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春季2025年-Stokes县土壤和节水区
但是，实施轮换放牧的确有其自身的挑战。为多个围场建立和维护围栏可能是劳动密集型和昂贵的，尽管临时围栏是削减成本并在不同地区使用相同材料的好方法。生产者还必须制定精心计划的放牧时间表，并不断监视牧场条件，并在每个部分提供足够的水源。Stokes土壤和水资源保护区具有计划，可以通过在存在资源问题的情况下向饮水员，大量使用区域，围栏和农业井提供成本的股票援助，从而帮助减轻其中一些挫折的计划。最初的过渡期在适应新系统时，对牲畜和农民都可能压力很大。这些挑战需要奉献和仔细的计划，但是旋转放牧的长期益处通常超过这些最初的障碍。
通过空间浓度的Navier-Stokes方程的定量规律性
相对于Navier -Stokes缩放（2）并不是不变的，但由于存在对数分母，因此略微临界7。也让我们提到，在Tao的论文[47]之前，在存在轴向对称性的情况下，在[34]中获得了不同的略微超临界性标准。我们目前的论文的贡献是todevelopanewstrategy的估计值（请参见命题2.1和2.2），以了解Navier-Stokes方程，然后使我们能够在Tao的工作[47]基于量化关键规范的基础上构建。我们的第一个定理涉及在下面的命题2.1中规定的浓度的向后传播，以提供新的必要条件，以使Navier-Stokes方程具有I型I型爆炸。在t ∗处的I型爆炸的情况下，（2）中的非线性与扩散均具有启发性。尽管如此，无论是否可以在M大时排除I型爆炸，这仍然是一个长期的开放问题。现在让我们陈述我们的第一个定理。
引用：Cisuelo O, Stokes K, Oronti IB, et al. 开发一种人工智能系统，通过心电图识别患有 ty 的成年人的低血糖症
摘要 简介 低血糖是 1 型糖尿病 (T1DM) 患者的一种有害潜在并发症，接受胰岛素治疗等治疗的患者可能会因旨在达到最佳血糖水平的干预措施而加剧低血糖。症状可能有很大差异，包括但不限于颤抖、心悸、出汗、口干、意识模糊、癫痫发作、昏迷、脑损伤，如果不治疗甚至死亡。一项针对健康（血糖正常）参与者的初步研究表明，可以使用从可穿戴传感器获得的生理信号，通过人工智能 (AI) 非侵入性地检测低血糖。该方案提供了从 T1DM 患者获取生理数据的观察性研究的方法学描述。这项工作的目的是进一步改进之前开发的 AI 模型，并验证其在 T1DM 患者血糖事件检测中的性能。这种模型可能适合集成到连续、非侵入性的血糖监测系统中，有助于改善糖尿病患者的血糖监测和管理。方法与分析 这项观察性研究旨在从考文垂和沃里克郡大学医院的糖尿病门诊招募 30 名 1 型糖尿病患者进行两阶段研究。第一阶段包括在受控条件下在量热室中接受长达 36 小时的住院治疗，然后是长达 3 天的自由生活阶段，在此期间参与者将不受限制地进行正常的日常活动。在整个研究过程中，参与者将佩戴可穿戴传感器来测量和记录生理信号（例如心电图和连续血糖监测仪）。收集的数据将用于开发和验证使用最先进深度学习方法的 AI 模型。 伦理与传播 本研究已获得国家研究伦理服务处的伦理批准（编号：17/NW/0277）。研究结果将通过同行评审期刊传播并在科学会议上发表。试验注册号 NCT05461144。
雅各布·斯托克斯证词
I.简介感谢您的联合主席Wessel，联合主席Helberg和专员邀请我就此关键主题提供书面和口头证词。1我的评论借鉴了我自己的研究以及CNAS人工智能（AI）安全与稳定项目的同事的技术见解（尽管政策观点仅是我的）。应该提到的是，该领域提出了特殊的分析挑战：它大多是无形的，该技术是复杂的，并且迅速发展，并且中国在军事环境中对AI的应用仍在保密中笼罩着。我的证词涵盖了中国对AI的军事应用，以及AI发展对美中大力竞争的更广泛的地理战略含义。首先要研究AI在中国整体军事现代化计划中的作用。然后，它探讨了迄今为止在中国军事，人民解放军（PLA）的AI实施。接下来，我的证词考虑了可能阻止PLA达到军事AI野心的障碍，并探讨军事AI在美中安全关系中可能带来的一些风险。最后，我的证词评估了迄今为止的美国回应，并为美国决策者提供了建议。
