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CD/2197裁军会议
对于裂变材料谈判，我们需要克服绝对主义的立场。对此的责任坐在CD之外，主要是国家首都。所有方面都需要灵活性，包括关于现有裂变材料库存的问题。对香农授权的解释应尽可能广泛，并且未能考虑到新的授权。还指出，将来的一项协议中包括现有股票将需要一些核拥有者国家的认真让步。
2024 年世界野生动物犯罪报告
Munawar Kholis（印度尼西亚实地考察）、Anjali Kumar（南美）、Rebecca Latchford（玫瑰木）、Andrew Lemieux（有效的方法）、Jennifer Mailley（有效的方法和研究策略）、Jeffrey Mangel（海马）、Frances Maplesden（玫瑰木）、Nurfadhilah（印度尼西亚实地考察）、Rabby Pramudatama（印度尼西亚实地考察）、Jacob Phelps（危害）、Shannon Rivera（南美，性别）、Joni Seager（南美，性别）、Tanya Shadbolt（海马）、Carla Natalia Suarez Jurado（南美，性别）、Oliver Stolpe（玫瑰木）、Sarah Stoner（大型猫科动物）、Orji Sunday（玫瑰木）、Lorenzo Vallejo（海马）。
使用Sentinel-2
抽象的热带山地森林藏有异常高的生物多样性，但面临着人类活动的严重威胁。评估大区域的森林生物多样性至关重要，但极具挑战性。遥感提供了有效的监测解决方案，但是很少有研究集中在坦桑尼亚的多样化的蒙塔尼森林上。我们收集了坦桑尼亚西乌萨巴拉地区蒙塔尼森林159个地块中159个地块中树种成分的现场数据。我们将物种丰富度，均匀度和香农多样性指数计算为树木多样性的指标。使用Sentinel-2和Planetscope卫星图像，我们得出了光谱，纹理和植被指数预测因子，以通过广义添加剂模型和极端的梯度增强来对这些索引进行建模。基于Planetscope的XGBoost模型表现最佳，解释了香农多样性变化的19.7％。合并纹理预测器进一步提高了模型的准确性。尽管在建模复杂的热带森林方面面临固有的挑战，但我们的发现证明了Sentinel-2和Planetscope对区域生物多样性监测的有希望的潜力，而现场调查受到限制。进一步的研究可以通过利用更高的分辨率数据和增加现场采样来增强这些初始结果，以有效监测热带生物多样性。关键词：树种丰富度；山地森林；东弧山； GAM，XGBoost简介
![arxiv：2308.04499v2 [Quant-PH] 2023年11月22日](/simg/0\020fc50315a203bb41ac3324aedeb86e27e79e74.webp)
arxiv：2308.04499v2 [Quant-PH] 2023年11月22日
部分信息分解（PID）是一种方法，用于删除在其关节概率分布中编码的多PLE随机变量之间的关系。该方法是在参考文献中构想的。[1]以及在最简单的三个变量[2]定义协同信息，独特信息和冗余信息的最简单情况下。参考文献中给出了一个重要的动机，即希望超越香农的信息理论。[3]。出现了两个不同的概率分布p 1和p 2在三个具有不同基本机制的变量上，呈现出来，这些变量被列出了，这些变量在香农理论中所定义的任何标准量都无法区分。特定于三个变量的任何组合之间的共同信息不能将p 1与p 2区分开。因此，共同信息数量的线性共存，例如共同信息[4]（在Quanth上下文中已知为否定为三信息）也无法区分p 1和p 2。PID确实区分了这些：所有新引入的数量（均为，独特和共享的信息）是P 1和P 2的内容。（有关详细信息，请参见第二节。）使用其在不同概率机制之间进行区分的能力，PID已应用于描述和理解复杂网络[5，6]，尤其是[7-10]。有关其用途的概述，请参见[11]。存在PID的几种不同建议。在开创性参考之前的神经科学中存在一些不同类型的信息之间的区别在于神经科学[21-23]的想法。[1]。由于香农的所有古典概念都被赋予了量子设置，而且由于这种概括已被证明非常富有成果[24-27]，因此也应该有一个量子版本的PID，QPID。我们在第三节中删除了我们的版本。正如我们将在第四节中显示的那样，可以量化经典的激励示例分布p 1和p 2，以便标准量子误解信息数量（包括三个信息）不能区分两个相应的纯状态| ψ1
