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H 指数是评估实验科学家发表成果影响力的不可靠研究指标
H 指数是一种广泛用于评估科学家声誉的研究指标。它是一个衡量出版物影响力的数字指标（Hirsch，2005 年）。该值通过取至少被引用“h”次的出版物的“h”个数来确定。h 指数越高，科学家的出版物影响力就越大。表 1 显示了 6 位科学家的出版物概况，他们都在生物分子科学的实验驱动研究领域从事学术工作。这些科学家的出版物和引用统计数据是从 2023 年 4 月的 Scopus 数据库中获得的。概况 1-5 属于五位著名的获奖科学家，他们因突破性的实验研究而获得了“化学”或“生理学和医学”类别的诺贝尔奖和/或“生命科学突破奖”（参见表 1 中的姓名列表）。这两个奖项都享有盛誉，并因突破性的实验工作而颁发。这几个奖项的获奖者分别是罗伯特·S·兰格（生物医学工程领域的多产发明家）、迈克尔·霍顿（疫苗研发领域的开拓者）、卡塔琳·卡里科（RNA 疗法领域的先驱）、詹妮弗·A·杜德纳（CRISPR 技术先驱）和尚卡尔·巴拉苏布拉马尼安（DNA 测序领域的创新者）。他们的 H 指数从 51 到 237 不等。为简便起见，我将他们统称为杰出科学家。名单上的最后一位科学家，我将称他为科学家 X，也是一位生物分子科学家，H 指数为 64。与杰出科学家不同，科学家 X 并未获得国际认可，也没有获得任何重大科学奖项。奇怪的是，科学家 X 出现在科睿唯安的高被引研究人员数据库中。此外，这位科学家每年的平均引用量超过了杰出科学家（两位除外）的平均引用量。一个在实验领域没有杰出记录的科学家怎么可能比获奖科学家获得更多的引用呢?这个问题的答案，正如我将在这里揭示的，是由于平庸的出版物产出，而不是任何形式的实验性新颖性或创新。
共形效率作为适合联合学习的比较模型评估的度量
a Janssen Pharmaceutica NV, Turnhoutseweg 30, Beerse 2340, Belgium b KU Leuven, ESAT-STADIUS, Kasteelpark Arenberg 10, Heverlee 3001, Belgium c Machine Learning Research, Research & Development, Pharmaceuticals, Bayer AG, Berlin 10117, Federal Republic of Germany d Novartis Institutes for BioMedical Research, Novartis Campus, Boehringer Ingelheim Pharma GmbH＆Co。KG，Birkendorfer Str。65，Biberach A der Riss 88397，德国联邦共和国F分子AI，发现科学，R＆D，R＆D，Astazeneca，Astrazeneca，Astrazeneca，剑桥，英国G Amgen Research（Munich）GmbH，Sta i {Sta i {eSSAESTRAßE2开发，默克KGAA，Frankfurter Strasse 250，Darmstadt 64293，联邦德国联邦J模式信息小组，数字研究解决方案，高级信息学和分析，Astellas Pharma Inc.，21，Miyukigaoka，Miyukigaoka，Tsukuba-Shi，Ibaraki，Ibaraki，Ibaraki，Ibaraki 305-85-85-85-85-8555，日本，65，Biberach A der Riss 88397，德国联邦共和国F分子AI，发现科学，R＆D，R＆D，Astazeneca，Astrazeneca，Astrazeneca，剑桥，英国G Amgen Research（Munich）GmbH，Sta i {Sta i {eSSAESTRAßE2开发，默克KGAA，Frankfurter Strasse 250，Darmstadt 64293，联邦德国联邦J模式信息小组，数字研究解决方案，高级信息学和分析，Astellas Pharma Inc.，21，Miyukigaoka，Miyukigaoka，Tsukuba-Shi，Ibaraki，Ibaraki，Ibaraki，Ibaraki 305-85-85-85-85-8555，日本，
有机和无机兴奋剂的效果...
