XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmati
通过信息扰乱量化量子计算复杂性的副本
V Veitch、SAH Mousavian、D. Gottesman 和 J Emerson。稳定器量子计算的资源理论。《新物理学杂志》，16(1):013009，2014 年
南亚的储能存储：了解南亚电力部门转换中网格连接的能量存储的作用
执行摘要在过去十年中，储能技术（主要是锂离子电池储能系统（BES））的成本迅速下降，预计在未来十年内将进一步下降（Bloombergnef 2019）。这是在将电网灵活性视为可靠操作并集成大量可再生能源（RE）的必要资源的时候。在印度，灵活性被称为“使用能源的新货币”（Soonee and Kumar 2020）。能源存储具有提供一些网格灵活性的技术潜力。然而，关于印度和其他南亚国家（包括孟加拉国，不丹和尼泊尔）的储能机会的问题仍然存在。不确定性仍然存在有关技术成本的不确定性，以及有关存储运营，所有权和补偿机制的规则。
太空国家信息政策的特点 - CEJSH
摘要 本文旨在建立和研究太空国家信息政策的特征，这需要揭示以下研究任务：确定信息政策在国家政策结构中的地位和作用；确定国家信息政策对航天工业发展的依赖关系；确定作为太空国家美国的信息政策的特征。美国在对航天工业中使用先进技术（包括信息技术）的了解的基础上制定了其信息政策。在了解到这些技术使用的威胁后，国家通过规范信息活动来警告民众。因此，太空国家的信息政策比非太空国家更为发达。对美国信息政策状况和航天工业状况关系的分析表明，一个领域的发展会影响另一个领域的发展。因此，为了实施有效的信息政策，两个领域都应得到发展。
ImmunoOct 研讨会信息和议程 280224
15.50-16.15 Arlene Sharpe，使用体内 CRISPR 筛选定义肿瘤免疫调节剂 16.15-16.40 Dirk Busch，抗原特异性 T 细胞反应的多克隆性及其对过继性 T 细胞疗法的影响 16.40-17.05 Rafi Ahmed，待定 17.05-17.30 Steven Turner，待定 17.30-17.45 简短演讲 – Louisa Hempel，待定
![矢量涡流梁的液晶设备操纵和量子信息应用[邀请]](/simg/b/b613d55c89f660fae3794948df61c95c207d46e0.webp)
矢量涡流梁的液晶设备操纵和量子信息应用[邀请]
液体晶体（LC）是一种出色的电磁材料，在液体和晶体固体之间具有中间结构。它具有较大的光学各向异性，其光学特性可以通过中等外部磁场轻松修饰，从而使光的放大和相位调制。LC显示基于光的幅度或两极分化的模拟，已成为巨大的商业成功。同时，在光子学领域探索了许多LC设备的新型非显示器应用[1-6]。lc光学元素在操纵不同程度的光中发现了新的作用，尤其是在矢量梁的工程中，具有简单配置，方便使用，低成本和高转换效率的优势。向量场[7 - 9]，其中横梁横平的光极化是空间变化的，引起了很多关注。矢量梁作为对矢量螺旋方程的自然解决方案。它们经常被生成具有正交极化状态的正交标量场的超级位置，为
report_national Mathematics Day 2024
在2024年12月24日星期二，计算机科学系举办了2024年国家数学日，举办了引人入胜且有见地的折纸竞赛，致力于表彰Srinivasa Ramanujan的数学才华。这次活动汇集了学生和教职员工，通过折纸的迷人手工艺是日本折叠式折叠式艺术，探索数学和艺术的交集，可促进空间可视化。折纸和数学的意义：折纸虽然一种艺术形式，但植根于数学，尤其是几何和空间推理。它涉及形状，对称性和比例等概念，这是数学思维的关键。旨在证明纸张折叠如何将复杂的数学思想变成视觉形式的竞争。折纸模型通常依靠数学算法和定理来实现精度。鼓励参与者通过在创作中运用对几何学和拓扑的理解来探索数学的美丽。目标：折纸竞赛的目的为：1）纪念Srinivasa Ramanujan的遗产并庆祝国家数学日。2）通过折纸表现出艺术与数学之间的关系。3）增强对对称，角度和比例等几何概念的理解。4）通过激发参与者创建创新的折纸模型来促进数学创造力。5）为学生才华和创造力提供了一个平台，以将数学与艺术相结合。
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。