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使用Greenberger-Horne-Zeilinger测量值量量子网络纠缠路由
摘要 - 生成长距离量子纠缠是支持量子通信和计算应用的量子网络的最重要功能之一。概率纠缠过程中成功的纠缠率随着距离而大大降低，而交换是一种解决此问题的广泛应用的量子技术。大多数现有的纠缠路由协议使用基于钟状状态测量的经典纠缠交换方法，只能融合两个成功的纠缠链接。本文呼吁一种更一般且有效的交换方法，即基于Greenberger-Horne-Zeilinger的N-融合，可以融合成功的纠缠链接，以最大程度地利用量子网络的多个量子 - 用户对的纠缠率。我们提出了利用N-融合的属性的效率纠缠路由算法，用于具有一般拓扑的量子网络。评估结果表明，与现有的算法相比，我们在N融合下提出的算法可以大大改善网络性能。索引项 - Quantum网络；纠缠路线； n-融合纠缠交换； Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）测量
在英国新生儿微生物中发现的天然益生菌
确保电池安全是开发电动汽车系统时最重要的因素之一。为了确保可以部署电池的安全操作，以跟踪行为并提供系统当前健康状况的指纹。这些技术可以包括热和电气表征，但是在过去的几年中，声学工具已越来越多地部署。声学光谱使科学家能够聆听操作过程中电池中发生的过程并确定异常行为，这可以预测早期降解或最终导致细胞的失败。在UCL研究人员的支持下，Fuse实习生将支持现有的研究，以试图对“电池的声音”进行全面了解。实习生将在操作过程中跟踪电池的特征响应，并将信号与电池电量响应中的关键标记相关联。在执行此操作时，实习生将有助于更好地理解“安全科学”，并改善避免电池故障所需的基本理解。
RRC-PMM20
输入（电源输出）输入电压范围7.50V - 24.00V，最小值。电池电量电压 +1.00V输入功率240.00W最大输入电流10.00a最大输入保险丝12A保护反极性，如果存在外部直流电源，则短电流应用输出输出电压范围等于直流输入电压。如果不存在外部直流电源，则等于电池电压。总输出功率168.00W最大在电池模式下160.00W最大。在电源模式输出中，电流10.00A最大。输出保险丝12A电源管理自动电源选择，并在Ext之间进行无缝过渡。DC电源和电池电池输入 /输出电池充电电压最高17.40V电池电量电流最高3.60A电池充电电源高达40.00W电池电量电池排放量最大10.00A最大。保护电池短路，温度过高，过电压，过电流和反极性备用电流200μa环境条件
更新的SERC AI和自治路线图2023
摘要。第一系统工程研究中心（SERC）人工智能（AI）和自动研究路线图于2020年开发，并于2021年第一季度出版了有关系统工程和AI的特殊见解问题。该路线图开发已被系统工程（FUSE）计划的INCOSE未来大量了解。随后在2020年，Incose和SERC与AI（AAAI）促进协会合作，执行了两个题为“ AI符合Systems Synemsering”的研讨会。这些导致了路线图的第二版，该版本是作为“系统工程和人工智能”一书的介绍章节出版的。 2020年至2023年，SERC与美国陆军举办了四个SE4AI/AI4SE研讨会，他们在AI和SE的交汇处进一步了解了研究和应用。本文介绍了在这四个研讨会上的参与度导致的路线图的更新版本。它作为一种手段，以告知SE社区在AI和SE的交集中出现的关键研究需求和相关应用程序。
各州、优先权和专利药品价格
* 俄亥俄州立大学莫里茨法学院法学助理教授。曾任布莱根妇女医院和哈佛医学院药物流行病学和药物经济学部法规、治疗学和法律项目 (PORTAL) 博士后研究员，并得到 Arnold Ventures 的支持，该基金为 PORTAL 研究提供资金，但未参与本文的构思、设计、起草或修订。非常感谢 Doni Blumfeld、Erin Fuse Brown、Zack Buck、Mike Carrier、Jonathan Darrow、Bill Eskridge、Ari Glogower、Abbe Gluck、Paul Gugliuzza、Yair Listokin、Daniel Markovits、Michelle Mello、Elizabeth McCuskey、Lisa Larrimore Ouellette、Efthimios Parasidis、Guy Rub、Ana Santos Rutschman、Rachel Sachs、Jake Sherkow 以及 Seton Hall 法学院第五届年度健康法工作进展会议的参与者，他们在各个阶段对本项目提出了有益的反馈。任何错误都是我自己的。
脑EEG的融合图表示情绪识别
摘要：脑电图（EEG）数据中存在的各种关系对于脑电图特征表示显着。因此，基于图的方法的研究重点是提取脑电通道之间的相关性。现有图形研究的缺点是它们仅考虑脑电图电极的单一关系，这导致了脑电图数据的不可思议的表示，并且情绪识别的准确性相对较低。在本文中，我们提出了一个融合图卷积网络（FGCN），以提取EEG数据中存在的各种关系并融合这些提取的关系，以更全面地表示EEG数据以识别情绪。首先，FGCN地雷脑连接在拓扑，因果关系和功能上。然后，我们提出了一种局部融合策略，以融合这三个图，以充分利用具有强大拓扑，因果关系和功能关系的有价值的渠道。最后，采用图形卷积神经网络来更好地表示情绪识别。在种子和种子IV上进行的实验表明，融合不同的关系图可有效提高情绪识别能力。此外，3级和4级的情绪识别精度高于其他最先进的方法。
GivEnergy 系统指南
请注意，大多数家庭住宅的电网供电为 100A、230V（即约 23kW），这远远超过了 GivEnergy 系统的吞吐量。因此，需要安装单独的保险丝板，并在其上安装紧急负载，并且系统接线方式应使这些负载成为断电时唯一的活动负载。虽然这有利于良好的“断电纪律”，但确实会增加安装的前期成本。
研究论文基于双向LSTM和注意力机制的表情脑电多模态情绪识别方法
由于人类情绪的复杂性，不同的情绪特征之间存在一定的相似性，现有的情绪识别方法存在特征提取困难、准确率不高的问题，为此提出一种基于双向长短期记忆和注意机制的表情脑电多模态情绪识别方法。首先基于双线性卷积网络（BCN）提取面部表情特征，将脑电信号变换为三组频带图像序列，利用BCN对图像特征进行融合，得到表情脑电多模态情绪特征。然后通过带有注意机制的长短期记忆在时序建模过程中提取重要数据，有效避免采样方法的随机性或盲目性。最后，设计一种具有三层双向长短期记忆结构的特征融合网络，将表情与脑电特征进行融合，有助于提高情绪识别的准确率。在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上，基于MATLAB仿真平台对所提方法进行测试。实验结果表明,注意机制可以增强图像的视觉效果;且与其他方法相比,所提方法可以更有效地从表情和脑电信号中提取情感特征,情绪识别的准确率更高。
