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主题：本科及研究生课程的特别/补充考试 兹通知，根据学术日历，特别/补充考试
PH1201 物理学 2021MEB065 2022MEB026 2022MEB060 2022MEB079 2022MEB088 2022MEB094 2022MEB095 2023MEB061 2023MEB065 2023MEB067 2021CEB080 2021CEB091 2021CEB152 2022CEB079 2022CEB083 2022CEB095 2022CEB124 2022CEB131 2022CEB142 2023CEB070 2023CEB073 2023CEB074 2023CEB089 2023CEB093 2023CEB098 2023CEB116 2021EEB060 2021EEB080 2022EEB067 2022EEB081 2023EEB053 2023EEB059 2023EEB068 2023EEB074 2023EEB079 2023ETB035 2023ETB051 2021MMB031 2022MMB035 2022MMB041 2023MMB033 2023MMB036 2023MMB039 2023MMB041 2023MMB042 2022MNB002 2022MNB003 2022MNB041 2023MNB021 2023MNB031 2023MNB036 2021CSB067 2021CSB070 2022CSB066 2022CSB074 2022CSB096 2023CSB055 2023CSB059 2023CSB063 2023CSB067 2023CSB068 2023CSB088 2021ITB067 2021ITB072 2022ITB069 2022ITB086 2022ITB090 2023ITB088 2022AMB034 2023AMB040 2023AMB041
对应图图的随机光谱采样
3D对应关系，即一对3D点，是计算机视觉中的一个有趣概念。配备兼容性边缘时，一组3D相互作用形成对应图。此图是几个最新的3D点云注册方法中的关键集合，例如，基于最大集团（MAC）的一个。但是，其特性尚未得到很好的理解。因此，我们提出了第一项研究，该研究将图形信号处理引入了对应图图的域。我们在对应图上利用了广义度信号，并追求保留此信号的高频组件的采样策略。为了解决确定性抽样中耗时的奇异价值分解，我们采取了随机近似采样策略。因此，我们方法的核心是对应图的随机光谱采样。作为应用程序，我们构建了一种称为FastMAC的完整的3D注册算法，该算法达到了实时速度，而导致性能几乎没有下降。通过广泛的实验，我们验证了FastMac是否适用于室内和室外基准。例如，FastMac可以在保持高recistra-
2022-2025 年特殊教育需求和残疾战略草案摘要
在贝德福德郡中部，我们将努力让每一位有特殊教育需要和残疾 (SEND) 的儿童和年轻人拥有最好的人生开端，让他们无论是在家里还是在社区中都能感受到被包容和被重视的童年。我们的目标是让每一位儿童和年轻人都能在教育方面取得好成绩，并在成年后实现他们的愿望，这样他们就可以作为健康、有吸引力和有贡献的社区成员在社会上占有一席之地。我们致力于建立一个具有包容性文化的当地，让专业人士和服务感到受到重视，使他们能够与家庭建立有意义的关系，从而有所作为。我们的服务将通过在合适的时间提供给有特殊教育需要和残疾的儿童和年轻人，从而改变他们的生活。
特别顾问报告FOIA
电话对话或讨论。我们的请求还包括对电子邮件和其他记录的任何附件，以及任何在任何电子邮件中均被CC'ED或BCCED的人。如果您的职位是您所请求的任何记录的任何部分均免于披露，则机组请求您向其提供了根据Vaughnv。Rosen诉Rosen，484 F.2d 820（D.C. Cir。1973）。如果所请求的记录的某些部分被适当地免除了披露，请披露所请求的记录中任何合理可隔离的非豁免部分。请参阅5 U.S.C.§552（b）。如果您的立场是文档包含非豁免部分，但是这些非豁免部分是如此分散在整个文档中以使隔离以使隔离不可能，请说明该文档的哪些部分是非豁免的，以及该材料如何分散在整个文档中。参见Mead Data Central诉Air Force的美国Dep's，566 F.2d 242，261（D.C. Cir。1977）。
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
超导Qubits
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而，到目前为止，尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合，我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱，包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量，而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位，但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境，我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