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
逻辑熵——专题
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
根据恒定电压充电持续时间
摘要：必须精确地确定锂离子电池的健康状况（SOH），以确保包括电动汽车中的储能系统的安全功能。尽管如此，通过分析日常情况下的全电荷 - 放电模式来预测锂离子电池的SOH可能是一项艰巨的任务。通过分析放松阶段特征来进行此操作，需要更长的闲置等待期。为了面对这些挑战，本研究根据恒定电压充电阶段观察到的特征提供了一种SOH预测方法，并深入研究了有关恒定电压充电期间所包含的有关电池健康的丰富信息。创新，这项研究表明，使用恒定电压（CV）充电时间作为SOH估计模型的健康特征的统计数据。特定的新特征，包括恒定电压充电的持续时间，CV充电序列时间的香农熵以及持续时间增量序列的香农熵，是从CV充电相数据中提取的。然后，通过弹性净回归模型执行电池的健康估计。实验得出的结果验证了该方法的效率，因为它的平均平均绝对误差（MAE）仅为0.64％，最大根平方误差（RMSE）为0.81％，平均确定系数（R 2）为0.98。上述陈述可以证明所建议的技术对SOH的估计具有很高的精度和可行性。
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抽象的热带山地森林藏有异常高的生物多样性，但面临着人类活动的严重威胁。评估大区域的森林生物多样性至关重要，但极具挑战性。遥感提供了有效的监测解决方案，但是很少有研究集中在坦桑尼亚的多样化的蒙塔尼森林上。我们收集了坦桑尼亚西乌萨巴拉地区蒙塔尼森林159个地块中159个地块中树种成分的现场数据。我们将物种丰富度，均匀度和香农多样性指数计算为树木多样性的指标。使用Sentinel-2和Planetscope卫星图像，我们得出了光谱，纹理和植被指数预测因子，以通过广义添加剂模型和极端的梯度增强来对这些索引进行建模。基于Planetscope的XGBoost模型表现最佳，解释了香农多样性变化的19.7％。合并纹理预测器进一步提高了模型的准确性。尽管在建模复杂的热带森林方面面临固有的挑战，但我们的发现证明了Sentinel-2和Planetscope对区域生物多样性监测的有希望的潜力，而现场调查受到限制。进一步的研究可以通过利用更高的分辨率数据和增加现场采样来增强这些初始结果，以有效监测热带生物多样性。关键词：树种丰富度；山地森林；东弧山； GAM，XGBoost简介
熵和信息 - James Wills
熵是一个非常多面的物理量。从热力学开始，相关概念已被引入许多不同的领域，如统计力学、信息论、动力系统理论、计算理论和量子理论。学术界对信息的兴趣在过去几十年中也日益增长，并被广泛认为在我们理解世界和我们与世界的关系中发挥着至关重要的作用。随着这两个概念的并行发展，它们的相互联系有望揭示出关于世界的有趣和令人惊讶的事情。本文将探讨熵和信息的一些主要主题以及它们之间联系的各种性质。本文采用准历史方法来研究这个主题，追溯这两个概念在不同时间的起源、发展和交集。因此，我们先从热力学中的熵，即其原始化身开始，然后再讨论统计力学中的熵（玻尔兹曼和吉布斯）。人们试图用分子的微观力学来简化或解释宏观热力学行为，这导致了统计力学中熵的各种定义。正是在这里，熵与信息的联系首次显现出来。然后我们继续讨论香农信息，这是通信理论中一个精确定义的数学量，它与统计力学中的熵在形式和概念上有很大相似之处。直到通信理论为我们提供了精确的信息数学表征之前，所使用的信息概念一直是粗略的、普通的语言意义上的信息，即我们学习的东西或我们用来增加知识的东西。因此，通过香农信息度量，我们能够真正评估熵和信息之间精确的形式和概念联系。埃德温·杰恩斯 (Edwin Jaynes) 对这个项目做出了重大贡献，他提出了一种看待经典统计力学的新方法，以香农信息为基础。20 世纪 60 年代，罗尔夫·兰道尔 (Rolf Landauer) 在计算理论的背景下提出了这方面的进一步发展。他提出，计算机在处理信息时不可避免地会产生熵。本文最后总结了更多现代和当前的研究课题，探索了量子理论和量子计算中的熵和信息。