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确定的父母要求跨学科工程学士学位
经过简短的历史审查，我们将从波浪力学的角度介绍量子理论的基础。这包括对波函数，概率解释，操作员和schrödinger方程的讨论。然后，我们将考虑简单的一维散射和绑定的状态问题。接下来，我们将涵盖从更现代的角度进行量子力学所需的数学基础。我们将回顾矩阵力学和线性代数的必要元素，例如查找特征值和特征向量，计算矩阵的痕迹，并找出矩阵是遗传学还是单位。然后，我们将介绍狄拉克符号和希尔伯特的空间。然后，量子力学的假设将被形式化并用示例进行说明。
对应图图的随机光谱采样
3D对应关系，即一对3D点，是计算机视觉中的一个有趣概念。配备兼容性边缘时，一组3D相互作用形成对应图。此图是几个最新的3D点云注册方法中的关键集合，例如，基于最大集团（MAC）的一个。但是，其特性尚未得到很好的理解。因此，我们提出了第一项研究，该研究将图形信号处理引入了对应图图的域。我们在对应图上利用了广义度信号，并追求保留此信号的高频组件的采样策略。为了解决确定性抽样中耗时的奇异价值分解，我们采取了随机近似采样策略。因此，我们方法的核心是对应图的随机光谱采样。作为应用程序，我们构建了一种称为FastMAC的完整的3D注册算法，该算法达到了实时速度，而导致性能几乎没有下降。通过广泛的实验，我们验证了FastMac是否适用于室内和室外基准。例如，FastMac可以在保持高recistra-
INFOMAR 地面实况调查和采样策略
鉴于生物多样性和对生态系统的了解，采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用，可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性，从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此，仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响，对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出，并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此，我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。
跨学科方法来理解人工智能......
计算是技术专家的领域的日子早已一去不复返了。我们生活在一个计算技术（尤其是人工智能）渗透到我们日常生活的方方面面的世界，在各种情况下发挥着增强甚至取代人类决策的重要作用。人工智能技术可以通过处理错误模式来适应您孩子的理解水平；人工智能系统可以利用传感器输入的组合来选择和执行汽车的制动动作；具有人工智能功能的网络浏览器可以根据您过去对搜索的观察进行推理，以推荐新地点的新美食。人工智能的创新主要集中在“什么”和“如何”的问题上——例如，用于在网络搜索中查找模式的算法——没有充分关注可能的危害（例如隐私、偏见或操纵），也没有充分考虑这些系统运行的社会背景。在一定程度上，这是由科技行业的激励和力量推动的，在该行业中，更注重产品的重点往往会淹没对潜在危害和错误框架的更广泛的反思性担忧。 1 。但这种对“是什么”和“如何”的关注在很大程度上反映了计算机科学以工程和数学为重点的训练，这种训练强调工具的构建和计算概念的开发。由于这种严格的技术重点以及其在全球范围内的迅速应用，人工智能带来了一系列意想不到的社会技术问题，包括以种族或性别偏见的方式行事的算法、陷入延续不平等的反馈循环，或实现前所未有的行为监控，挑战自由民主社会的基本价值观。
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
植物声传播事实还是小说？
