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全球地下水深度估计的不确定性
抽象知道可以在地面以下发现地下水的深度对于理解其潜在的生态系统和社会的可及性至关重要。全球尺度水位深度（WTD）的不确定性限制了我们评估地下水在水周期中的作用，随着气候，土地覆盖和人类用水的变化而改变的能力。全球地下水模型提供了获得此知识的顶级途径，但目前量化的不确定性很差。在这里，我们研究了四种全球地下水模型，并揭示了全球土地面积三分之一以上的稳态WTD分歧。我们发现，浅层地下水的土地区域的模型估计值<10 m的深度从10％到71％（平均23％）不等。这种不确定性直接转化为随后的评估，因为具有潜在的森林，人口和灌溉面积的地下水可及性，根据所选模型有很大的不同。我们探讨了这些差异的原因，发现与观察相反，在4个模型中，有3个模型比在干旱的气候中表现出更深的水桌，并大量高估了地形斜率控制WTD的强烈强烈控制。这些结果突出了与任何全球规模的地下水分析相关的实质不确定性，应考虑并最终减少。
深度
1心理学和神经科学系，奥克兰技术大学，奥克兰大学，奥克兰0627，新西兰2大脑成像和分析中心，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市，北卡罗来纳州27710，美国3美国大脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4 M.Atai Medical Research Institute for Actory for Advance for Advance for Advance fol昆士兰州4067，澳大利亚6高级MRI中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰7体育绩效研究所新西兰，奥克兰科技大学，奥克兰大学奥克兰大学0627，新西兰 *通讯作者：心理学和神经科学系：Zealand Auckland 0627 Auckland ockland Universion of Isserogy and Neuroscience，New Zealand。电子邮件：christi.essex@autuni.ac.nz
根据图状态将量子电路映射到浅深度测量模式
摘要 基于测量的量子计算 (MBQC) 范式始于高度纠缠的资源状态，通过自适应测量和校正在该状态上执行幺正操作以确保确定性。这与更常见的量子电路模型形成对比，在更常见的量子电路模型中，幺正操作在最终测量之前直接通过量子门实现。在这项工作中，我们将 MBQC 中的概念融入电路模型以创建一种混合模拟技术，使我们能够将任何量子电路拆分为经典高效可模拟的 Clifford 部分和由稳定器状态和局部（自适应）测量指令（即所谓的标准形式）组成的第二部分，该部分在量子计算机上执行。我们进一步使用图状态形式处理稳定器状态，从而显著减少某些应用的电路深度。我们表明，可以使用协议中的完全并行（即非自适应）测量来实现相互交换的运算符组。此外，我们还讨论了如何通过调整资源状态来同时测量相互交换的可观测量组，而不是像在电路模型中那样在测量之前执行昂贵的基础变换。最后，我们通过两个具有高度实际意义的例子证明了该技术的实用性——用于水分子基态能量估计的量子近似优化算法和变分量子特征求解器 (VQE)。对于 VQE，我们发现与标准电路模型相比，使用测量模式可以将深度减少 4 到 5 倍。同时，由于我们结合了同时测量，与在电路模型中单独测量泡利弦相比，我们的模式使我们可以将拍摄次数节省至少 3.5 倍。
深度
1心理学和神经科学系，奥克兰技术大学，奥克兰大学，奥克兰0627，新西兰2大脑成像和分析中心，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市，北卡罗来纳州27710，美国3美国大脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4 M.Atai Medical Research Institute for Actory for Advance for Advance for Advance fol昆士兰州4067，澳大利亚6高级MRI中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰7体育绩效研究所新西兰，奥克兰科技大学，奥克兰大学奥克兰大学0627，新西兰 *通讯作者：心理学和神经科学系：Zealand Auckland 0627 Auckland ockland Universion of Isserogy and Neuroscience，New Zealand。电子邮件：christi.essex@autuni.ac.nz
标题：土壤深度确定高粱双色领域的微生物群落