本文提出了使用摄像机使用Agisoft和CloudCompare软件创建工程对象的3D公制模型的可能性。传统的摄影测量技术并不总是与市场所需的生产紧迫性相匹配。复杂性，从而导致成本，时间和工作的繁琐。此处称为视频图表技术的摄像机技术的使用可与拍照相媲美，但是，它允许加快获取数据的过程，在许多情况下，这是任何B Anyb任何项目或研究的关键元素。进行了三个拍摄对象的3D建模质量的分析，这使作者可以完善获取图像以进行空间分析的过程。“视频图”的应用技术与拍照相当，但允许数据采集过程加快加速，在许多情况下，这是现场研究的关键要素。来自非金属摄像机的3D对象视频由Agisoft Metashape处理。为了能够评估视频图数据的准确性，使用了良好的激光扫描仪技术的数据进行比较。激光扫描仪数据已在Autodesk recap中进行了预处理。手动注册是通过三项扫描中的14分进行的。将两个3D模型导出到CloudCompare软件进行比较和进一步分析。对拍摄的三个对象的3D建模质量进行了分析，从而可以完善获取图像以进行空间分析的过程。本文介绍了使用非金属手机摄像机“视频图”的可能性，以使用Agisoft和CloudCompare软件创建工程对象的公制3D模型。在CloudCompare中进行了注册，云到云（C2C）和配置文件分析，以确定由视频图数据所产生的3D模型的不确定性确定为两个模型之间的分离距离。结果表明，激光扫描仪和视频图中的分离平均距离得出的3D模型点云为34厘米，XY平面的平均轮廓分离为25 cm，Z平面为1.9 cm。使用云到云PCV确定平均差84 cm。
通过光子芯片上的量子公制工程快速拓扑泵
拓扑泵在物理学上引起了极大的关注。但是，满足绝热性的缓慢进化速度的要求极大地限制了它们在片上设备中的应用。在这里，我们发现了绝热性与量子度量之间的直接联系，这是量子几何形状的实际部分，与浆果曲率相比，量子几何形状相对较小。我们证明，可以通过将远程耦合引入著名的稻米模型来减少量子指标，从而增加非平凡边缘状态之间拓扑泵的演化速度。这种快速的拓扑泵可以在不影响散装状态进化的情况下发生，这挑战了共同的理解。我们通过使用由在电信波长下运行的双层集成硅波导组成的平台通过实验确认我们的发现。我们的工作提供了从缓慢进化的限制中提升拓扑泵的可能性，并为紧凑的光子整合铺平了道路。
李氏度量中的信息集解码和密度的局部到全局原理
后量子密码学的主要候选方案之一是基于编码理论的，更详细地说，它的安全性基于解码随机线性码的 NP 完全问题。基于代码的密码学最早出现在 1978 年 McEliece 的开创性工作中。解决这个 NP 完全问题并从而解码随机码的最快算法是信息集解码。这些算法的输入大小成本呈指数增长。因此，它们不被视为对基于代码的密码系统的攻击，而是用作确定实现给定安全级别所需公钥大小的工具。基于代码的密码学的主要缺点是其公钥大小巨大。许多研究人员试图通过提出不同的代码系列作为密钥来解决这个问题。最近，社区将重点转向了不同的方向：改变代码的底层度量。事实上，基于秩度量的密码系统可以实现非常小的密钥大小。在论文的这一部分，我们遵循了基于代码的加密的新路径，并在李度量中提供了不同的信息集解码算法。李度量非常有前景，因为它可以纠正比汉明度量更多的错误，事实上，我们的理论比较证实了密钥大小将大幅减少。
过去12个月中的总碳足迹（CO₂）排放量，公制
液化石油气（LPG）= 2.983千克二氧化碳每公斤，来源：发射因子取自从http://wwwww.ghgprotocol.org/calculation.org/calculation-tools/alltools/alltools/alltools
通过 Lipschitz 嵌入和图上的最短路径精确计算流形度量
数据敏感度量自然出现在机器学习中，并且在一些著名方法中起着核心作用，例如 k-NN 图方法、流形学习、水平集方法、单链接聚类和基于欧氏 MST 的聚类（详情见第 5 节和附录 A）。构建合适的数据敏感度量是一个活跃的研究领域。我们考虑一个简单的数据敏感度量，它有一个底层流形结构，称为最近邻度量。该度量最早在 [CFM + 15] 中引入。它及其近似变体在过去已被多位研究人员研究过 [HDHI16、CFM + 15、SO05、BRS11、VB03]。在本文中，我们展示了如何精确计算任意维度的最近邻度量，这解决了任何基于流形的度量最重要和最具挑战性的问题之一。
Wicken Fen Peatland Restoration Biotiverity and Biotivesity净收益（BNG）度量
请参阅设计和访问声明和特定网站的计划以获取更多信息。生态报告，但是在适当的情况下，敏感信息已被删除。
通用综合征解码问题的经典和量子算法以及对李度量的应用
摘要。基于代码的密码学的安全性通常依赖于汉明权重的综合征解码 (SD) 问题的难度。最好的通用算法都是 Prange 旧算法的改进，它们被称为信息集解码 (ISD) 算法。这项工作旨在通过改变 SD 的底层权重函数和字母表大小来扩展 ISD 算法的范围。更准确地说，我们展示了如何在 ISD 框架中使用 Wagner 算法来解决各种权重函数的 SD。我们还计算了 ISD 算法的渐近复杂度，包括经典和量子情况。然后，我们将结果应用于目前备受关注的李度量。通过提供解码似乎最难的李权重的 SD 参数，我们的研究可以有多种应用，用于设计基于代码的密码系统及其安全性分析，尤其是针对量子对手。
通过更具代表性的量子电路形状来改进量子计算机的体积度量。
在本文中，我们提出了一种目前使用最广泛的量子计算硬件度量标准（称为量子体积 [1,2]）的概括。量子体积指定了一组随机测试电路，这些电路的逻辑电路深度等于计算中使用的量子比特总数。然而，这种方形电路形状与人们可能希望使用量子计算机的许多特定应用并不直接相关。在对已知量子算法的可用资源估计调查的基础上，我们根据逻辑电路深度（时间）随问题大小（量子比特数）的缩放行为，将量子体积概括为少数几种代表性电路形状，我们称之为量子体积类。作为一项技术，量子计算尚处于起步阶段，但发展迅速。在短期内，噪声和中等规模量子 (NISQ) 系统可能对特定的小众应用有用 [3]。从长远来看，随着容错 (FT) 系统的发展，这项技术有望带来极大的颠覆性和变革性。评估这项技术的明确指标是