跨学科性是当今研究领域的基本资产，但其规则和习惯与纪律方法的规则和习惯不同。本文旨在评估研究人员参与跨学科项目对其科学职业的影响。为此，我们对法国最大的公共，多学科研究机构最大的公共公共公共，多学科研究机构（CNRS）进行了一项调查。该调查基于970名受访者的样本，代表来自所有学科的科学家，并在跨学科的不同程度上涉及。主要结果表明，跨学科项目的参与通常很早就开始（博士学位，博士后），并且跨学科性并没有减慢职业发展。跨学科性具有某些特异性，例如项目的持续时间较长，或者没有足够的科学期刊。在科学结果的价值方面，发现了纪律用途的差异。跨学科项目或职业的评估标准不充分考虑这些特殊性；他们认为他们不足以应对学科之间的互动挑战，应重新考虑。我们提出了四个建议，我们认为这对于更好地认识跨学科的科学参与至关重要。
Fitzhugh-Nagumo神经网络中的大耦合
摘要。我们考虑了一个空间扩展的Fitzhugh-Nagumo神经网络的中镜模型，并证明在短程相互作用主导的政权中，整个网络中潜力的概率密度集中在狄拉克分布中，其质量中心的质量中心溶解了经典的非宽松反应反应fitzhughugh-usion fitzhugh-nagugh-nagumo fitzhugh-nagumo System。为了重新理解我们对这种制度的理解，我们着重于这种集中现象的爆炸。我们的主要目的是得出两个定量和强的收敛估计，证明了该文件是高斯：L 1功能框架中的第一个，第二个是加权L 2功能设置中的第二个。我们开发了原始的相对熵技术来证明第一个结果，而第二个结果依赖于规律性的传播。
国际多学科杂志
摘要：量子计算有可能彻底改变从密码学到材料科学的各个领域解决问题的潜力。但是，量子硬件的复杂性，包括对高度专业化的环境和大量计算资源的需求，使大多数组织难以访问量子计算。云本地量子计算，该计算利用云基础架构提供可扩展的，需要对量子处理器的访问，为这一挑战提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了云本地量子计算的兴起，重点是云基础架构如何促进量子算法的部署和执行。我们研究了基于云的量子计算的好处，所面临的挑战以及云服务提供商在推进量子技术中的作用。此外，我们探讨了量子计算与经典计算之间的协同作用，强调了混合量子经典系统。最后，我们展望云中量子计算的未来，概述了新兴趋势，研究机会以及对金融，医疗保健和物流等行业的潜在影响。关键字：云本地量子计算，量子算法，量子计算基础架构，量子云服务，混合量子量子系统，量子硬件，量子硬件，量子软件，量子云提供器，量子云提供器量量量子计算代表计算中的范式转移，并具有更高的计算能力，可以使得类型计算的能力。量子算法在某些情况下，量子算法可以比经典算法更快地解决问题。但是，量子计算的当前状态提出了几个挑战，包括对高度专业化的量子硬件的需求，对量子力学的理解以及访问昂贵的资源的需求。云本地量子计算是一种新兴解决方案，它通过在云上托管量子处理器而更容易访问量子计算。此模型使开发人员，研究人员和企业无需投资物理量子硬件即可运行量子算法，从而提供了一种在现实世界应用中解锁量子算法潜力的方法。本文探讨了云本地量子计算的概念，重点是云提供商如何使量子算法在大规模执行。我们讨论了量子计算的状态，为其提供动力的基础架构以及云计算如何在使量子能力访问的民主化访问中起着至关重要的作用。ii。量子计算量子计算的概述利用量子力学的原理，例如叠加和纠缠，以经典计算机无法执行的方式进行计算。2.1基本的量子计算概念•Qubits：与经典位不同（0或1）不同，量子位可以同时代表0和1，这是由于叠加而同时代表0和1。•量子纠缠：量子位相互依存的现象，使一个量子的状态立即影响另一个量子的状态，无论它们之间的距离如何。•量子门：类似于经典逻辑门，量子门操纵量子，以执行导致所需输出的操作。2.2量子算法•Shor的算法：一种量子算法，可以比最著名的经典算法更快地计算大数字，对密码学的影响很大。
在在线耦合校正中应用加固学习的存储环
在现代同步加速器的光源中，保持光束稳定性对于确保高质量合成子辐射性能至关重要。光源稳定性受电流，梁位置和光束尺寸的稳定性的控制。梁的尺寸稳定性在几微米的顺序上需要改进，以进行将来的实验。增强学习（RL）为实时梁大小反馈系统提供了有希望的方法。RL框架由一个智能代理组成，该智能代理与环境相互作用，以最大程度地基于状态观察和行动来最大化累积重组。在一个点上的梁尺寸测量和垂直分散是RL环境的观察，可以沿存储环呈现光束尺寸分布。通过模拟和实际实验设置，我们证明了PPO算法的功效，该算法适应了控制光束稳定性和校正耦合方面的离散作用空间。在实际操作中应用了模拟环境中的超参数的进一步优化。该方法可在在线，实时校正耦合错误方面有了显着改进，与传统方法相比，提供了更快，更适应性的解决方案。