有二维（时频）卷积长期记忆（ConvlstM2D）的混合和尖峰形式的心脏异常检测，并具有封闭形式的连续（CFC）神经网络（SCCFC），这是一个是生物生物味的Sallow Sallow sallow sallow sallow sallow sallof netward。该模型在心脏异常检测中达到了F1分数，AUROC为0.82和0.91。这些结果可与非加速ConvlstM2D-CFC（CORVCFC）模型1相媲美。值得注意的是，SCCFC模型在模拟Loihi的神经形态芯片架构上的估计功率消耗显示出明显更高的能量效率，与ConverCFC模型在传统过程中的450 µ µ J/INF的消耗相比。另外，作为概念验证，我们在常规且相对受资源约束的Radxa零上部署了SCCFC模型，该模型配备了Amlogic S905Y2处理器进行验证培训，这导致了绩效证明。在常规GPU上对2个时期进行初步训练后，F1分别和AUROC分别从0.46和0.65和0.56和0.73提高，并在5个时期的室内训练训练中提高了5个。此外，当呈现新数据集时，SCCFC模型展示了可以构成伪观点测试的强样本外泛化功能，实现了F1分数，AUROC为0.71和0.86。峰值SCCFC在鲁棒性方面还表现出在推理过程中有效处理缺失的ECG通道方面的非加速Convcfc模型。该模型的功效扩展到单个铅心电图（ECG）分析，在这种情况下证明了合理的精度，而我们的工作重点一直放在模型的计算和记忆复杂性上。关键字：尖峰神经网络，心电图分析，能量效率，设备微调，生成，鲁棒性。
浅碳层和深N++层对IHEP-IME LGAD传感器辐射硬度的影响
摘要 — 低增益雪崩二极管（LGAD）用于高粒度定时探测器（HGTD），它将用于升级 ATLAS 实验。首批 IHEP-IME LGAD 传感器由高能物理研究所（IHEP）设计，微电子研究所（IME）制造。三个 IHEP-IME 传感器（W1、W7 和 W8）接受中子辐照，辐照剂量高达 2.5 × 10 15 n eq / cm 2，以研究中子浅碳和深 N++ 层对辐照硬度的影响。以 W7 为参考，W1 施加了额外的浅碳，W8 具有更深的 N++ 层。在Bete望远镜测试中测得的3个IHEP-IME传感器的漏电流、收集电荷和时间分辨率均满足HGTD的要求（在2.5×1015neq/cm2辐照剂量后<125µA/cm2、>4fC和<70ps）。碳层较浅的W1传感器抗辐射能力最强，N++层较深的W8传感器抗辐射能力最差。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
最小值使用具有一维潜在变量的浅生成模型
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
盐水浅湖沉积物中微生物有机物使用的一日夜变化
fi g u r e 5在PCA的两个第一组件中，用水物理化学特性和溶解有机物（DOM）质量以及在不同深度和白天/夜间测量的沉积物酶活性和有氧呼吸。箭头指示每个变量最强烈影响数据分散的方向。Bix，生物指数； cond，电导率； DOC，溶解的有机碳； FI，荧光指数； GLU，β葡萄糖苷酶活性； hix，嗡嗡声指数； Leu，亮氨酸氨基肽酶活性； O2，溶解氧； PHO：磷酸酶活性；氧化还原，氧化还原电势； REZ，有氧呼吸（芦佐蛋白消耗）； suva，特定的紫外吸光度；温度，温度。
文章 用于浅水测深评估的创新海上无人系统和卫星解决方案
摘要：浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域的重要研究课题。本研究介绍了几种使用海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法，该系统集成了先进和创新的传感器，例如光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES)。此外，本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。每种技术都从其实施和结果数据方面进行了全面概述，然后对其准确性、精确度、快速性和操作效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前，使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对调查方法的每次评估中，都会进行全面的评估，解释每种方法的优点和局限性，从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是作为“使用海上无人系统 23 的机器人实验和原型设计”（REPMUS23）多国演习的一部分进行的，该演习是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
在浅云中以森林砍伐驱动的增加是最大的，在东南亚的干燥，低气层地区
抽象的人为活动驱动了广泛的热带森林砍伐，特别是在东南亚，在2000年至2020年之间，森林总覆盖量的16％。虽然土地表面变化显着影响大气，但它们对对流云的净影响并没有得到很好的约束。在这里，我们使用卫星数据来证明东南亚的长期森林砍伐可牢固地改变云的性质，并提供了第一个观察性证据，即这种响应的幅度取决于大气环境。砍伐森林在白天向更广泛，较浅的云层转移，与潮湿的沿海地区相比，干燥内陆地区的效果得到了扩增。气溶胶仅弱调节云分数响应，但抵消了云顶对砍伐森林的响应，这表明气溶胶间接影响的影响。我们得出结论，森林损失的局部特征并不统一，在评估对云和气候系统的森林砍伐影响时，必须考虑气候学的区域差异。