根据弱规范
在1960年代[17，34，41]定居，而端点案例L∞TL 3 X仅在很多年后由Acsepauriaza，Seregin和šverák定居[12]。终点案例的主要困难与以下事实有关：L 3是3D Navier-Stokes的关键空间，[12]使用爆破程序和新的独特的延续结果通过矛盾来解决它。此结果意味着，如果t 0> 0是（1）的推定爆炸时间，那么∥u（t）∥3必须至少沿着time t k→t-0的序列吹来。Seregin [38]表明L 3 Norm必须按照任何时间汇聚到T-0的时间爆炸，但根据L 3 Norm的定量控制u的定量控制问题一直保持开放，直到Tao最近的突破性作品[44]
斯托克斯元全息图用于光学加密
记录版本：该预印本的一个版本于 2022 年 11 月 5 日在《自然通讯》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41467-022-34542-9 。
在声子辅助的反stokes激发NV0
摘要：钻石中氮呈（NV）中心的电荷状态是下一代量子传感，通信和计算的先决条件。在这里，我们使用声子辅助的反stokes激发来实现NV 0和NV-状态之间的可逆转换。在这种情况下，我们观察到具有寿命长达数十秒钟的NV-中心的两个衰减过程。通过研究NV-状态的光谱结构演化的动力学，我们发现NV-中心的光谱结构是通过反stokes激发的电荷状态过渡过程调节的。我们提出的主要原因是由NV-的电离产生的局部电场，它改变了颜色中心的辐射环境。我们的结果可能提供了一种控制氮 - 视牙中心的电荷状态的替代方法。关键字：钻石，电荷状态控制，声子辅助上转换，量子光学■简介
在基于门的量子计算机中自然嵌入极化合成孔径雷达图像的斯托克斯参数
摘要 — 量子算法旨在在基于门的量子计算机中处理量子数据（量子比特）。经严格证明，当输入是某些量子数据或映射到量子数据的某些经典数据时，它们比传统算法具有量子优势。然而，在实际领域，数据本质上是经典的，它们的维度、大小等都非常大。因此，将经典数据映射（嵌入）到量子数据是一个挑战，甚至在基于门的量子计算机中处理映射的经典数据时，量子算法相对于传统算法没有量子优势。对于地球观测（EO）的实际领域，由于遥感平台上的传感器不同，我们可以将某些类型的 EO 数据直接映射到量子数据。特别是，我们有以极化光束为特征的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。极化光束的偏振态和量子比特是物理状态的分身。我们将它们相互映射，并将这种直接映射称为自然嵌入，否则称为人工嵌入。此外，我们使用量子算法在基于门的量子计算机中处理自然嵌入的数据，而不管其相对于传统技术的量子优势如何；即，我们使用 QML 网络作为量子算法来证明我们自然地将数据嵌入基于门的量子计算机的输入量子位中。因此，我们在 QML 网络中使用并直接处理了 PolSAR 图像。此外，我们设计并提供了一个带有额外神经网络层的 QML 网络，即混合量子经典网络，并演示了在使用和处理 PolSAR 图像时如何编程（通过优化和反向传播）这种混合量子经典网络。在这项工作中，我们使用了 IBM Quantum 提供的基于门的量子计算机和基于门的量子计算机的经典模拟器。我们的贡献是，我们提供了具有自然嵌入特征（量子位的 Doppelganger）的非常具体的 EO 数据，并在混合量子经典网络中对其进行了处理。更重要的是，在未来，这些极化SAR数据可以通过未来的量子算法和未来的量子计算平台进行处理，以获得（或展示）相对于传统EO问题技术的量子优势。索引词——自然嵌入、参数化量子电路、极化合成孔径雷达（PolSAR）、量子机器学习（QML）。I.引言最近在构建基于门的量子计算机方面取得了突破，该计算机仅使用极少的量子比特[1]