抽象的高粱双色是一种重要的全球作物，适合于玉米或米饭更炎热，更干燥的条件下壮成长，具有与独特且分层的土壤微生物组相互作用的深根，在植物健康，生长和碳存储中起着至关重要的作用。对农业土壤的微生物组研究，尤其是生长二色的田地，主要限于表面土壤（<30 cm）。在这里，我们研究了土壤特性，田间位置，深度和高粱类型的生物因子的非生物因素，跨土壤微生物组上的38种基因型。利用16S rRNA基因扩增子测序，我们的分析揭示了微生物组成的显着变化，并且无论基因型或田间如何，双色链球菌内的土壤深度增加。值得注意的是，特定的微生物家族，例如热蛋白孢子科和ABS-6阶内未分类的家族，富含30厘米以上的更深的土壤层。此外，微生物的丰富度和多样性的深度下降，在60-90 cm层达到最低限度，而层的多样性则超过90 cm。这些发现突出了土壤深度在农业土壤微生物组研究中的重要性。
土木工程中人工智能应用的进展和障碍：深入回顾
人工智能 (AI) 已成为各个领域的变革力量，其彻底改变城市建筑的潜力越来越受到认可。本文详细研究了人工智能在公共建筑建设中的应用，强调了其成就、挑战和未来前景。审查涵盖了土木工程的各个方面，包括审查流程、分析、设计、施工管理、岩土工程、交通规划和施工监督。机器学习和遗传算法等人工智能方法被用于分析和设计，以增强流程、预测材料行为和推进医疗保健应用。在施工管理中，人工智能用于项目调度、资源分配、风险评估和安全管理。人工智能的岩土应用提供了精确的土壤特性估计、土壤损伤评估和地基施工改进。先进技术有助于交通规划、交通预测、智能交通系统和基础设施增强。此外，人工智能在公共基础设施的监测和维护方面发挥着至关重要的作用，包括桥梁检查、管道完整性评估以及通过图像处理和数据分析进行早期缺陷检测。尽管取得了重大进展，但人工智能在土木工程中的广泛应用仍然存在挑战，包括数据可用性、人工智能模型定义、道德问题以及协作努力的必要性。应对这些挑战需要研究人员、从业者和政策制定者的共同努力。最终，人工智能与土木工程的融合展示了其提高基础设施系统效率、安全性和可持续性的潜力。本综述总结了当前的知识，强调了挑战，并提出了未来研究的方向，以推进人工智能在土木工程中的融合。
对WEKA，深度学习4J和MOA
摘要 - 本文对机器学习的三个突出的Java库进行了深入的分析：WEKA，DEEPLEALNING4J（DL4J）和MOA。这些库是根据其体系结构，算法支持，可扩展性，性能，易用性和应用程序适用性来检查的。Weka以其广泛的算法和用户友好界面而闻名，他在教育环境和中小型项目中的有效性进行了评估。Deeplearning4J是一个强大的深度学习库，根据其在处理复杂的神经网络和通过分布式计算来处理复杂的神经网络和大规模数据方面的能力进行了评估。MOA专门从事数据流挖掘，分析了其对连续流数据进行实时分析的能力。通过比较各个维度的这些库，本研究旨在指导从业人员和研究人员为其特定的机器学习需求选择最合适的工具。这些发现突出了每个库的独特优势和局限性，为其最佳用例提供了见解，并潜在地集成了基于Java-基于Java的机器学习应用程序。
孟加拉国TMSS癌症中心最近安装的Varian VitualBeam直线加速器的光子束百分比深度剂量的比较研究
自伦琴于1895年发明X射线以来，放射治疗发展迅速。此后，X射线生产技术的进步主要集中在计算机控制的强度调制光束传输上。1 利用诸如直线加速器 (LINAC) 等先进设备产生的辐射已成为一种有效的治疗工具。与传统的X射线机相比，LINAC 产生的辐射具有多种优势。现代放射治疗主要使用同期开发的医用 LINAC 产生的辐射。LINAC 可以对高能X射线进行修改，使其与肿瘤的形状相符，从而有效杀死癌细胞，同时保护周围的健康组织。此外，为了产生相对论速度的电子，高功率 LINAC 也正在得到推广。2
浏览ESG景观：对特斯拉的可持续增长的深入SWOT分析和战略建议
摘要。本文对特斯拉作为电动汽车和可再生能源行业的领导者的战略地位进行了深入的分析。通过SWOT分析（优势，劣势，机遇和威胁）对特斯拉的可持续增长进行了综合分析。这项研究的重点是特斯拉对环境，社会和公司治理（ESG）的承诺以及公司对绿色供应链管理（GSCM）的实施。研究发现，尽管特斯拉在环境技术和GSCM方面取得了进展，但其社会和公司治理挑战已极大地影响了其社会地位。本文建议特斯拉综合ESG原则和强大的GSCM实践，以改善其社会地位，并带领全球可持续性和环境意识的未来转变。
人工智能和深度本体论-UCL Discovery
摘要：尽管对在监视，隐私，公共卫生，气候变化，全球移民和战争中使用AI的担忧越来越担心，但其在跨文化传播领域的使用的含义仍未清楚地定义。本文批判性地研究了AI的当代出现，即通过关键的现实主义深度本体论的角度，以争辩说，AI具有无休止的标志和符号相互作用，是最终的模拟。因此，AI撤离了判断合理性的规范地形，有利于无尽的模拟物和后现代主义的恋物癖表现。为了说明这一点，有人认为，基于判断力理性（或道德1）的审判的无能为力，揭示了干预世界上改善实际不公正的可能性。因此，如果跨文化伦理仍然在判断相对论（或伦理2）的范围内，它将放弃对物质世界产生影响的可能性。